基于TK-EWMA控制图的多品种小批量过程监控与异常模式识别研究

发布时间：2023-04-17 00:36

　　随着社会经济发展水平的日益提高,消费者需求的日趋多样化,企业逐渐采用多品种小批量生产模式来替代大批量生产模式,多品种小批量生产过程的质量控制问题也日益成为制造型企业亟待解决的问题。基于这一背景,本文结合多品种小批量生产模式的特点,以提高过程质量控制能力和过程产出质量为目的,研究了多品种小批量生产模式下的过程质量监控和异常模式识别问题。首先,针对多品种小批量生产过程样本量较少导致质量特性参数标准差估计值偏差较大进而影响控制图监控性能这一问题,以及T-K多品种小批量控制图对于中小程度偏移敏感性较低的缺陷,本文将指数加权移动平均(EWMA)统计过程控制理论与T-K控制图相结合生成TK-EWMA控制图对多品种小批量生产过程的关键质量特性参数均值和标准差进行监控。并通过蒙特卡洛法将TK-EWMA控制图和T-K控制图进行对比,对比结果表明TK-EWMA控制图的异常检出能力,尤其是对中小程度偏移的检出能力,要显著优于T-K控制图。同时通过实例说明TK-EWMA控制图监控多品种小批量生产过程质量的有效性。其次,本文建立TK-EWMA控制图的马尔科夫链模型对控制图的性能进行分析,分析主要参数对TK-EW...

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【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 制造业生产模式
        1.1.3 多品种小批量生产模式的特点
    1.2 研究意义
        1.2.1 理论意义
        1.2.2 现实意义
    1.3 相关研究综述
        1.3.1 统计过程控制研究现状
        1.3.2 多品种小批量统计过程控制研究现状
        1.3.3 控制图异常模式识别研究现状
    1.4 研究内容及方法
        1.4.1 研究内容
        1.4.2 研究方法
        1.4.3 创新点
2 相关理论和方法介绍
    2.1 质量控制理论的发展
        2.1.1 质量检验理论
        2.1.2 统计质量控制理论
        2.1.3 全面质量管理理论
    2.2 统计过程控制理论概述
    2.3 主成分分析法介绍
    2.4 交叉验证方法介绍
        2.4.1 方法概述
        2.4.2 常见形式
3 TK-EWMA多品种小批量统计过程控制方法
    3.1 引言
    3.2 问题描述
    3.3 模型构建
        3.3.1 T-EWMA控制图
        3.3.2 K-EWMA控制图
    3.4 仿真分析
        3.4.1 性能对比
        3.4.2 实例说明
    3.5 本章小结
4 TK-EWMA多品种小批量控制图性能分析与优化
    4.1 引言
    4.2 问题描述
    4.3 构建TK-EWMA控制图的马尔科夫链模型
    4.4 TK-EWMA控制图性能分析和参数优化
        4.4.1 T-EWMA控制图性能分析和参数优化
        4.4.2 K-EWMA控制图性能分析和参数优化
    4.5 本章小结
5 TK-EWMA多品种小批量控制图异常模式识别方法
    5.1 引言
    5.2 问题描述
    5.3 异常识别模型的选取
        5.3.1 PNN概率神经网络模型概述
        5.3.2 改进后PSO粒子群优化算法概述
        5.3.3 PCA-IMPSO-PNN概率神经网络模型的实现方法
    5.4 数据采集和处理
        5.4.1 数据采集
        5.4.2 数据处理
    5.5 模型优化
    5.6 模型训练测试及结果分析
    5.7 模型对比
    5.8 本章小结
6 研究总结与展望
    6.1 研究总结
    6.2 研究展望
致谢
参考文献
附录 A



本文编号：3792205