残差控制图质量监控中自回归模型选择及企业应用分析

发布时间：2023-05-21 18:30

　　随着社会的不断进步,人们对产品的质量要求越来越高。统计过程控制(Statistical Process Control,SPC)技术在保证产品高质量生产过程中发挥着重要的作用。控制图作为SPC的重要工具之一,被广泛用在各类产品生产过程的质量控制中。借助控制图,我们能够及时发现过程偏移,并采取有效措施,以保证生产过程始终处于统计受控状态。随着自动化与传感器技术的迅速发展,高速率自动化采集数据已成为可能。但是,由于数据采集频率高、时间间隔短,数据极易产生自相关现象。自相关过程违背了传统控制图所要求的观测值相互独立的基本条件,故不能用传统控制图直接监控自相关过程。基于自回归模型的残差控制图是解决自相关过程监控的一种较好的方法。残差控制图的监控统计量为控制图监控自回归模型得到的预测值与实际值的残差,因而,自回归模型的构建是非常重要的环节。现有研究大多假设数据呈一阶自相关,而对多阶自相关数据考虑甚少,但多阶自相关数据在现实中是存在的。针多阶自相关数据,构建恰当的自回归模型需要丰富的实践经验,尤其在自回归阶数的判断上。假设数据呈p阶自相关,不同阶数的自回归模型如何影响残差控制图的性能,目前是不清楚...

【文章页数】：72 页

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致谢
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景和意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 自相关过程控制图国内外研究现状
        1.2.1 调限控制图
        1.2.2 残差控制图
        1.2.3 研究评述
    1.3 本文研究内容与创新
    1.4 本文研究方法与技术路线图
        1.4.1 本文研究方法
        1.4.2 本文技术路线图
第二章 多阶自回归模型的建立与残差控制图理论
    2.1 自相关过程以及相关函数
    2.2 自相关现象对常规控制图的影响
    2.3 多阶自回归模型的建立
        2.3.1 p阶自回归模型
        2.3.2 一阶自回归模型
        2.3.3 不同自回归模型预测下的残差序列
    2.4 残差控制图理论
        2.4.1 残差X-bar单值控制图
        2.4.2 残差CUSUM控制图
    2.5 平均运行长度
        2.5.1 X-bar单值控制图
        2.5.2 CUSUM控制图
第三章 不同自回归模型对残差控制图性能的影响分析
    3.1 实验设计
        3.1.1 实验一:二阶自相关数据拟合
        3.1.2 实验二:三阶自相关数据拟合
    3.2 不同阶数自回归模型拟合的残差分析
        3.2.1 二阶自相关数据
        3.2.2 三阶自相关数据
    3.3 不同阶数自回归模型对残差X-bar单值控制图性能的影响分析
        3.3.1 平均运行链长
        3.3.2 失控运行链长标准差
    3.4 不同自回归模型对残差CUSUM控制图性能的影响分析
        3.4.1 平均运行链长
        3.4.2 失控运行链长标准差
    3.5 本章小结
第四章 企业应用分析
    4.1 样本大小对残差控制图性能的影响分析
        4.1.1 不同样本大小对残差X-bar单值控制图的影响
        4.1.2 不同样本大小对残差CUSUM控制图的影响
    4.2 样本量足够大的情况下残差控制图性能的对比分析
        4.2.1 基于AR(1)与AR(2)的残差X-bar单值控制图性能的比较分析
        4.2.2 基于AR(1)与AR(2)的残差CUSUM控制图性能的比较分析
        4.2.3 残差X-bar单值和残差CUSUM控制图性能的比较分析
    4.3 本章小结
第五章 结论与展望
    5.1 结论
    5.2 不足与展望
        5.2.1 不足
        5.2.2 展望
攻读学位期间发表的学术论文成果
参考文献



本文编号：3821227