自回归过程统计过程控制与工程过程控制的集成研究

发布时间：2017-08-11 10:25

  本文关键词：自回归过程统计过程控制与工程过程控制的集成研究

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【摘要】：减少过程波动在工业实践中非常重要,直接关系到产品的输出质量。在离散零件工业里,统计过程控制用来鉴定并消除可归属原因波动;在连续过程工业里,工程过程控制被广泛使用来减少随机原因波动。最近,统计过程控制与工程过程控制方法的集成研究已经显著减少了过程波动,改善了过程输出。然而,当过程数据具有显著的自相关特性时,传统的统计过程方法变得不再适用,需要建立自相关模型以便构建自相关控制图。对于自相关过程而言,当其处于统计控制状态时,可理解为该过程满足某种平稳时间序列;当其处于失控状态时,可理解为时间序列模型的参数发生了变化或整个模型不再适用。因此,本文为了解决自相关过程的质量监控与调整问题,建立了任意阶平稳时间序列模型下的三种统计过程控制与工程过程控制的集成方法。首先,将平稳自回归扰动下的稳态自回归滑动平均控制图与Grubbs调和规则进行集成,解决了自回归过程下机器设置误差的调整问题;其次,为了消除过程自相关,提出了一种最小均方误差受控过程下的联合控制图,可同时监控过程输出和可控输入;最后,将响应曲面方法、休哈特控制图和新开发的最小二次损失控制器进行集成,可解决多输入单输出过程的质量监控与调整问题。这三种新的通用的统计过程控制与工程过程控制集成方法的有效性均通过仿真和实例进行了验证,实验结果表明:第一种集成方法能够有效地监控和调整机器设置误差;第二种集成方法能够消除过程自相关;第三种集成方法可减小多输入单输出过程的输出波动。
【关键词】：自回归过程 统计过程控制 工程过程控制
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TB114.2
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-17
• 1.1 研究背景及研究意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 SPC的研究现状11-12
• 1.2.2 EPC的研究现状12-13
• 1.2.3 SPC与EPC的集成研究现状13-14
• 1.3 本文主要研究内容及框架14-16
• 1.3.1 研究框架及章节安排14-16
• 1.3.2 论文的创新之处16
• 1.4 本章小结16-17
• 第二章 SAR-ARMAST控制图与GRUBBS调和规则的集成17-30
• 2.1 设置误差调整的集成模型17-18
• 2.2 SAR-ARMAST控制图18-22
• 2.2.1 ARMAST控制图的统计量Z(t)18-19
• 2.2.2 统计量Z(t)的方差19-21
• 2.2.3 CPPS参数选择方法21-22
• 2.3 设置误差调整的Grubbs调和规则22-23
• 2.4 仿真实验23-27
• 2.4.1 CPPS方法的仿真实验23-25
• 2.4.2 集成方法的仿真实验25-27
• 2.5 实例研究27-29
• 2.6 本章小结29-30
• 第三章 自回归扰动下MMSE受控过程的联合控制30-45
• 3.1 生产过程模型30-31
• 3.2 MMSE控制器的设计31-33
• 3.3 过程输出的SPC监控33-36
• 3.3.1 过程输出的期望计算33-34
• 3.3.2 过程输出的ARL计算34-36
• 3.4 联合控制图的设计36-37
• 3.4.1 联合控制图判异规则一36-37
• 3.4.2 联合控制图判异规则二37
• 3.5 联合控制图的性能分析37-42
• 3.6 实例研究42-44
• 3.6.1 实例研究一42-43
• 3.6.2 实例研究二43-44
• 3.7 本章小结44-45
• 第四章 自回归扰动下MISO过程的RSM-SPC-EPC集成45-52
• 4.1 RSM-SPC-EPC集成模型45-46
• 4.2 响应曲面建模46-47
• 4.3 MQL控制器的设计47-49
• 4.3.1 最小二次损失条件47-48
• 4.3.2 最快路径条件48-49
• 4.4 SPC监控49
• 4.5 实例分析49-51
• 4.6 本章小结51-52
• 第五章 总结与展望52-54
• 参考文献54-58
• 致谢58-60
• 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文60

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