基于部分线性模型的profile监控

发布时间：2017-08-22 21:54

  本文关键词：基于部分线性模型的profile监控

  更多相关文章： 指数加权移动平均 广义似然比检验 部分线性模型 profile监控 统计过程控制

【摘要】：产品的某种质量特征可以由一个响应变量和一个或多个解释变量之间的函数关系来刻画,这类函数关系常常用profile来描述,对此类profile的监控是当今SPC领域的热点研究方向之一。本文基于多元指数加权移动平均方法,结合半参数模型的优势,提出了一种当过程可以用部分线性模型来描述时的统计过程控制方法,该方法不仅有效地解决了部分线性模型下profile的监控问题,而且相较于非参数模型下profile的监控,一定程度上提高了效率,同时不再受参数方法中误定失控模型带来的困扰。通过大量数值模拟,比较了所提出的方法与现有方法监控效率的优劣。此外,本文还给出了一种系统的统计诊断方法,来判断变点的位置,识别模型的具体变化。最后通过对一个电力负荷实际数据的分析,进一步验证了所提出方法的有效性。
【关键词】：指数加权移动平均 广义似然比检验 部分线性模型 profile监控 统计过程控制
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O212.1
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 问题背景9
• 1.2 部分线性模型的研究现状9-10
• 1.3 profile监控的研究进展及其应用10-11
• 1.4 本文的主要工作11-13
• 第二章 统计过程控制的预备知识13-33
• 2.1 统计过程控制的概述13
• 2.2 各种控制图的设计理论及方法13-21
• 2.2.1 Shcwhart控制图13-15
• 2.2.2 CUSUM控制图15-19
• 2.2.3 EWMA控制图19-21
• 2.3 平均运行链长的计算21-28
• 2.3.1 马氏链法23-25
• 2.3.2 积分方法25-28
• 2.4 非参数回归及某些光滑方法28-32
• 2.4.1 核估计28-29
• 2.4.2 核光滑方法29-30
• 2.4.3 局部多项式光滑方法30-32
• 2.5 小结32-33
• 第三章 部分线性模型的非参数profile监控33-43
• 3.1 部分线性模型的profile控制图33-38
• 3.1.1 模型与假设33-34
• 3.1.2 部分线性模型的核回归估计34
• 3.1.3 参数部分的单个EWMA控制图34-35
• 3.1.4 非参数部分基于广义似然比的多元EWMA控制图35-38
• 3.2 参数选取问题38-39
• 3.2.1 样本量大小和回归量位置的选取38
• 3.2.2 核函数的选取38-39
• 3.2.3 带宽的选取39
• 3.2.4 控制线的选取39
• 3.3 profile的诊断问题39-42
• 3.3.1 确定变点的位置39-41
• 3.3.2 判断方差是否稳定不变41
• 3.3.3 判断线性参数是否改变41-42
• 3.3.4 判断非参数回归方程是否改变42
• 3.3.5 基于图像进一步分析42
• 3.4 小结42-43
• 第四章 实证分析43-51
• 4.1 数值模拟43-47
• 4.2 实际数据分析47-50
• 4.3 小结50-51
• 第五章 结束语51-52
• 5.1 本文结论51
• 5.2 课题展望51-52
• 致谢52-53
• 参考文献53-56

【相似文献】

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1 张和平;线性模型的比较[J];科学通报;1987年06期

2 张文文;奇异线性模型的估计效率[J];应用数学学报;1995年04期

3 高理峰,刘福升;贝叶斯动态线性模型的一种实用处理方法[J];山东科技大学学报(自然科学版);2000年04期

4 邹华国,马川生,梁t，

本文编号：721209