本文關(guān)鍵詞：基于參數(shù)估計的多元控制圖性能研究

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【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展、產(chǎn)品復(fù)雜程度的增加及消費(fèi)者需求的提升,評價某一產(chǎn)品質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn),顯然不能局限于單一質(zhì)量特性,需要進(jìn)行多方面的檢測。對此,需要用多元質(zhì)量控制圖進(jìn)行監(jiān)控。在過往多元控制圖的研究中,大多學(xué)者把過程參數(shù)設(shè)為已知量,忽略了控制圖的工程實(shí)踐性,即過程參數(shù)需要進(jìn)行估計才能得出。對多元控制圖進(jìn)行參數(shù)估計分析,能更為客觀地展現(xiàn)多元控制圖在實(shí)踐應(yīng)用中的性能,以為企業(yè)提供重要的實(shí)踐支撐。論文選題源自國家自然科學(xué)基金(71271078)。基于蒙特卡洛仿真方法,針對參數(shù)估計條件下的多元控制圖的性能進(jìn)行了深入研究。一方面,研究了參數(shù)估計條件下,過程受控及過程失控時傳統(tǒng)多元控制圖的統(tǒng)計性能;另一方面,研究了參數(shù)估計條件下,多元Bayesian控制圖的經(jīng)濟(jì)性能。(1)參數(shù)估計條件下傳統(tǒng)多元控制圖統(tǒng)計性能研究。首先,分析參數(shù)估計條件下滿平滑系數(shù)矩陣的多元指數(shù)加權(quán)移動平均(Full Multivariate Exponentially Weighted Moving Average,簡稱FEWMA)控制圖于過程受控時的統(tǒng)計性能,并給出了總樣本大小的建議;再基于“二分查找”,對參數(shù)估計條件下FEWMA控制圖的控制限進(jìn)行了設(shè)計,并對設(shè)計的控制限進(jìn)行最小二乘估計,擬合出線性回歸模型以匹配不同樣本的情況。其次,對參數(shù)估計條件下T2控制圖、多元指數(shù)加權(quán)移動平均(Multivariate Exponentially Weighted Moving Average,簡稱MEWMA)控制圖及多元累積和(Multivariate Cumulative Sum,簡稱MCUSUM)控制圖失控時的統(tǒng)計性能進(jìn)行了分析,并比較了這三種控制圖在參數(shù)估計條件下的統(tǒng)計性能。(2)FEWMA控制圖的改進(jìn)控制圖—GEWMA控制圖的統(tǒng)計性能分析。首先,在參數(shù)已知條件下,基于粒子群算法對不同維度的GEWMA控制圖進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,結(jié)果表明GEWMA控制圖皆優(yōu)于FEWMA控制圖。其次,在參數(shù)估計條件下,對GEWMA控制圖的統(tǒng)計性能進(jìn)行分析,并比較了基于粒子群算法的GEWMA控制圖和FEWMA控制圖的穩(wěn)定性,結(jié)果表明控制圖的穩(wěn)定性會隨著偏移方向的變化而變化,因此,在設(shè)計控制圖時不可忽略估計參數(shù)的影響,以更符合工程實(shí)踐。(3)參數(shù)估計條件下多元Bayesian控制圖的經(jīng)濟(jì)性能研究。對參數(shù)估計條件下,多元Bayesian控制圖的經(jīng)濟(jì)性能進(jìn)行了分析。分析了參數(shù)估計條件下,均值偏移方向及質(zhì)量特性個數(shù)對多元Bayesian控制圖經(jīng)濟(jì)性能的影響,又分析了Phase II中抽樣策略的影響,并基于此提出Phase I中總樣本大小的數(shù)值選取建議。
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TB114.2

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本文編號：1233911