發(fā)布時(shí)間：2020-07-30 06:24

【摘要】： 在統(tǒng)計(jì)過程質(zhì)量控制中,往往需要同時(shí)對兩個(gè)或兩個(gè)以上的質(zhì)量特征指標(biāo)進(jìn)行控制,因此,多元統(tǒng)計(jì)過程質(zhì)量控制問題廣泛存在。對生產(chǎn)過程的多個(gè)質(zhì)量特征指標(biāo)變量實(shí)施多元質(zhì)量控制時(shí),由于多元質(zhì)量特征指標(biāo)的聯(lián)合控制與分別控制的控制域不同,且各變量間常存在相關(guān)性,通常不能用對各質(zhì)量特征指標(biāo)變量的分別控制代替對各質(zhì)量特征指標(biāo)變量的聯(lián)合控制,因此研究多變量統(tǒng)計(jì)控制圖有十分重要的意義。 多變量T 2控制圖和EWMA圖常被用來監(jiān)控多變量過程均值向量的變化。本文在對傳統(tǒng)的多變量T 2控制圖深入分析的基礎(chǔ)上,研究了在繪制T 2控制圖的第一階段總體協(xié)方差矩陣Σ未知時(shí),使用不同估計(jì)方法估計(jì)Σ對T 2統(tǒng)計(jì)量的影響及計(jì)算機(jī)仿真的實(shí)現(xiàn)方法。針對一種基于改進(jìn)的Σ的估計(jì)方法繪制的T 2控制圖,分別通過概率積分法以及計(jì)算機(jī)仿真法計(jì)算其上控制限,研究了T 2統(tǒng)計(jì)量不同近似分布的準(zhǔn)確性,以及樣本空間、特性維度變化時(shí)上控制限合理的計(jì)算方法。 另外本文在Lowry等人的研究基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)的MEWMA圖的構(gòu)建方法。研究了改進(jìn)后的控制圖在均值向量發(fā)生波動(dòng)時(shí)的信號概率以及平均運(yùn)行鏈長等監(jiān)控性能,并結(jié)合仿真案例全面比較了在總體協(xié)方差矩陣未知時(shí),不同的多變量EWMA控制圖和多變量T 2圖性能的差異。
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：C81
【圖文】：

標(biāo)值偏差的累加和對時(shí)間作圖）[6-8]。來越多的產(chǎn)品性能指標(biāo)進(jìn)行測量，同這就要求對眾多的性能指標(biāo)和過程變多個(gè)產(chǎn)品性能指標(biāo)或多個(gè)過程變量之間變量統(tǒng)計(jì)過程控制其結(jié)果往往不太可對過程的監(jiān)控。程控制方法方法(MSPM:Multivariate Statistical Pro量統(tǒng)計(jì)過程控制的基本框架。多變量示：

采取措施對過程進(jìn)行調(diào)整，使過程維持在受控狀態(tài)，并確認(rèn)過程的改進(jìn)效果的循環(huán)過程。2.2 單變量控制圖2.2.1 控制圖的原理與構(gòu)造傳統(tǒng)的質(zhì)量檢驗(yàn)是事后的質(zhì)量保證，并不經(jīng)濟(jì)有效。20 世紀(jì) 20 年代開始，為了改變這種狀況，加強(qiáng)對不合格品的預(yù)防，質(zhì)量管理學(xué)家通過對正態(tài)分布密度函數(shù)的積分計(jì)算，得到不同質(zhì)量特性值區(qū)間的概率[22]如圖 2 所示，這就是正態(tài)分布的一個(gè)重要結(jié)論。如緒論所說，美國的休哈特博士，正是受到正態(tài)概率分布這一重要結(jié)

制圖[23]（見圖3）。圖 3 統(tǒng)計(jì)量T 的控制圖Fig 3 control chart of statistic T三條特殊的直線分別為：(1)中心線(CL: Central Line)，縱坐標(biāo)Tμ ；(2)上控制限(UCL: Upper Control Limit)，縱坐標(biāo) 3T Tμ + σ；(3)下控制限(LCL: Lower Control Limit)，縱坐標(biāo) 3T Tμ σ上控制限和下控制限統(tǒng)稱為控制限�？刂葡抻脕砼袛噙^程是否處于受控狀態(tài)。當(dāng)控制圖上的點(diǎn)越過了控制限時(shí)，認(rèn)為過程不處于受控狀態(tài)，即處于失控狀態(tài)。控制圖上任何點(diǎn)超出控制限視為小概率事件，通常認(rèn)為“它在一次試驗(yàn)中不可能發(fā)生”于是，一旦發(fā)生，就認(rèn)為過程處于失控狀態(tài)。

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2775154