本文關鍵詞：自相關過程控制方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：傳統(tǒng)的統(tǒng)計過程控制(SPC)技術使用的前提是數(shù)據(jù)獨立同分布,不適用于實際存在的大量具有自相關特性的數(shù)據(jù)過程。因此,使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計控制技術來檢測過程變異的方法在實際中并不可行。運用傳統(tǒng)的休哈特控制圖控制自相關過程,會出現(xiàn)大量的虛發(fā)警報,作出錯誤的判斷,給質量管理、質量控制工作帶來嚴重誤導,控制圖的使用效果大為減低,喪失監(jiān)控過程的作用,于是迫切需要一種像統(tǒng)計過程控制技術一樣的方法來監(jiān)控具有自相關性的過程參數(shù)。 因為數(shù)據(jù)獨立并不是神經網(wǎng)絡技術工作原理的前提,于是神經網(wǎng)絡成為一種潛在的識別自相關過程參數(shù)偏移的工具。本文使用基于時間序列模型的殘差控制圖對AR(1)模型產生的具有不同自相關系數(shù)、表征不同過程偏移量的仿真數(shù)據(jù)進行控制,之后用BP神經網(wǎng)絡和SOM神經網(wǎng)絡對同樣的數(shù)據(jù)進行過程識別,對比了不同方法的特點。最后,本文提供一簡單案例,將幾種方法應用于實際化工生產中獲得的具有自相關性的數(shù)據(jù)。 本文計算的結果可以發(fā)現(xiàn),殘差控制圖簡單易用,但有很多局限,許多情況下對過程的識別并不準確;BP神經網(wǎng)絡方法能夠非常好的識別過程偏移,但其網(wǎng)絡設計決定其在實際生產中不可行;SOM神經網(wǎng)絡對自相關過程數(shù)據(jù)的識別能力稍差,但它在實際生產控制中可行,應用案例的效果好,是一種有潛力的自相關過程控制方法。
【關鍵詞】：自相關 統(tǒng)計過程控制 神經網(wǎng)絡
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2005
【分類號】：C931
【目錄】：

• 第一章 緒論7-11
• 1.1 研究背景7-9
• 1.2 本文研究的目的與意義9
• 1.3 論文的研究內容和技術路線9-11
• 第二章 過程控制概述11-20
• 2.1 過程控制概述11-13
• 2.2 自相關過程13-17
• 2.3 傳統(tǒng)過程控制方法應用于自相關過程的局限17
• 2.4 國內外對自相關過程控制方法的研究現(xiàn)狀17-20
• 第三章 自相關過程的單值控制圖和殘差控制圖20-35
• 3.1 單值(X )控制圖20-21
• 3.2 殘差控制圖21-22
• 3.3 仿真計算分析22-35
• 3.3.1 產生自相關數(shù)據(jù)22-23
• 3.3.2 受控過程的單值控制圖和殘差控制圖(μ= 0 ,δ= 0 )23-27
• 3.3.3 發(fā)生漂移的單值控制圖和殘差控制圖27-33
• 3.3.4 結果分析33-35
• 第四章 神經網(wǎng)絡在自相關過程控制中的應用35-54
• 4.1 神經網(wǎng)絡概述35-38
• 4.1.1 神經網(wǎng)絡理論概述35-36
• 4.1.2 神經網(wǎng)絡的特點36-38
• 4.2 BP 神經網(wǎng)絡在自相關過程控制中的應用38-48
• 4.2.1 BP 神經網(wǎng)絡原理38-40
• 4.2.2 BP 神經網(wǎng)絡在自相關過程控制中的應用40-48
• 4.3 SOM 神經網(wǎng)絡在自相關過程控制中的應用48-54
• 4.3.1 SOM 神經網(wǎng)絡原理48-50
• 4.3.2 SOM 神經網(wǎng)絡在自相關過程控制中的應用50-54
• 第五章 案例分析54-57
• 5.1 案例說明54
• 5.2 幾種控制方法分別計算案例54-56
• 5.2.1 傳統(tǒng)的休哈特控制圖54-55
• 5.2.2 殘差控制圖55-56
• 5.2.3 SOM 神經網(wǎng)絡方法56
• 5.3 案例小結56-57
• 第六章 結論與展望57-59
• 6.1 研究結論57
• 6.2 未來的研究方向57-59
• 參考文獻59-62
• 發(fā)表論文和科研情況說明62-63
• 致謝63

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