發(fā)布時間：2023-05-10 03:56

　　隨著工業(yè)4.0的到來,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)高速發(fā)展,制造業(yè)逐漸趨于智能化、自動化。物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展與創(chuàng)新,開拓了更多的應(yīng)用領(lǐng)域。在此基礎(chǔ)上,人們的生活水平不斷提高,對產(chǎn)品質(zhì)量的要求也逐步提升,產(chǎn)品質(zhì)量控制的重要性日益凸顯。為保證產(chǎn)品的質(zhì)量同時減少生產(chǎn)損失,產(chǎn)品生產(chǎn)過程需要進(jìn)行過程監(jiān)控。統(tǒng)計過程控制(Statistical Process Control,SPC)是進(jìn)行過程監(jiān)控最常用的工具。傳統(tǒng)的控制圖,如一元過程控制圖、多元過程控制圖等,雖然已廣泛應(yīng)用到企業(yè)過程監(jiān)測上,但是他們的監(jiān)控性能在數(shù)據(jù)分布、數(shù)據(jù)維度、數(shù)據(jù)樣本量、數(shù)據(jù)類型等很多方面都受到了局限。而在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展的背景下,企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)和產(chǎn)品品質(zhì)已經(jīng)不同往日,產(chǎn)品質(zhì)量特征已經(jīng)由單一變量轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂卸嗑S、未知數(shù)據(jù)分布、單類樣本限制等的綜合特征數(shù)據(jù)�，F(xiàn)有的控制圖技術(shù)雖然在各個特征領(lǐng)域分別有研究,但是當(dāng)前背景下的控制圖技術(shù)需要具備能夠同時監(jiān)控上述特征數(shù)據(jù)的性能。支持向量數(shù)據(jù)描述(Support Vector Data Description,SVDD)為控制圖帶來了新的思路。SVDD是建立在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論和支持向量機(Supp...

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景、目的和意義
    1.2 文獻(xiàn)綜述
        1.2.1 過程控制統(tǒng)計理論綜述
        1.2.2 基于機器學(xué)習(xí)的控制圖理論綜述
    1.3 研究內(nèi)容及擬解決關(guān)鍵問題
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 擬解決關(guān)鍵問題
    1.4 技術(shù)路線與論文結(jié)構(gòu)
第二章 基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)過程監(jiān)控數(shù)據(jù)特征分析
    2.1 基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)過程監(jiān)控數(shù)據(jù)特點
        2.1.1 多維質(zhì)量特征值
        2.1.2 單類樣本數(shù)據(jù)限制
        2.1.3 其他數(shù)據(jù)特征
    2.2 傳統(tǒng)控制圖的局限性
    2.3 應(yīng)用SVDD技術(shù)的必要性
    2.4 本章小結(jié)
第三章 SVDD-CRL控制圖模型
    3.1 SVDD-CRL控制圖模型設(shè)計
        3.1.1 支持向量機
        3.1.2 支持向量數(shù)據(jù)描述
        3.1.3 CRL控制圖
        3.1.4 SVDD-CRL控制圖
    3.2 SVDD-CRL控制圖的參數(shù)確定
        3.2.1 參數(shù)選擇
        3.2.2 參數(shù)確定的方法
        3.2.3 參數(shù)對CR的影響
    3.3 SVDD-CRL控制圖的性能度量
        3.3.1 性能度量指標(biāo)
        3.3.2 控制圖的性能評估方法
    3.4 SVDD-CRL控制圖的仿真優(yōu)化設(shè)計
    3.5 本章小結(jié)
第四章 SVDD-CRL控制圖仿真研究
    4.1 仿真設(shè)計
        4.1.1 仿真參數(shù)確定
        4.1.2 仿真流程
        4.1.3 性能度量
    4.2 正態(tài)分布仿真結(jié)果及分析
        4.2.1 不同變量維度下的仿真
        4.2.2 不同訓(xùn)練樣本容量下的仿真
    4.3 非正態(tài)分布仿真結(jié)果及分析
        4.3.1 不同變量維度下的仿真
        4.3.2 不同訓(xùn)練樣本容量下的仿真
    4.4 本章小結(jié)
第五章 SVDD-CRL控制圖的應(yīng)用研究——以葡萄酒質(zhì)量檢測為例
    5.1 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在葡萄酒質(zhì)量檢測的應(yīng)用
        5.1.1 葡萄酒行業(yè)發(fā)展概述
        5.1.2 基于物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測儀的葡萄酒質(zhì)量檢測技術(shù)
    5.2 基于物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測儀的葡萄酒數(shù)據(jù)收集與處理
        5.2.1 數(shù)據(jù)收集
        5.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    5.3 SVDD-CRL控制圖在白葡萄酒質(zhì)量監(jiān)控的仿真實驗
        5.3.1 參數(shù)確定
        5.3.2 控制限確定
        5.3.3 監(jiān)控效果評價
    5.4 SVDD-CRL控制圖應(yīng)用于其他行業(yè)的啟示
    5.5 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 論文工作總結(jié)
    6.2 未來展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件



本文編號：3812980