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基于稀疏協(xié)方差矩陣檢測(cè)的統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制方法研究

發(fā)布時(shí)間:2020-06-12 08:38
【摘要】:在產(chǎn)品的實(shí)際生產(chǎn)加工過程中,難免會(huì)存在一些生產(chǎn)問題,這些生產(chǎn)問題有可能會(huì)對(duì)產(chǎn)品的質(zhì)量造成一定的影響,因此,我們就要采取一些措施來預(yù)防和消除因這些生產(chǎn)問題所帶來的影響,而這些措施就是統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,使用統(tǒng)計(jì)技術(shù)來處理生產(chǎn)過程中產(chǎn)品的質(zhì)量問題越來越迫切。在產(chǎn)品的生產(chǎn)加工過程中,產(chǎn)品的大多數(shù)質(zhì)量特征可能是相互依賴的,若對(duì)這些具有相關(guān)關(guān)系的質(zhì)量特征分別使用單變量控制圖,就會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤的結(jié)論。因此,在多元統(tǒng)計(jì)過程中,多變量控制圖成為必不可少的工具。最初,多變量控制圖主要是用來檢測(cè)均值向量的變化情況,但是,在生產(chǎn)過程中,方差的波動(dòng)更能反映出產(chǎn)品的變化情況,能更直接地體現(xiàn)出產(chǎn)品質(zhì)量的好壞。因此,在多元統(tǒng)計(jì)過程中,對(duì)于協(xié)方差矩陣的檢測(cè)也變得尤為重要。在多變量或高維矩陣的應(yīng)用中,當(dāng)檢測(cè)到一個(gè)變化發(fā)生時(shí),所有的質(zhì)量特征同時(shí)都變化的可能性是非常小的,也就是說漂移項(xiàng)可能僅僅發(fā)生在協(xié)方差矩陣的幾個(gè)元素上,這就帶來了稀疏性的性質(zhì)。本文主要是利用稀疏性的性質(zhì),提出了一個(gè)新的控制圖——適應(yīng)性的LASSO多變量指數(shù)加權(quán)滑動(dòng)協(xié)方差矩陣控制圖(ALEWMC),用于檢測(cè)統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制過程中稀疏協(xié)方差矩陣的漂移,并將這個(gè)新的控制圖與其他多元控制圖進(jìn)行比較。但是,由于稀疏協(xié)方差矩陣在發(fā)生變化時(shí),很難確定到底是矩陣中的哪個(gè)變量發(fā)生了漂移。因此,在分析稀疏協(xié)方差矩陣發(fā)生漂移的過程中,我們要對(duì)稀疏協(xié)方差矩陣的漂移分三類情況進(jìn)行具體分析。第一類是“方差漂移”。此時(shí),發(fā)生的漂移過程是在協(xié)方差矩陣的(1,1)位置上加上?的漂移,而其他位置元素不變。第二類是“相關(guān)性漂移”。相關(guān)性漂移是指在協(xié)方差矩陣的(1,2)和(2,1)位置上加上一個(gè)相關(guān)性?,而其他位置元素不變。最后一類是“方差和相關(guān)性同時(shí)漂移”。方差和相關(guān)性同時(shí)漂移是指在協(xié)方差矩陣的(1,2)和(2,1)位置上加上一個(gè)相關(guān)性?,同時(shí),在(1,1)和(2,2)位置上加上?的漂移,而其他位置元素不變。本文對(duì)于控制圖性能的優(yōu)劣判斷主要是通過平均運(yùn)行長(zhǎng)度ARL來衡量。首先給定過程處于受控狀態(tài)時(shí)的平均運(yùn)行長(zhǎng)度ARL,記為ARL_0,然后計(jì)算不同控制圖在過程失控狀態(tài)時(shí)的平均運(yùn)行長(zhǎng)度ARL,記為ARL_1,最后比較這些控制圖在過程失控狀態(tài)時(shí)得到的ARL_1,此時(shí)哪個(gè)控制圖得到的ARL_1越小,則說明哪個(gè)控制圖在檢測(cè)這個(gè)漂移時(shí)的效果越好。通過模擬結(jié)果可知,適應(yīng)性的LASSO多變量指數(shù)加權(quán)滑動(dòng)協(xié)方差矩陣控制圖(ALEWMC)在檢測(cè)稀疏協(xié)方差矩陣的這三類漂移時(shí),對(duì)于方差漂移和相關(guān)性漂移的檢測(cè)效果明顯優(yōu)于其他控制圖。
【學(xué)位授予單位】:山東財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:F224;F273

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本文編號(hào):2709278

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