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《天津职业技术师范大学》 2014年
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一种新的与分布无关的控制图

陈维  
【摘要】:由于科学技术的发展,现代化大工业生产的不断推进,一方面,能够快速的生产出产品满足人们的需要,另一方面,大规模自动化的生产又不可避免的产生不合格产品,影响产品的质量,使企业的受到损失。21世纪更是质量更是作为第一判断标准,更多的质量保障则需要依赖于SPC(统计过程控制)。不但能够帮助企业找到生产中存在的问题,并及时找出解决,把损失降低,还能在监控过程中对未来数据有很好的预测能力。科技的不断进步,使得SPC的研究也不断深入开始与各个领域有广泛的结合,由于计算机的加入,自然大量的高维数据成为了研究的焦点。 其中,与信息技术相结合形成的在线监控质量问题,具有很高的实际应用价值,它要求同时测量多个质量特征的同时还要快速的找出不合格产品,以保障企业的效益和检测效率,避免不必要的浪费,因此,多元非参数问题更是研究的重中之重。 传统的控制图,需要假设样本的分布,而实际中往往并不能准确的估计样本的模型,从而造成偏差。而大部分已存在的非参数的方法不是需要利用大量的历史观测数据估计,就是基于某种分布的假设,并不能达到完全的与分布无关。所以解决高维非参数问题,找到一种新的与分布无关的非参数控制图是本文的重点。 本文基于非参数方法中的Wilcoxon秩和检验的理论基础,利用秩统计量,从而得到了与样本数据无关的统计量,达到真正的与分布无关。利用序贯变点探测模型,以此来解决样本容量未知的问题。并结合指数加权运动平均(EWMA)控制图的设计原理,具有找到一种新的无分布无关的控制图。使得这种控制图,在可控状态(IC)下,达到理论的运行长度之前不发生报警,而在失控状态(OC)下,及时的报警找到失控位置,减少损失。 通过模拟数据结果表明,这种新的非参数控制图相比于以往的非参数控制图,能够更广泛地适用于各种分布,尤其是高维的,历史观测值较少的情况。甚至相比于以往的参数控制图,依然有很好的监控效果。这种新的非参数控制图对于中小漂移具有理想的监控效果,适用于来自各种多元分布的高维数据,尤其是当历史观测值比较少,难以估计分布时。
【学位授予单位】:天津职业技术师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:C81

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