多元過程監(jiān)控與異常診斷研究.pdf

1、本論文以多元過程為研究對象，以計算機仿真分析為手段，利用聯合控制技術、支持向量機與級聯相關神經網絡等，研究了多元統計過程控制中，多元過程均值向量和協方差矩陣的監(jiān)控，以及多元過程質量診斷中，發(fā)現過程異常，定位過程失控原因的方法和實現技術，以便提高過程產品質量，減少質量缺陷，對提高企業(yè)的市場競爭力具有重要的意義。研究將進一步完善補充多元統計過程控制與異常診斷的技術與方法。本論文的主要研究內容包括：
　　1．多元過程均值向量與協方差矩陣

2、監(jiān)控。研究能同時監(jiān)控多元過程均值向量和協方差矩陣的控制圖，發(fā)現過程異常因素，顯得尤為重要?；诖耍疚奶岢隽四茌^大范圍有效地監(jiān)控多元過程的均值向量和協方差矩陣的單個控制圖，為企業(yè)在質量控制方面提供了較好的應用和參考價值；
　　2．針對多元過程中特殊的二元過程，本文提出了基于聯合T2和VMAX控制圖對其監(jiān)控，研究了該聯合控制圖的ARL性能，并與聯合T2和|S|控制圖進行比較，該聯合控制圖能夠有效地監(jiān)控二元過程的均值向量和協方差矩陣；

3、同時設計了聯合單變量控制圖，提出了基于非中心卡方分布與聯合單變量控制圖的二元過程均值向量偏移方向診斷方法，能為企業(yè)在線操作人員或質量工程師提供更加詳盡的過程變異信息，以便快速的恢復過程的正常狀態(tài)；
　　3．多元控制圖均值偏移診斷的優(yōu)化支持向量機方法研究。支持向量機能對小樣本很好的學習，但其核函數參數的選擇對模型的性能有較大的影響，本文首先利用K折交叉驗證方法來選取支持向量機核函數的參數，構建多元控制圖均值偏移診斷模型；而后提出應用