基于數(shù)據(jù)密度的變點識別方法研究.pdf

1、控制圖是質量控制的重要工具之一，廣泛應用于生產(chǎn)過程的質量監(jiān)控，能夠發(fā)現(xiàn)過程運行中出現(xiàn)的系統(tǒng)性漂移，及時報警并采取措施，保證產(chǎn)品質量?？刂茍D的建立可以分為兩個階段：(1)回溯分析階段(PhaseⅠ，離線階段)，通過對合格生產(chǎn)過程的歷史數(shù)據(jù)的分析，提取典型的基礎數(shù)據(jù)，并建立基礎統(tǒng)計模型；(2)監(jiān)測階段(PhaseⅡ，在線階段)，將新的觀測數(shù)據(jù)與基礎統(tǒng)計模型進行比較，如果新的觀測值與模型不足夠接近，則判斷過程出現(xiàn)異常，需對該過程進行調(diào)整。

2、r>　　 在回溯分析階段，一般假設基礎數(shù)據(jù)服從同一分布，但實際上基礎數(shù)據(jù)有可能服從多個分布。因此，對歷史數(shù)據(jù)中隱含的不同分布進行識別是很有必要的。并在此基礎上對歷史數(shù)據(jù)進行過濾，提取不同分布下的基礎數(shù)據(jù)并建立控制圖，才能更好的保證在線監(jiān)測階段對過程異常的有效監(jiān)控。
　　 變點識別問題是回溯分析問題中的研究重點。多數(shù)研究均以過程服從某己知參數(shù)分布為基本假設，其方法對特定分布的依賴性很高。鑒于此，本論文提出基于數(shù)據(jù)密度的變點識別研

3、究，其基本原理是：首先利用聚類分析原理將基礎數(shù)據(jù)進行聚類，以滑動窗口寬度為單位分別統(tǒng)計每類數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)密度，通過對數(shù)據(jù)密度的比較，從而確定變點位置。該方法所依據(jù)的理論主要有聚類分析原理
　　 (Clustering Theory)、滑動窗口理論(Moving Windows)及數(shù)據(jù)密度估計(DataDensity Estimation)。
　　 通過Matlab軟件，本論文將所提出的方法與傳統(tǒng)的LRT方法和MMA方法進行了