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(lián)合控制技術、支持向量機與級聯(lián)相關神經(jīng)網(wǎng)絡等，研究了多元統(tǒng)計過程控制中，多元過程均值向量和協(xié)方差矩陣的監(jiān)控，以及多元過程質(zhì)量診斷中，發(fā)現(xiàn)過程異常，定位過程失控原因的方法和實現(xiàn)技術，以便提高過程產(chǎn)品質(zhì)量，減少質(zhì)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(tǒng)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(nèi)容包括：
　　1．多元過程均值向量與協(xié)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(xié)方差矩陣的控制圖，發(fā)現(xiàn)過程異常因素，顯得尤為重要?；诖?，本文提出了能較大范圍有效地監(jiān)控多元過程的均值向量和協(xié)方差矩陣的單個控制圖，為企業(yè)在質(zhì)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(lián)合T2和VMAX控制圖對其監(jiān)控，研究了該聯(lián)合控制圖的ARL性能，并與聯(lián)合T2和|S|控制圖進行比較，該聯(lián)合控制圖能夠有效地監(jiān)控二元過程的均值向量和協(xié)方差矩陣；

3、同時設計了聯(lián)合單變量控制圖，提出了基于非中心卡方分布與聯(lián)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(zhì)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(shù)參數(shù)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(shù)的參數(shù)，構建多元控制圖均值偏移診斷模型；而后提出應用