基于參數(shù)估計的多元控制圖性能研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展、產(chǎn)品復(fù)雜程度的增加及消費者需求的提升，評價某一產(chǎn)品質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)，顯然不能局限于單一質(zhì)量特性，需要進行多方面的檢測。對此，需要用多元質(zhì)量控制圖進行監(jiān)控。在過往多元控制圖的研究中，大多學(xué)者把過程參數(shù)設(shè)為已知量，忽略了控制圖的工程實踐性，即過程參數(shù)需要進行估計才能得出。對多元控制圖進行參數(shù)估計分析，能更為客觀地展現(xiàn)多元控制圖在實踐應(yīng)用中的性能，以為企業(yè)提供重要的實踐支撐。
　　論文選題源自國家自然科學(xué)基金(712710

2、78)。基于蒙特卡洛仿真方法，針對參數(shù)估計條件下的多元控制圖的性能進行了深入研究。一方面，研究了參數(shù)估計條件下，過程受控及過程失控時傳統(tǒng)多元控制圖的統(tǒng)計性能;另一方面，研究了參數(shù)估計條件下，多元Bayesian控制圖的經(jīng)濟性能。
　　(1)參數(shù)估計條件下傳統(tǒng)多元控制圖統(tǒng)計性能研究。首先，分析參數(shù)估計條件下滿平滑系數(shù)矩陣的多元指數(shù)加權(quán)移動平均(Full Multivariate ExponentiallyWeighted Movin

3、g Average，簡稱FEWMA)控制圖于過程受控時的統(tǒng)計性能，并給出了總樣本大小的建議;再基于“二分查找”，對參數(shù)估計條件下FEWMA控制圖的控制限進行了設(shè)計，并對設(shè)計的控制限進行最小二乘估計，擬合出線性回歸模型以匹配不同樣本的情況。其次，對參數(shù)估計條件下T2控制圖、多元指數(shù)加權(quán)移動平均（Multivariate Exponentially Weighted Moving Average，簡稱MEWMA）控制圖及多元累積和（Mult

4、ivariate Cumulative Sum，簡稱MCUSUM）控制圖失控時的統(tǒng)計性能進行了分析，并比較了這三種控制圖在參數(shù)估計條件下的統(tǒng)計性能。
　　(2)FEWMA控制圖的改進控制圖—GEWMA控制圖的統(tǒng)計性能分析。首先，在參數(shù)已知條件下，基于粒子群算法對不同維度的GEWMA控制圖進行參數(shù)優(yōu)化，結(jié)果表明GEWMA控制圖皆優(yōu)于FEWMA控制圖。其次，在參數(shù)估計條件下，對GEWMA控制圖的統(tǒng)計性能進行分析，并比較了基于粒子群算法

5、的GEWMA控制圖和FEWMA控制圖的穩(wěn)定性，結(jié)果表明控制圖的穩(wěn)定性會隨著偏移方向的變化而變化，因此，在設(shè)計控制圖時不可忽略估計參數(shù)的影響，以更符合工程實踐。
　　(3)參數(shù)估計條件下多元Bayesian控制圖的經(jīng)濟性能研究。對參數(shù)估計條件下，多元Bayesian控制圖的經(jīng)濟性能進行了分析。分析了參數(shù)估計條件下，均值偏移方向及質(zhì)量特性個數(shù)對多元Bayesian控制圖經(jīng)濟性能的影響，又分析了PhaseⅡ中抽樣策略的影響，并基于此提出