自相關(guān)過程的Cpk評價研究.pdf

1、傳統(tǒng)的統(tǒng)計過程控制理論基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計獨(dú)立的假設(shè)，隨著相關(guān)設(shè)備及儀器自動化和智能化水平的提高，生產(chǎn)過程中由于數(shù)據(jù)自動采集和采樣間隔縮短，造成一些過程數(shù)據(jù)存在明顯自相關(guān)，這種情況是不能滿足常規(guī)Cpk評價理論中觀測值統(tǒng)計獨(dú)立的假定，常規(guī)工序能力評價方法此時將失效。 本文介紹了常規(guī)過程能力分析和自相關(guān)過程的特點(diǎn)和識別?；诠I(yè)生產(chǎn)中廣泛存在的AR（1）型自相關(guān)模型，通過仿真研究了AR（1）型自相關(guān)過程的工序能力分析問題。討論了不同的抽樣和

2、標(biāo)準(zhǔn)偏差的估計方法對平穩(wěn)自相關(guān)過程工序能力指數(shù)計算的影響，結(jié)果表明，在對過程標(biāo)準(zhǔn)偏差進(jìn)行估計時采用不同的抽樣及標(biāo)準(zhǔn)偏差估計方法對自相關(guān)過程的工序能力分析有很大影響，而且隨著自相關(guān)程度的增加，這種影響越加明顯；在使用有效的抽樣和標(biāo)準(zhǔn)偏差估計方法的基礎(chǔ)上，再次通過大量仿真，研究了樣本量對自相關(guān)過程模型識別以及過程工序能力指數(shù)計算的影響，并通過與過程總體的不合格品率相對比，給出了計算工序能力指數(shù)所需的最小樣本量；最后討論了對過程進(jìn)行不連續(xù)抽樣