SPC/EPC整合下自相关过程监测方法研究  

Method of monitoring autocorrelation process under integrated SPC/EPC

作　　者：王秀红[1] 

机构地区：[1]郑州航空工业管理学院管工院,郑州450015

出　　处：《制造业自动化》2013年第4期37-41,共5页Manufacturing Automation

基　　金：国家自然科学基金(70771102);航空科学基金(2010ZG55025)

摘　　要：针对SPC(统计过程控制)和EPC(工程过程调整)整合过程中出现的"窗口"问题和"自相关"问题,在分析比较目前典型监测方法的基础上,提出监测自相关过程的神经网络-T2控制图。确定了通过监测闭循环中两阶输入和三阶输出随机组合的T2统计量解决"自相关问题",利用神经网络监测的灵敏性解决"窗口"问题的SPC/EPC整合监测策略,并对组合的选取和神经网络的结构和参数设置进行了研究。为验证该方法的性能,对相同的样本,分别采用Shewhar图和CUSUM图进行监测。实验结果表明:该模型能准确监测幅度大于1的阶跃扰动和大于1的过程漂移(监测率大于95%),ARL为1;传统SPC监测技术只能较准确地(监测率大于90%)幅度监测大于5的阶跃扰动和大于2的过程漂移(监测率大于90%),ARL大于2。因此该方法比传统监测方法能快速有效地监测异常扰动发生。

关 键 词：自相关过程 统计过程控制 工程过程调整 神经网络 T2统计 

分 类 号：O213.1[理学—概率论与数理统计]