“工業(yè)4.0”掀起新一輪的工業(yè)競爭,產(chǎn)品質(zhì)量問題備受關(guān)注。應(yīng)用控制圖對產(chǎn)品過程進行監(jiān)控、對異常狀態(tài)進行及時報警,對于提高產(chǎn)品質(zhì)量、降低企業(yè)損失等方面都有著巨大作用。隨著科技的進步,自動化生產(chǎn)過程在工業(yè)生產(chǎn)中越發(fā)普及,同時生產(chǎn)過程也日趨復(fù)雜化,越來越多的生產(chǎn)中伴隨著未知的自相關(guān)過程發(fā)生。因而,針對未知自相關(guān)過程進行新的控制圖的設(shè)計具備重要意義。論文研究方向主要起源于兩個生產(chǎn)案例的實際需求,從而引發(fā)出對同一類型的問題的探討。在過去已有的的控制圖的理論研究基礎(chǔ)之上、結(jié)合過去的自相關(guān)過程的監(jiān)控方法以及過去的自相關(guān)控制圖的應(yīng)用場景,對新技術(shù)發(fā)展背景下的針對未知自相關(guān)模型且缺乏大量歷史數(shù)據(jù)的生產(chǎn)過程的監(jiān)控進行探究。并且通過數(shù)值仿真實驗和實例驗證,證明了針對未知自相關(guān)過程的控制圖的有效性,對現(xiàn)實生產(chǎn)具有指導(dǎo)意義。首先,本文對此次研究方向的背景與意義進行了詳細介紹。介紹了與本次論文研究課題相關(guān)的國內(nèi)外的文獻,其中包括了應(yīng)用于小批量、小規(guī)模生產(chǎn)場景中的控制圖研究文獻、針對普通的自相關(guān)過程的控制圖的研究現(xiàn)狀、非參數(shù)類控制圖的研究現(xiàn)狀以及Bootstrap樣本重構(gòu)方法的文獻。闡明了當前研究存在的問題與本文對...

【文章頁數(shù)】：95 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-4殘差為F分布時的ARL表現(xiàn)

0.80.30.087045.53102.4349.65100.6250.23105.3550.1598.810.80.30.0810061.32101.4548.4597.5051.47100.5851.0691.380.80.3....

圖2-6殘差為卡方分布時的ARL表現(xiàn)Fig.2-6ARLperformancewhentheresidualisChi-squaredistribution

圖2-5殘差為伽馬分布時的ARL表現(xiàn)Fig.2-5ARLperformancewhentheresidualisGammadistribution

圖2-7殘差為正態(tài)分布時的ARL表現(xiàn)Fig.2-7ARLperformancewhentheresidualisNormaldistribution

圖2-7殘差為正態(tài)分布時的ARL表現(xiàn)Fig.2-7ARLperformancewhentheresidualisNormaldistribution根據(jù)圖2-4到圖2-7，可以看出當偏移為0時，即受控狀態(tài)下，新舊控制圖的平均運行鏈長都已經(jīng)調(diào)節(jié)至....

圖2-7殘差為正態(tài)分布時的ARL表現(xiàn)Fig.2-7ARLperformancewhentheresidualisNormaldistribution

圖2-7殘差為正態(tài)分布時的ARL表現(xiàn)Fig.2-7ARLperformancewhentheresidualisNormaldistribution根據(jù)圖2-4到圖2-7，可以看出當偏移為0時，即受控狀態(tài)下，新舊控制圖的平均運行鏈長都已經(jīng)調(diào)節(jié)至....

本文編號：3903804