【摘要】：傳統(tǒng)質量控制過程中,經常分別對屬性特征的均值和方差進行監(jiān)測,并且大多數(shù)控制圖都需要假設受控分布是正態(tài)的.但實際中,由于沒有足夠多的數(shù)據(jù)來估計過程的分布.因此,受控分布很少能精確知道.而非參數(shù)控制圖對過程分布不需做任何假設.本文我們提出一個新的基于Cram′er-von Mises(CvM)檢驗的非參數(shù)指數(shù)加權移動平均控制圖,稱為ECvM圖,用于聯(lián)合監(jiān)測過程位置參數(shù)和尺度參數(shù).結果顯示,與已有的非參數(shù)控制圖相比,多數(shù)情況下本圖具有良好的性能,文中通過模擬給出了對于給定的平均運行長度ECvM圖的控制限,并通過對一些位置參數(shù)和尺度參數(shù)的模擬得到了該圖的步長分位數(shù)、平均運行長度以及步長標準差來說明該圖的受控和失控性能,結果顯示,ECvM圖對于各種漂移情況都有很好的性能,最后用一個實例來說明ECvM圖的實際應用.
[Abstract]:In the process of traditional quality control, the mean and variance of attribute features are often monitored respectively, and most control charts need to assume that the controlled distribution is normal. In practice, however, there is not enough data to estimate the distribution of the process. Therefore, the controlled distribution is rarely accurately known. The nonparametric control chart does not need to make any assumptions about the process distribution. In this paper, we propose a new nonparametric exponential weighted moving average control chart based on Cram'er-von Mises (CvM) test, which is called ECvM chart, which is used to jointly monitor the position parameters and scale parameters of the process. The results show that compared with the existing nonparametric control diagrams, this graph has good performance in most cases. In this paper, the control limit of the given average running length ECvM diagram is given by simulation. Through the simulation of some position parameters and scale parameters, the step size quantile, average running length and step size standard deviation of the graph are obtained to illustrate the controlled and runaway performance of the graph. ECvM diagram has good performance for all kinds of drift cases. Finally, an example is given to illustrate the practical application of ECvM graph.
【學位授予單位】：遼寧大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：O213.1

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本文編號：2476027