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多变量统计过操程纵
统计过程控制简介;
统计过程实施步骤:⑴构画流程图。画过程流程图,
并标注组成过程的各个阶段。其次研究过程中的数据流向
与数据储存。⑵确定问题。确定过程变量,收集变量数据
并加以分析。⑶过程探索。收集过程信息,建立经验或者
理论模型,选定统计过程控制图并决定采用哪些变量,最
后实施统计过程控制。
;主元分析;数据矩阵X的主元计算方法;方法二:非线性迭代部分最小二乘算法(NIPALS);利用主元分析清除数据中测量噪声;应用主元分析压缩数据维数实例;模型的建立;用多元回归算法求模型最佳参数;用主元回归计算模型参数;单变量统计过程控制;;分析过程变化的图形方法;⑵累积和图方法
累积和控制图不仅可以迅速检测出生产过程小偏移,
而且可以确定偏移的大小,易于定位变化点。
累积和图中的各点代表累积值 。
累积和图
;过程能力;过程能力的初级分析包括以下几个阶段:
⑴将整个过程作为一个系统来分析并列出它的变量;⑵在过程的
特定点采集数据;⑶数据分析。在第一阶段,至少需要有一个过程
流程图。过程中的变量还可以分为以几类:输入变量,如与输入材
料的性质、数量相关的变量;过程变量,如过程的温度、压力和周
期等;产品变量,如产品性能指标、强度等。
在完成过程的初步分析后,要建立
Shewhart控制图或累积和图等等,并将
它们投入运行。在运用中人们能借助于
这些控制图来发现过程中存在的问题并
控制或消除这些问题。这些控制措施将
会改变过程的特性。因此过一段时间后
需要重新分析过程能力并更新控制图。
右图为建立统计过程控制的过程。
;统计控制图;⑵ 图
用来控制过程均值的Shawhart控制图称为 图。建立 图取
决于对过程均值及均值标准差的估计。它包括以下几步:
第一步:估计过程均值 、过程变化性以及组均值的标准误
差( );
第二步:选定控制图的尺寸,使靠近中央,控制图包括大约
;
第三步:标出控制限 或 ;
第四步:标出警告限 或 。
;⑶范围图
范围图可用于控制过程的分散度。建立范围图的方法有两种:范围法和 方
法。
①建立范围图的范围方法包括以下几步。
第一步:利用过程能力研究数据,或选用至少20组新的数据来计算平均范围。
第二步:选择范围图尺度,从零到大约所观测的范围的2倍。
第三步:标定控制限和警告限:低控制限 ,高控制限 ,低警告限
,高警告限 。其中 至 为取决于子组大小的常数,可从相应表
中查出。
② 方法的步骤如下:
第一步:利用过程能力研究数据,或至少选用20组新的数据来计算 ;
第二步:利用表5.7中的因子乘以 来计算控制限和警告限,选择范围图尺
度时,应使它大约高出控制限的50%。
范围图的解释规则同 图的解释规则一样,当范围低于控制限时,可能出现
了以下情况:过程的分散度被减少,范围图需要重新标定;测量仪表失灵;计算
错误。;⑷标准差图
可以建立类似于范围图的标准差图。标准差图利用表
5.8中所给因子来计算控制限和警告限:低控限 ,
高控制限 ,低警告限 ,高警告限 。
对标准差图的解释和对范围图的解释一样。当每组采
样中得数据多余8时,标准差图比范围图更为有效。
;⑸适用于“每次一个数据”的Shawhart控制图
;⑹移动平均图;⑺指数加权移动平均图(EWMA图)
EWMA图对过程为“每次一个数据”酌情况,或需要高精度来检
测小的变化时非常有效。EWMA图的建立包括下列几步。
第一步,计算过程均值 及其标准差 。
第二步,选择一个在0.1到0.5间的P值,作为当前时刻数据的权重。
第三步,选择一个初姑值 (= ),作为整体均值或目标值。
第四步,计算并标出移动均值 :其中 又是组均值或每次
一个的数据。
第五步,将控制限标绘在 ,其中 见表5.14。
;控制图的选择;多变量统计过程控制;多变量控制的主元模型;多变量统计控制图; 主元得分图又分为一维主元得分图和二维主元得分图(常见的主元得分团是
由两个主元组成的)。主元图反映的是主元模型内部主元向量
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