基于Cucconi检验及变点模型的非参数统计质量控制图研究

摘要

提高产品质量是企业提高市场竞争力的重要保证。统计质量控制图广泛应用于生产现场，是企业进行生产过程质量控制的重要手段。而传统的统计质量控制图无法充分利用大量的检测数据对生产过程的异常状况作出快速、准确的反应，并鲁棒性较差。因此，研究高效的质量控制图具有十分重要的意义。
　　论文依托科技部数控一代项目“浙江省数控一代机械产品创新应用示范工程”，在深入研究统计质量控制图理论，变点模型以及非参数统计推断理论的基础上，构建了一种基于Cucconi检验与变点模型的非参数统计质量控制图，该控制图能同时监控均值与方差异常，对过程异常能做出快速反应，并能准确判断异常类型，同时具有良好的鲁棒性。
　　首先，介绍了课题背景与研究意义，详细阐述了休哈特控制图，累积和控制图与指数加权移动平均控制图的发展历史，介绍了若干非参数独立两样本检验方法，以及由此衍生的非参数统计质量控制方法的研究现状。同时介绍了变点模型及其在质量控制图上应用的现状。最后，提出了论文的架构及主要研究内容。
　　其次，深入研究了统计质量控制图理论与变点模型，并归纳了独立两样本秩统计量的重要性质，详细阐述了Cucconi检验理论。在上述理论基础上，提出了基于Cucconi检验与变点模型的非参数统计质量控制图（CCNSPC图），并选用蒙特卡洛模拟法估计控制图的控制限，给出控制限简表及其拟合函数。
　　第三，针对服从不同分布的样本及不同的异常类型，运用蒙特卡洛模拟法，将CCNSPC图与其他三种同类型的非参数控制图进行比较，分析其异常检出性能。实验结果表明CCNSPC图的异常检出性能优异，并具有良好的鲁棒性。同时，研究了不同均值检验法与方差检验法搭配进行异常类型判断的准确性，研究结果表明将Mann-Whitney检验与Ansari-Bradley检验相结合的判异方法具有较好的综合性能。
　　最后，将CCNSPC图应用于电机端盖自动化生产线，对其进行质量控制。应用结果表明CCNSPC图对生产过程的异常反应迅速，并且能准确估计异常发生点、判断异常种类。

目录

声明

致谢

摘要

第1章 绪论

1．1 课题背景及研究意义

1．1．1 课题背景

1．1．2 研究意义

1．2 课题的国内外研究现状

1．2．1 参数统计质量控制图研究现状

1．2．2 非参数独立两样本检验研究现状

1．2．3 非参数统计质量控制图研究现状

1．2．4 变点模型及其在非参数统计质量控制图上的应用

1．3 论文章节安排与总体框架

1．3．1 章节安排

1．3．2 论文框架

第2章 统计质量控制理论基础

2．1 概述

2．2 SPC图

2．2．1 SPC图原理

2．2．2 SPC图控制限的确定

2．2．3 抽样频率与样本

2．2．4 SPC图观察分析

2．2．5 SPC图敏感性分析

2．2．6 SPC图两个阶段

2．3 变点模型

2．4 独立两样本秩统计量性质

2．4．1 非参数统计推断

2．4．2 秩统计量

2．4．3 独立两样本秩统计量的性质

2．5 本章小结

第3章 基于Cucconi检验及变点模型的控制图构建

3．1 Cucconi检验理论

3．1．1 零假设和备择假设

3．1．2 Cucconi检验

3．2 基于Cucconi检验及变点模型的控制图设计

3．3 控制限的计算

3．3．1 计算方法的确定

3．3．2 蒙特卡洛模拟法估计控制限流程

3．3．3 计算参数的确定

3．3．4 控制限计算

3．4 本章小结

第4章 CCNSPC图性能仿真研究

4．1 基于非参数检验及变点模型的控制图

4．1．1 基于Mann-Whitney检验及变点模型的控制图

4．1．2 基于Cramer-von Mises检验及变点模型的控制图

4．1．3 基于Lepage检验及交点模型的控制图

4．2 控制图对正态分布样本的异常检出性能比较分析

4．2．1 异常偏移种类及参数确定

4．2．2 平均失控链长模拟估计流程

4．2．3 异常偏移检出性能比较分析

4．3 控制图对非正态分布样本的异常检出性能比较分析

4．3．1 控制图对学生分布样本的异常检出性能比较分析

4．3．2 控制图对卡方分布样本的异常检出性能比较分析

4．4 异常诊断

4．4．1 变点诊断

4．4．2 均值异常诊断方法

4．4．3 方差异常诊断方法

4．4．4 异常类型判别方法研究

4．5 本章小结

第5章 CCNSPC图应用研究

5．1 电机端盖自动化生产线简介

5．1．1 电机端盖及加工工艺

5．1．2 电机端盖自动化加工生产线

5．2 控制图应用实验

5．2．1 电机端盖内孔在机检测系统

5．2．2 控制图应用实验

5．3 本章小结

第6章 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

附录

攻读硕士学位期间科研成果