导读:本文包含了多元质量诊断论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:质量,过程,相关性,能力,指数,向量,工序。
多元质量诊断论文文献综述
卢敏童[1]（2019）在《基于SVM的制造过程多元质量诊断与控制图模式识别研究》一文中研究指出在当前产品日渐复杂化与多样化的情况下,如何保证产品的质量将变得日趋重要。对企业生产的产品而言,质量的要求越来越高,且质量控制的因素也越来越多。而多元质量控制图与多元质量诊断技术的运用有助于企业改进多元质量特性的产品质量、提高产品竞争力。在传统的静态控制图已经不能满足企业实时的、动态的对质量进行监测的缺点下,本文首先提出了一种变抽样策略的多元T~2控制图,分析了该控制图的相关理论与建立标准,基于马尔科夫链方法建立了VSSI-T~2控制图与对比的MEWMA控制图的平均报警时间ATS,给出了不同参数条件下二者的最优采样策略,证明了在发生失控时其改进后动态控制图的平均报警时间更短。其次,当生产过程中存在系统因素时,需要对控制图模式进行识别以快速发现失控原因,控制图的异常模式可以发现生产过程中潜在存在的质量问题,本文在SVM的理论基础及其算法模型的基础上,基于有效统计特征与形状特征的提取建立了一种MSVM模型的分类器,并基于网络搜索的方法对该分类器的参数组合进行优化,并与BP神经网络算法做对比验证了该多元分类器对六种控制图模式的识别是可行性的,且有着较高的正确率。最后以控制图模式中的阶跃偏移为例,建立了一种呈正相关关系的多元过程均值偏移诊断模型。当多元控制图发生警报时,该模型可以对发生均值偏移的具体变量进行准确的定位,进而采取相应措施使相关变量尽快恢复到稳定受控的状态。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2019-04-01）
李素洁[2]（2016）在《基于支持向量机的制造过程二阶多元质量诊断技术研究》一文中研究指出针对目前制造过程中出现的多元过程的质量异常现象,文中整合了多元移动加权平均(MEWMA)控制图和支持向量机(SVM),以原始数据与其特征值分别作为分类器的输入向量,建立一种针对多元过程的质量诊断模型。该模型主要有两个阶段,第一阶段利用MEWMA控制图对输入样本进行监测,当控制图报警时进入第二阶段,对造成报警的样本及其特征值利用SVM进行分类诊断。最后以发动机缸体曲轴孔的加工为例验证该模型的有效性。(本文来源于《机械工程师》期刊2016年09期）
李素洁[3]（2016）在《基于模糊支持向量机的制造过程多元质量诊断技术研究》一文中研究指出在当前产品和产品制造过程日渐复杂化的情况下,针对如何解决同时监测与诊断多个质量特性变量的问题,本文提出一种基于模糊支持向量机的制造过程多元质量诊断方法。该方法主要分为两个阶段,第一阶段利用可变抽样区间的多元加权移动平均控制图(VSI-MEWMA)来判断过程是否存在异常,若控制图发出报警信号,则进入第二阶段,采用优化算法模糊支持向量机(FSVM)分类器对造成控制图报警的过程数据流进行模式分类,最终将过程异常源诊断识别出来。首先,本文介绍了VSI-MEWMA控制图的相关理论,并建立了VSI-MEWMA的一维和二维Markov chain模型,分别计算了衡量受控状态和失控状态时的控制图性能的指标ATS0和SATS,利用数值实验,与传统的MEWMA作对比,验证其监测性能的优越性。然后,对FSVM的相关理论及其隶属度函数的相关研究进行了总结,提出了本文所采用的隶属度函数确定方法,并分别利用K折交叉验证法和粒子群算法(PSO)对FSVM中的参数进行优化,然后结合UCI数据库进行仿真实验,得出参数优化后的结果,并与未经参数优化的FSVM分类器对比分析其分类准确率。最后,本文针对多元控制图的质量诊断现状,将VSI-MEWMA控制图和FSVM方法结合,提出了基于FSVM的制造过程多元质量诊断方法。首先用VSI-MEWMA对过程监测,判断过程是否异常,若判断为异常,则对引起异常的过程数据流采用FSV M分类器进行分类,诊断出来过程异常源。然后利用仿真实验,将该方法与ANN等方法作对比训练,验证该方法的诊断效果；并结合实例验证本文所提方法的实用性和有效性。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2016-03-01）
牛青,莫蓉,万能[4]（2014）在《基于相关性分组的多元工序质量诊断模型》一文中研究指出针对多元工序质量相关性诊断问题,提出一种基于分组技术的诊断算法。利用相关性分解定理,将质量分量的整体相关关系分解为一系列分量对之间的相关关系;以分量之间的相关关系为依据,利用因子分析法对质量分量进行分组,使同一组内分量之间的相关关系尽可能大,不同组间的分量相关关系尽可能小;在忽略组间相关性的前提下,对同一组内的分量对建立相应的T2控制图,构成多元工序质量相关性诊断模型。理论分析和实践表明,对于分量之间的相关关系存在较大差异的多元工序质量,分组技术可以大幅度降低相关性诊断体系的规模。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2014年07期）
赵凯[5]（2011）在《多元制造过程能力分析及质量诊断》一文中研究指出在实际的制造过程中,被加工零部件或产品往往具有多个质量特性,且这些质量特性之间存在一定的相关性,如何确定该过程的过程能力指数以及对过程质量进行诊断,是迫切需要解决的问题,该问题的研究不仅对多元制造过程能力分析研究具有重要的意义,而且对多元制造过程的质量进行监控和诊断均具有一定的理论意义和实用价值。本文在实地调查的基础上,以制造生产过程为研究对象,针对具体的问题,采用主成分分析、支持向量机等方法和技术,系统地研究了多元制造过程中多元过程能力指数分析及质量诊断的理论方法和技术,这对于制造企业分析其过程现状,从而提高其产品的质量具有很重要的意义。本文的研究内容主要包括:1.生产过程质量控制与诊断体系构建。针对制造企业过程中的质量的问题,引起产品质量缺陷的既有过程运行参数也有设备及零部件因素,较完善地构建了生产过程质量控制与诊断体系与流程,更好地考虑了产品加工过程中导致产品质量缺陷的深层次原因,为制造过程波动溯源和质量改进提供有力和明确的支持。2.多元过程能力指数的度量与构建。产品的制造过程能力体现了过程稳定地实现加工质量的水平,过程能力分析的目的是研究制造过程的变异相对于设定公差的满足程度。由于产品需要多个质量特性进行描述,因而增加了多元过程能力分析的复杂性,需要对其进行降维,以简化分析过程。首先应用主成分分析法对多元过程进行降维,得到主成分分量的规格区间。在此基础上,首先提出基于体积比的改进Taam多元过程能力指数,并对其进行了统计假设检验。之后,利用主成分分量的概率密度函数,给出了多元过程的叁种不合格品率,并基于此进行了过程能力分析。3.多元质量控制与诊断应用研究。在多元质量控制中,由于多个质量特性之间存在相关性的问题,多元控制图一旦发出报警信号,很难判断是哪个或者是那些变量的组合出现了问题。针对实际多元过程中均值偏移问题应用支持向量机方法进行了诊断研究,首先选取要研究的变量,每一个变量分为正常和异常两种情况,每一个变量分别用一个SVM分类模型来诊断该变量是否发生偏移,在对每一个变量的偏移进行诊断时,同时考虑了其他变量对该变量的影响,模型子个数与过程质量特性个数相等,最终结果将多元过程均值偏移划分成不同的模式组合,从而实现过程质量的诊断。(本文来源于《天津大学》期刊2011-04-01）
张公绪,孙静[6]（2001）在《一元与多元两种质量诊断》一文中研究指出在工厂中,多工序、多指标生产线是很常见的。在这类系统中,若欲推行统计过程控制(SPC)与统计过程诊断(SPD),则必须考虑下列两方面,即上道工序对下道工序的影响和指标间的相关性。由于这两方面往往同时存在,使得问题更为复杂。我们需要应用张公绪在1996年提出的两种质量多元诊断和在1998年提出的相关单因素多元诊断。本文介绍了这些诊断的基本原理及其实例,现场实例证实理论与实际一致。(本文来源于《中国质协2001年学术年会暨第二届中美质量管理交流研讨会论文集》期刊2001-06-01）
多元质量诊断论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对目前制造过程中出现的多元过程的质量异常现象,文中整合了多元移动加权平均(MEWMA)控制图和支持向量机(SVM),以原始数据与其特征值分别作为分类器的输入向量,建立一种针对多元过程的质量诊断模型。该模型主要有两个阶段,第一阶段利用MEWMA控制图对输入样本进行监测,当控制图报警时进入第二阶段,对造成报警的样本及其特征值利用SVM进行分类诊断。最后以发动机缸体曲轴孔的加工为例验证该模型的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多元质量诊断论文参考文献
[1].卢敏童.基于SVM的制造过程多元质量诊断与控制图模式识别研究[D].合肥工业大学.2019
[2].李素洁.基于支持向量机的制造过程二阶多元质量诊断技术研究[J].机械工程师.2016
[3].李素洁.基于模糊支持向量机的制造过程多元质量诊断技术研究[D].合肥工业大学.2016
[4].牛青,莫蓉,万能.基于相关性分组的多元工序质量诊断模型[J].计算机集成制造系统.2014
[5].赵凯.多元制造过程能力分析及质量诊断[D].天津大学.2011
[6].张公绪,孙静.一元与多元两种质量诊断[C].中国质协2001年学术年会暨第二届中美质量管理交流研讨会论文集.2001
论文知识图
