摘要
传统Q控制图直接用样本数据来估计未知的过程参数,由于这些估计值容易受到初始阶段偏移的影响,这使得其对该阶段的偏移检出力不强.对比,本文提出了一种逆加权参数估计方法,并将其应用到Q控制图中,提出了逆加权Q控制图.另外针对改进后控制图对小偏移检测不灵敏的缺点,提出了EWMA-逆加权Q控制图.进而通过MATLAB仿真对传统Q控制图,逆加权Q控制图以及EWMA-逆加权Q控制图的ARL进行了比较,结果表明逆加权Q控制图和EWMA-逆加权Q控制图的性能要远远优于传统Q控制图.
Traditional Q charts estimate the unknown parameters through the process samples directly. The estimated parameters, however, are often susceptible to the initial shift. Such impacts make Q charts insensitive to the shift in the initial stage. Thus, in this paper, a novel inverse weighted parameter estimation method is proposed. Meanwhile, the unbiasedness and robustness of this new method is proved. Moreover, an inverse weighted Q chart and an EWMA-inverse weighted Q chart are presented based on the new method. A comparison among the traditional Q Chart, the inverse weighted Q Chart and the EWMA-inverse weighted Q Chart is conducted by MATLAB simulation. The results demonstrate that the performance of the modified Q charts is superior to the traditional one.
出处
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2016年第4期568-574,共7页
Journal of Systems Engineering
基金
国家自然科学基金资助项目(71371141
71001080
71302016)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(NKZXB1164)
作者简介
黄虎（1990-），男，湖北恩施人，硕士生，研究方向：统计过程控制，质量管理，智能算法，不确定多层规划等，Email：huanghu0213@163．com
柯华（1979-），男，浙江台州人，博士，副教授，研究方向：随机过程，不确定规划，智能算法，不确定多层规划，项目进度优化与管理等，Email：lake@tongji．edu．cn
通讯作者,王晶（1982-），女，河北石家庄人，博士，讲师，研究方向：质量管理，统计过程控制，响应曲面，稳健性设计等，Email：wangjingteda@nankai．edu．cn．
