基于似然比的指数加权滑动平均动态控制图

基于似然比的控制图是质量控制的一种常用方法,为进一步增强对中小漂移的检测敏感度,运用变化样本容量的动态控制图的思想计算警告线,设计了基于似然比的变化样本容量的指数加权滑动平均动态控制图,用于检测过程均值.通过R软件模拟过程开始受控和失控两种情况下平均运行长度,并与似然比控制图和基于似然比的指数加权滑动平均控制图比较,模拟结果显示良好.该方法应用于实践,不仅可以提高检测的速度,还可以提高企业统计决策的精确度和可靠度.

基于自联想核回归的带离群值化工过程故障检测

基于数据驱动的故障检测模型通常要求训练数据必须是正常操作条件下的测量值.然而在实际工业生产过程中,即使在正常工况下,数据集中也难以避免存在离群值.此时若仍采用传统的基于多元统计分析的方法,其监测模型的控制限会受到严重影响,造成故障漏报.因此,为了确保当训练数据包含离群值时,监测模型仍然呈现较好的故障检测效果,本文提出了一种基于自联想核回归的故障检测方法.首先基于最小化β散度的鲁棒预白化算法对训练集进行白化计算,消除变量之间相关性对样本相似度度量的影响.然后通过自联想核回归算法重构正常工况下的验证数据,根据重构误差建立模型监测指标.为了消除离群值对故障样本重构的影响,构造截断函数来避免离群样本参与相似故障数据的重构,并对所有参与构建Q统计量的残差变量基于指数加权滑动平均方法自适应加权,得到新的监测统计量.将该方法运用于田纳西–伊斯曼过程并与其他方法进行比较,验证了本文所提故障检测算法的有效性.

民机引气系统快速存取记录器数据健康监测方法

状态监控与健康管理技术是国产民机运营支持亟待突破的关键技术,以民机引气系统为对象,设计实现了基于快速存取记录器(Quick access recorder,QAR)数据的民机引气系统健康监测方法,提出引气系统故障检测算法。根据引气系统原理和工况从QAR解码数据中提取高压级和低压级调压对应的监测数据。引入准确度、虚警率和漏警率指标优化指数加权滑动平均(Exponentially weighted moving average,EWMA)控制图方法,根据优化指标确定控制图的关键参数EWMA的平滑系数、构成检测样本的监测数据点数量和EWMA的控制限系数。借助航空公司收集的实际数据对方法进行验证,结果表明,与当前航空公司现行方法相比,提出的方法可降低故障预警的虚警率、提高准确度,提前故障发现时间,为航空公司合理安排飞机维修计划、减少飞机停场时间提供支持。

IEEE 80 2.15.4 MAC协议退避机制的改进

考虑节点移动且数据传输率不断变化对网络性能的影响,针对IEEE802.15.4提出了一种网络负荷概率判断和指数加权滑动平均(PJNL_EWMA)的退避策略,在每次载波监听多路访问/冲突避免(CSMA/CA)算法开始时采用网络负荷概率判断思想判定当前网络状况,然后通过指数加权滑动平均方法动态地调整退避指数。通过NS2的仿真结果表明:与IEEE802.15.4标准协议算法及MBS+EWMA算法相比,PJNL_EWMA算法不仅提高了网络吞吐量,同时还减小了数据包的丢包率和碰撞概率,提高了网络性能。

使用交叉熵检测和分类网络异常流量

针对准确识别网络攻击行为的问题,提出了一种基于交叉熵的流量异常检测和分类方法.首先使用流头部特征属性和行为特征属性对DoS攻击、端口扫描和网络扫描等3种常见攻击进行描述,并使用交叉熵来度量各属性上流量的分布变化,建立各攻击的行为特征向量,然后使用指数加权滑动平均控制图方法对多种交叉熵指标进行异常检测得到检测异常向量,最后以检测异常向量和各行为特征向量的相似度来判别攻击类型.针对路由器中Netflow流量的实验结果表明,对于强度较小的攻击,相比香农熵度量法,交叉熵度量法的攻击分类正判率和精确率平均提高了13%和15%,正确率提高了13%.

基于改进CUSUM算法的网络异常流量检测

首先对网络流量进行异常检测,发现异常后再对数据包进行分析,实施相应措施,有利于降低系统开销。针对在使用CUSUM算法进行流量异常检测时产生的累积和效应问题,提出用自适应算法消除累积和效应的影响,分析了参数的设置对解除报警的延迟时间、误报警等的影响。实验结果表明设计的算法是有效和正确的,可以直接应用于检测SYN洪水攻击等。

EWMA控制图在MSA稳定性分析中的应用

针对传统的 Shewhart 控制图使用当前观测数据进行测量系统分析(MSA)的稳定性分析,不易检测出过程均值中存在的小偏移,而指数加权滑动平均(EWMA)和累计和(CUSUM)控制图考虑了历史数据,可以克服Shewhart 控制图在小波动情况下检测能力不足的缺陷:首先通过 Montle-Carlo 模拟计算控制图性能评价指标ARL(average run length),分析了 EWMA 和 CUSUM 控制图的优越性;然后给出了 EWMA 控制图在 MSA 稳定性分析中的实施步骤.示例分析表明 EWMA 在小波动时比 CUSUM 和 Shewhart 控制图更为有效.

应用MCEWMA控制图监视刀具磨损过程

为了有效地利用控制图技术,用指数加权滑动平均方法,对由于刀具磨损导致轴尺寸精度呈线性趋势变化进行预测,提出了应用MCEWMA控制图监视刀具磨损过程.在刀具使用期内,将刀具磨损及由刀具磨损带来的随机波动视为共同原因,对生产过程进行监视,避免了使用传统控制图时,产生频繁报警的弊端.最后,运用具体例子,说明控制图参数选择准则.

提高传感器故障检测能力的研究

提高传感器故障检测系统检测小故障的能力,对提高工业过程的安全和经济性有重要意义.通过推导证明:对过程数据进行指数加权滑动平均(EWMA)滤波后,(T2H)指标的阈值保持不变,而T2H指标相对于滤波前得到放大,因此滤波后T2H指标的故障检测精度得到提高,有利于及时检测到更小的传感器故障,提高了T2H指标检测小故障的能力,降低误报率,更易区分传感器的偏差故障和漂移故障.由于EWMA滤波会滤除一定的过程噪声,因此不推荐采用滤波方法检测传感器精度下降的故障.

考虑终端安全和资源调度的垂直切换算法

存在恶意终端的超密集异构无线网络中,针对高并发接入请求带来的资源分配效率降低和拥塞问题,该文提出一种考虑终端安全和资源调度的垂直切换算法(CTSRS-VHA)。首先,在网络侧通过基于有限状态机的攻击检测算法,构建终端安全评估模型,计算得到终端安全度。其次,结合网络拥塞度、用户数据传输速率和终端安全度构建了一个多目标优化函数。再次,分析网络与终端之间的综合效益,把多目标优化函数转换成单目标优化函数求解,证明了该解为帕累托最优解。最后,仿真结果及分析表明,该算法能够提高网络的接入安全水平和总吞吐量,降低网络拥塞度和切换失败率。

R-L模型的统计过程控制

化工等许多生产过程,观测值与输入状态水平之间满足两扰动成份模型。文章首先利用EM算法得到模型参数的极大似然估计,然后对生产过程利用可适应性指数加权(AEWMA)滑动平均进行质量控制。当输入状态水平恒定时,过程输出值彼此独立同分布,单个EWMA不可能同时对监控数据的大小偏移作出灵敏反应。该文采用的一种AEWMA可以很好地处理这一问题。在输入状态水平发生改变时,过程输出值存在自相关性,该文利用另一种AEWMA对动态迁移过程的监控数据进行预报,然后对预报误差进行监控,从而很好地解决了迁移过程中的监控问题。

测量时延在线估计与批间控制器协同设计

批间控制是半导体批次生产过程中常用算法,其关键问题在于能够及时获取上一批次的制程输出,受测量手段及其成本限制,实际的生产制程很难满足这一要求.为此,本文提出一种基于贝叶斯统计分析的测量时延估计算法.在分析晶圆质量与实测时延、估计时延、以及制程漂移之间的逻辑关系的基础上,并将晶圆的质量信息按加工时间顺序划分两个相邻的滚动时间窗口.基于贝叶斯后验概率函数,及时捕获后一个滚动时间窗口内过程输出发生漂移的概率,从而判断是否有测量时延发生,并估算该时延大小.在此基础上,给出批间控制器的测量时延补偿策略,及时调整制程的控制量,提高晶圆的加工品质.仿真结果验证所提出算法的有效性.

一种改进的拥塞控制算法

为控制网络拥塞,提出一种改进的随机早期检测(RED)算法——基于加权和的随机早期检测(WHS-RED)算法。算法的基本思想是利用网络中队列长度及其变化率的加权和,动态地控制网络丢包率。建立了数学模型,并给出了计算机仿真分析结果。实验证明改进算法减小了网络丢包率和带宽延迟,在维持网络稳定性和减小队列的波动性方面优于原RED算法。

已实现波动率预测:非对称二次滑动平均模型

本文对经典的指数加权滑动平均模型进行了拓展,提出了非对称二次滑动平均模型,简记为ADMA (asymmetric double moving average).与指数加权滑动平均模型相比,ADMA模型能够有效捕捉波动率的三个已知基本特征,即波动率的均值回复特征、长短期成分特征以及非对称特征.基于中美两国数据的实证研究发现,两国股指波动率中都存在显著的长短期成分以及非对称性,但是在美国股市中表现更为明显.同时为了验证ADMA模型的样本外预测效果,本文还将ADMA模型与HAR模型进行了对比分析.实证结果表明,无论是中短期的日度和周度预测,还是长期的月度预测,ADMA模型的预测效果都要显著地优于HAR模型.

基于加权损失函数下广义指数预报因子模型的汇率预测

本文提出在加权损失函数下构建汇率预测的广义指数预报因子模型。该方法首先选取有限个不同滑动参数构造指数预报因子,同时基于绝对值损失和平方损失的提出加权损失函数作为变量筛选的准则,然后在该准则下将指数预报因子进行线性组合,建立汇率预报的广义指数预报因子模型。本文最后用英镑/美元单周汇率数据与文献中的一些已有方法做比较,实证分析表明本文提出的方法在汇率预测效果上有较大改进。

具有可变抽样区间的Poisson INAR(1)EWMA控制图

研究了监测带有泊松数的一阶取整数值自相关过程所用的指数加权滑动平均控制图,并对此控制图进行了可变抽样区间设计。利用马尔科夫链方法计算其平均报警时间,计算结果表明,在参数取值相同的情况下,VSI图的平均报警时间总是比FSI图小一些,即所设计的动态指数加权滑动平均控制图比固定抽样区间的控制图有更好的监控效果。

基于递推规范变量残差和核主元分析的微小故障检测

微小故障由于故障征兆不明显从而很难在故障发生早期对其进行检测.针对该问题,本文提出了一种基于递推规范变量残差和核主元分析(RCVD-KPCA)的微小故障检测方法.首先构造规范变量残差,从中提取数据的线性特征.利用指数加权滑动平均法对规范变量残差进行递推滤波处理,提高规范变量残差对微小故障的敏感程度;然后使用KPCA提取规范变量残差中的非线性主成分作为非线性特征,根据提取的特征提出了两个新的故障检测统计量;此外,利用核密度估计确定故障检测统计量的控制限.由于同时提取了过程数据的线性和非线性特征,有效地提高了非线性动态过程中微小故障的可检测性.以闭环连续搅拌釜式反应器过程为例进行了仿真分析,仿真结果表明本文所提方法具有较好的故障检测性能.

基于广义指数预报因子的石油价格预测模型

提出了两种基于广义指数预报因子模型的石油价格预测方法.该方法使用拟合期内的样本,在不同准则下选取有限个不同参数的EWMA的线性组合,作为油价的预报因子.实证分析显示,该方法的预报结果比文献中已有的结果要准确.