自适应非参数CUSUM控制图在电气产品绝缘性能检测过程中的应用

对电气产品的绝缘性能检测是生产工序当中必不可少的环节;利用自适应非参数CUSUM控制图对产品绝缘性能进行在线监控,能够省去拟合数据分布的步骤,准确及时地对生产过程中产品的绝缘性能检测值的大小变化给出预警,以稳固产品绝缘性能,降低产品损失率。

杭州市2016—2020监测年流行性感冒累积和控制图法预警效果分析

目的了解杭州市2016—2020监测年的流感流行特征,用累积和控制图法进行预警分析,并对预警效果进行评价。方法以累积和控制图法对杭州市2016年第14周至2020年第13周流感样病例监测数据进行预警分析,结合敏感度、特异度、阳性预测值、约登指数等指标,比较不同参数模型下的预警效果。结果2016—2020年全市哨点医院共报告门急诊接诊ILI病例百分比为2.22%,流感病毒核酸阳性率为21.03%。当预警值H=2σ时,累积和控制图模型在5个流感病毒阳性率高峰期皆产生预警信号,按照产生预警信号的周数来看,预警敏感度为67.65%,特异度为85.89%,阳性预测值为50.00%,阴性预测值为92.72%,约登指数为0.5354。结论累积和控制图法在杭州市流感预警中有较好的应用价值。

具有可变抽样区间的非正态累积和控制图

当过程存在小波动时,累积和控制图比传统的休哈特控制图监控效果灵敏。为了提高控制图的监控效率,本文针对非正态情形下的累积和控制图进行可变抽样区间设计。首先用Burr分布近似各种非正态分布,构造可变抽样区间的非正态累积和控制图;其次利用马尓可夫链方法计算其平均报警时间;最后研究结果表明,所设计的可变抽样区间非正态累积和控制图较固定抽样区间的非正态累积和控制图能更好地监控过程的变化。

基于多元泊松模型的累积和控制图设计

多元离散数据在现代制造业中非常普遍,多元泊松控制图常被用来监控此类数据,如MP,MP-CUSUM和MP-EWMA图等.然而,这些控制图都假设数据服从等协方差的多元泊松模型,因为等协方差的多元泊松模型对各个变量之间的相关性有严格的约束,因此应用范围狭窄.本文基于异协方差多元泊松模型,提出GMP-CUSUM累积和控制图.在考虑不同模型,变量偏移个数和偏移大小的情况下,通过蒙特卡洛模拟比较了传统控制图和新控制图GMP-CUSUM的平均运行链长(ARL),证明异协方差多元泊松模型更加适应对多元离散数据的建模,应用范围广,并且新控制图能更快速地检测到异常过程偏移,灵敏度高.

基于多元泊松时间序列的累积和控制图设计

多元离散自相关数据在现代制造业中非常普遍,时间序列控制图常被用来监控此类数据,如P-CUSUM和P-EWMA图等。然而,这些控制图都建立在一维的泊松时间序列模型基础上,忽视多个维度之间的相关性,因此应用范围有限。基于多元泊松一阶自回归时间序列模型,建立多元累积和控制图。之后利用蒙特卡洛模拟,研究了模型参数和偏移距离对该控制图性能的影响。与传统的一维离散自相关数据的控制图相比,在某些参数组合的情形下,新控制图对过程偏移具有较高的灵敏度。