用残差CUSUM控制图检测自相关过程中的故障

由于累积和控制图(cumulative sum,简称CUSUM)算法应用的基本假设是从过程得到的观测值彼此独立,而工业过程通常是自相关过程,数据自相关性会影响CUSUM控制图的性能。针对这一问题,利用数学推理的方法分析了数据自相关性对CUSUM控制图性能的不利影响,正自相关会使CUSUM控制图的平均运行长度变短,可能引起假警报;负自相关会使CUSUM控制图的平均运行长度变长,可能造成故障漏报。在此基础上,提出用残差CUSUM控制图来检测自相关过程中的故障,运用时间序列模型的残差检测自相关过程中的故障,消除数据自相关性对控制图性能的不利影响。结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和较高的准确率。

基于参数估计的CUSUM质量控制图性能分析

传统用于监控产品质量的控制图常假设总体分布参数是已知的,但很多实际的生产过程,分布参数都是未知的。基于正态分布下带参数估计的累积和(CUSUM)方差控制图,在阶段Ⅰ数据受控和6种有干扰项的污染环境下,利用8个估计量分别估计过程标准差。使用均方误差作为估计量的性能评价准则,对比了各个估计量的性能。在阶段Ⅱ实现在线监控,当过程参数发生漂移即失控时,给出了基于不同估计量在不同环境下的运行步长分布,包括运行步长分布的均值,标准差和分位数,分析了各个估计量对控制图的性能影响。结果表明,基于稳健估计量D7的CUSUM控制图在不同环境下都具有很好的性能。

CUSUM和EWMA控制图在汽车加油过程中的应用研究

本文利用给汽车加油过程中的一组样本观测数据,分别采用CUSUM(累积和)和EWMA(指数加权移动平均)控制图对其进行对比,分析了不同的参数组合下的两种控制图的监控效果。通过研究发现,当参数不同时,CUSUM和EWMA控制图的效果也不同。相对而言,EWMA控制图受参数影响较小,CUSUM控制图则受参数的影响较大。结果表明:这两种控制图可用于监控加油机给汽车加油的过程,且它们的参数设置和预警效果有关,应根据实际的情况合理设置参数。

关于Fuzzy-CUSUM过程控制的平均游程长度

探讨累计和控制图在模糊环境下平均游程长度的计算方法 ,将普通马尔科夫链方法推广到取值于Fuzzy数据的随机过程 (生产过程 )

方差监测的自适应累积和车身质量控制图研究

针对车身制造质量检测工作量大、数据处理方式简单等特点,提出一种基于方差的改进累积和控制图(CUSUM)方法,用于监测车身制造质量的方差波动。其基本思想是对控制图参数k动态更新和迭代,并与方差波动量相联系,以便实时监测车身焊接尺寸过程方差的微小波动。通过对控制图的平均运行链长进行分析和实际案例研究,并与常规累积和控制图和指数加权移动平均控制图作对比,表明该方法对过程方差微小变异更为有效和敏感。

基于ELM的非侵入式电力负荷识别算法

电力负荷识别是需求侧管理的重要环节,为解决传统侵入式负荷监测高成本、不易安装维护的问题,以非侵入式负荷监测为背景研究电力负荷识别算法。从负荷特性出发,针对各电力负荷的暂态及稳态电气特性,提取并建立负荷特征标签。然后,采用极限学习机(ELM)神经网络模型,将输入特征非线性地映射到输入层,实现快速收敛至全局最优点。采用基于累积和(CUSUM)的双边事件检测方法,实现快速准确地检测出负荷投切事件,实时触发负荷识别。最终,以4种常用电力负荷进行实验,结果表明,所提出的负荷识别算法可准确识别出负荷类型,运算效率高,且适用于组合负荷识别。

VAV空气处理机组故障检测与诊断方法及应用

针对变风量空气处理机组故障,考虑到变风量空调系统的动态性,给出了一种变风量空气处理机组故障检测与诊断方法.残差累积和(cumlative sum,CUSUM)控制图被用于检测空气处理机组故障,残差CUSUM控制图不仅可很好地适应变风量空调系统的动态性,还可消除数据自相关性对控制图性能的不利影响,有助于提高故障检测的准确性.根据质量守恒、能量守恒和控制原理,设计了3个基于规则的故障分类器,可用于寻找故障源.该故障检测与诊断方法在实际建筑中进行了在线应用,利用多种变风量空气处理机组故障验证了故障诊断方法的有效性和可靠性.

休哈特和累积和联合控制图提高临床检验质量控制水平

目的 本文描述了改编的决定限累积和方法应用于临床检验质量控制。方法 累积和方法的累积和是根据数字限而不使用V型模板来进行解释。该方法在计算机化质量控制系统或手工控制图上易于完成。本研究主要是手工应用并证明如何在已有的Shewhart(休哈特 )质控图上执行这一方法。结果 在单一质控制图上同时使用累积和及Shewhart质控规则 ,也可简化累积和方法的计算。计算机模拟研究几种单个累积和规则以及与Shewhart联合规则的性能特征。研究表明通过累积和方法和Shewhart控制图的联合应用能改善存在的质量控制系统。结论 在实验室手工质量控制系统上引入累积和方法具有其优点。

CUSUM绘制在心外科住院医师临床培养中的应用

目的探讨累积和控制图（cumulative sum control chart, CUSUM）绘制在心外科住院医师和进修医师临床培养中的应用。方法将某位工作时间10年以上主治医师的制备乳内动脉操作情况设为对照基准（标准组，28例患者）。选取从事心外科专业临床工作不超过5年的住院医师1名（组一）、从事心外科专业临床工作超过5年的进修医师1名（组二），针对两人的制备乳内动脉操作各取40例患者资料，记录术后乳内动脉流量、乳内动脉制备时间及不良事件等数据．利用SPSS19．0进行统计学分析，并用Matlab R2012b进行多项式曲线拟合描绘CUSUM。结果在手术技术操作密度得到保障和操作例数达到25例左右时，有此技术操作经验的外科医生的多项式拟合曲线曲率可达到0，成功跨越学习曲线，CUSUM累积和值在66～76。而不能保证操作密度的情况下，无此手术经验的外科医生，即便CUSUM累积和值达到70左右，多项式拟合曲线曲率亦无法达到0，即无法跨越学习曲线。结论CUSUM绘制为临床医师培养明确了量化指标，使带教教师能了解年轻医师的学习进程，及时更改教学方案，帮助年轻医师尽快跨越学习曲线。

未知真实类标记条件下数据流中的变化发现方法

目前对数据流挖掘的研究主要关注有标记的实例可以学习时,怎样发现模式中的变化以及怎样更新模型反映这种变化。然而有标记的数据流难以立即得到。文中给出了一种基于累积和(CU SUM)控制图的变化发现方法。该方法在未知真实类标记的情况下,可以发现数据流中的概念流动和分布变化。实验验证表明,该方法是有效的。

应用累积和控制图分析全膝关节置换术中电子压力垫片指导软组织平衡的学习曲线

目的:使用累积和(cumulative sum,CUSUM)控制图绘制学习曲线,探讨术者在电子压力垫片(sensor)辅助全膝关节置换术(total knee arthoplasty,TKA)中软组织平衡的学习能力。方法:回顾性分析一位高年资医师最初完成的73膝sensor辅助TKA数据,其中男性8例(8膝),女性52例(65膝),平均年龄(67.5±5.9)岁(57~82岁)。测量膝关节伸直(0°)和屈曲45°、90°、120°时内外侧间隙平衡情况,了解内外侧压力分布,绘制CUSUM学习曲线。结果:膝关节0°时内侧压力显著高于外侧(P<0.01),屈曲后内外侧压力均快速下降,屈曲45°~120°时内外侧压力相似。0°时的学习曲线在第34膝自上而下穿过可接受控制线,表明膝关节伸直位软组织平衡最易通过sensor学习掌握;屈曲45°时的学习曲线始终在不可接受线上方,表明中屈曲角度膝关节平衡最难掌握;屈曲90°和120°时,分别在第68膝和57膝穿过可接受线,表明屈曲及极度屈曲时的软组织平衡技术可经过增加手术例数获得提高。结论:sensor学习过程简单,可以辅助TKA术中的软组织平衡,指导关节外科医师进一步掌握软组织平衡技术。

多MEMS陀螺数据融合方法切换方案

为了解决小波域多尺度数据融合算法在处理微机电系统（MEMS）陀螺仪动态数据尤其是含有跳变数据时融合结果相比较原始数据有时延等问题,提出一种将小波域多尺度数据融合和最优加权递归最小二乘融合相结合的融合方法切换方案。方案利用累积和控制图算法和预设阈值来判断陀螺信号是否跳变作为融合方法的切换条件,并且利用多MEMS陀螺数据融合处理系统进行了验证实验。实验结果表明,采用该方案后,使原先单一使用小波域多尺度数据融合带来的问题得到解决,证明了方案的有效性。

CUSUM控制图法在公共卫生监测中的应用

CUSUM控制图法从工业及制造业质量控制领域引入医学领域以来,在公共卫生监测中的应用研究越来越广泛,特别是在异常信息监测预警及过程监测控制等方面国外开展较多,但在我国还未见相关研究报道.此文就国际上CUSUM控制图法在公共卫生监测中的应用研究进展进行了综述.

基于累积和控制图的自适应沸腾状态检测

分析了液体加热过程特性和噪声特征,将基于升温速率变点的沸腾状态检测转化为白噪声干扰下单边均值变点的在线检测问题。采用累积和控制图进行变点检测,基于积分方程法讨论了控制图参数优化方法。结合加热过程参数的在线估计,构成自适应变点检测方法,对不同加热过程,能够根据过程特点实时更新控制图参数,在实际应用中取得了良好的检测效果。

基于累积和控制图的分布式传感网络故障诊断

由于无线气象传感网具有资源受限及分布式等特点,传感器节点的故障诊断面临着很大挑战。针对现有诊断方法误报率高、计算冗余量大的问题,提出了一种基于累积和控制图(CUSUM)与邻居协作融合的故障诊断方法。首先,通过累积和控制图分析传感器节点上的历史数据,提高对节点故障判断的灵敏度并且定位出异常时间点;然后,结合网络内邻居节点间的数据交换,通过判断节点的状态诊断出故障节点。实验结果表明,即使在整个网络中在节点故障率高达35%时,算法检测精度仍然高于97.7%,而误报率不超过2%。由此可见,在节点故障概率很高的情况下,此所提法也能得到很高的检测精度和较低的误报率,受节点故障率的影响明显减小。

基于ACUSUM的产品保证索赔监控与预警研究

针对传统产品保证索赔监控与预警模型稳健性差、监控能力不足等问题,在采用Nelson-Aalen估计的方法对采用最小维修策略的产品保证索赔数据进行拟合的基础上,借鉴传统累积和控制图(CUSUM)并通过对各监控阶段索赔数据的标准化处理,构建了具有快速初始响应(FIR-Fast Initial Response)的自适应累积和控制图(ACUSUM),实现了对同一阶段不同生产及销售时间产品保证索赔数据的整体监控,提高了控制图对不同偏移情况的预警能力和模型的稳健性,模型的有效性和适用性得到了实际算例的验证。

多元累积和控制图

讨论了两种多元累积和图.第1种是利用 Hotelling 统计量进行累积和,形成多元累积和控制图,并讨论了它的平均游程长度(ARL);第2种是在已知偏移状态下,用序贯概率比检验法将多元累积和问题转化为一元累积和问题.这两种方法的前提都是随机变量服从正态分布.

模糊质量概念下的一类累积和质量控制图

基于模糊随机变量概念,利用随机变量和模糊度相结合的方法描述模糊质量数据。得到了一类在独立模糊观测条件下关于LR型模糊质量数据情形的一元累积和质量控制图。

基于控制图的GPS异常监测数据检验方法研究

为了有效地判别GPS异常监测数据,建立了GPS监测序列异常检验的数学模型,提出利用统计过程控制中的控制图对监测序列进行异常检验和预警的新方法;针对GPS监测数据不服从正态分布的问题,提出利用累积分布函数的核密度估计将其转换为Q统计量,并以此为基础构建基于Q统计量的控制图用于GPS异常波动数据的检验;该文文末利用仿真数据对比分析了休哈特控制图与累积和控制图对不同异常偏移值的检验效果,结果表明两种控制图各有利弊、相互补充,休哈特控制图对于3倍以上标准差的异常偏移能够给出有效的预警,但缺乏小偏移检测的能力,累积和控制图能够精确检测出最小达0.5倍标准差的连续小偏移,但是随着偏移值的增大其误警率会有所增加。

基于改进累积和控制图的GNSS变形信息的识别与预警

累积和(cumulative sum,CUSUM)控制图是一种较为成熟的突变点识别方法,可以较为有效地对全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)坐标序列中的变形信息进行识别与预警。然而,对于长时间的连续监测,GNSS坐标序列中不可避免地存在粗差或离群值,其对CUSUM控制图的检测效果有一定的影响。鉴于此,提出了采用基于中位数构建的改进CUSUM控制图进行GNSS坐标序列中变形信息的识别与预警,并给出了该方法的基本原理和算法流程。结果表明:采用改进CUSUM控制图进行变形信息识别和预警的准确度优于传统方法,其灾害预警的误报率显著减小,说明了采用改进CUSUM控制图的必要性和优越性。