检索结果-南通市图书馆

控制与决策 2009年第2期24卷 191-195页

作者：信俊昌王国仁东北大学信息科学与工程学院沈阳110004

根据无线传感器网络的特殊性质,提出了自顶向下的轮廓监控算法.利用为节点分配的超立方,可以有效地对轮廓监控过程中的数据进行过滤,从而高效地完成轮廓的维护工作.仿真实验结果表明,该算法能有效地避免无用的数据传输,减少节点的能量消... 详细信息

根据无线传感器网络的特殊性质,提出了自顶向下的轮廓监控算法.利用为节点分配的超立方,可以有效地对轮廓监控过程中的数据进行过滤,从而高效地完成轮廓的维护工作.仿真实验结果表明,该算法能有效地避免无用的数据传输,减少节点的能量消耗,从而延长传感器网络的使用寿命.

关键词：无线传感器网络轮廓监控过滤能量有效性

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基于B样条和聚类分析的非参数轮廓监控方法研究

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运筹与管理 2021年第5期30卷 79-87页

作者：聂斌叶文静刘迪青刘晓卉天津大学管理与经济学部天津300072

在轮廓监控中,产品或过程的质量特征可以由一种特定的函数关系表示。如果轮廓的函数形式是已知的,则可以使用参数化方法来监控轮廓。然而,当轮廓形态复杂时,继续使用参数方法则可能导致由于模型设定不准确而无法正确识别异常轮廓的问题... 详细信息

在轮廓监控中,产品或过程的质量特征可以由一种特定的函数关系表示。如果轮廓的函数形式是已知的,则可以使用参数化方法来监控轮廓。然而,当轮廓形态复杂时,继续使用参数方法则可能导致由于模型设定不准确而无法正确识别异常轮廓的问题。因此本文提出了一种基于非参数回归的新方法以解决制造过程中常见的复杂轮廓监控问题。所提方法将基于非参数回归的B样条与迭代的聚类分析过程相结合,在应用过程中不需要对轮廓的形式进行限制性假设。仿真研究评估了该监控方法在不同变异情况下的性能,并且通过与现有方法的比较分析,验证了该方法的有效性和优越性。最后通过轮廓监控领域的一个经典案例说明了新方法的实际应用效果。

关键词： B样条 K-means T^(2)统计量轮廓监控统计过程控制

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基于高斯过程模型的圆形轮廓监控方法研究

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机械设计与研究 2020年第4期36卷 118-123页

作者：陈薪宇赵晨杜世昌上海交通大学机械与动力工程学院上海200240

零件的几何规格特性(如圆度、圆柱度)是重要的控制对象,对机械产品的质量有重要的影响。以圆形轮廓偏差值为研究对象,建立了高斯过程模型,并对圆形轮廓进行监控。考虑到偏差值包含多种复杂的特征,单个协方差函数很难表征其所有的特征,... 详细信息

零件的几何规格特性(如圆度、圆柱度)是重要的控制对象,对机械产品的质量有重要的影响。以圆形轮廓偏差值为研究对象,建立了高斯过程模型,并对圆形轮廓进行监控。考虑到偏差值包含多种复杂的特征,单个协方差函数很难表征其所有的特征,建立了四种基于组合协方差函数的高斯过程模型。以平方指数协方差函数为基础,加入不同特征的协方差函数——线性协方差函数与周期性协方差函数。通过仿真实验比较其在第二阶段(Phase II)的监控性能,并以发动机缸孔的实际数据为例进行分析,结果表明,基于组合协方差函数的高斯过程模型具有良好的监控性能。

关键词：圆形轮廓轮廓监控高斯过程模型组合协方差函数

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基于高斯过程模型的圆形轮廓监控方法研究

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作者：陈薪宇上海交通大学

学位级别：硕士

零件的几何规格特性衡量了零件的精度,对其进行质量监控具有重要的研究意义。圆度从整体上限制了圆形的形状误差的波动,是衡量回转体零件精度的一项重要指标。本文对圆形的偏差值进行建模研究,并进行轮廓监控以识别出失控生产过程的轮廓... 详细信息

零件的几何规格特性衡量了零件的精度,对其进行质量监控具有重要的研究意义。圆度从整体上限制了圆形的形状误差的波动,是衡量回转体零件精度的一项重要指标。本文对圆形的偏差值进行建模研究,并进行轮廓监控以识别出失控生产过程的轮廓,即异常轮廓,从而确保生产产品的功能及质量。本文主要进行了如下研究工作。基于高斯过程理论基础研究,对圆形的偏差值建立了如下两类高斯过程模型:1)基于单一协方差函数的高斯过程模型;2)基于组合协方差函数的高斯过程模型。对于第一类模型,将均值函数与协方差函数分别取为常数项与平方指数协方差函数,以表征观测点的偏差值与相应的位置坐标之间的关系,从而较好地描述圆形的形状变化。考虑到偏差值的复杂特性,在第一类模型的基础上做进一步改进研究,加入不同特征的线性协方差函数与周期性协方差函数,构建三种基于组合协方差函数的高斯过程模型。接下来进行轮廓监控研究,设计基于上述模型参数的控制图以监控圆形轮廓。以某工厂加工的B12型发动机缸孔为例进行实例研究,验证了模型的实用性和可行性。最后进行仿真实验分析,以空间自回归模型为基准模型,引入不同的变化形式构建六种失控模型,设计仿真实验比较不同模型在第二阶段的监控性能。实例研究结果表明,基于单一协方差函数SE的高斯过程模型识别、检测异常圆形轮廓的百分率约为43.1%,能够有效地监控生产过程。基于组合协方差函数SE+LIN、SE+PER与SE+LIN+PER的高斯过程模型具有一定的改善效果,其识别异常轮廓的百分率分别提高了约4%、34.7%和39.3%。同时,仿真实验结果表明,基于协方差函数SE、SE+LIN、SE+PER、SE+LIN+PER的高斯过程模型的平均运行链长ARL依次减少。在一定程度上证明了,基于组合协方差函数的高斯过程模型表现出良好的对圆形轮廓的监控性能。

关键词：圆形轮廓轮廓监控高斯过程模型协方差函数

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基于B样条和改进聚类分析的非线性轮廓监控方法研究

基于B样条和改进聚类分析的非线性轮廓监控方法研究

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作者：叶文静天津大学

学位级别：硕士

统计过程控制（SPC）在产品和过程质量的监控和诊断中的应用仍然是制造业的一项重要研究问题。传感技术的发展为SPC创造了一个数据丰富的环境,生产制造过程信息的数字化、多元化的趋势逐渐清晰,传统SPC在该领域的应用受到限制。质量控... 详细信息

统计过程控制（SPC）在产品和过程质量的监控和诊断中的应用仍然是制造业的一项重要研究问题。传感技术的发展为SPC创造了一个数据丰富的环境,生产制造过程信息的数字化、多元化的趋势逐渐清晰,传统SPC在该领域的应用受到限制。质量控制面临的挑战从数据获取的难度逐渐转向如何分析提取数据的信息和规律。并且由于连续生产过程本身的复杂性,产品或过程的质量也许无法通过一元变量或多元变量充分表示,以响应变量与一个或多个解释变量之间的函数关系来表示或许会更加适合。该函数关系即轮廓（Profile）,基于轮廓进行产品或过程质量控制的SPC过程称为轮廓监控（Profile Monitoring）,轮廓监控是当前统计过程控制中一个重要的方法,是现今质量控制领域研究的前沿热点之一。轮廓监控的阶段I分析的主要目的是识别出异常轮廓并将其移除,建立稳定受控的过程。基于受控轮廓建立控制图,对过程进行实时监控以发现过程运行状态的异常,即阶段II。本文关注的是轮廓监控的阶段I过程,异常值检测（Outlier Detection）是阶段I监控的关键。如果在阶段I中无法通过一些方法识别出异常值并对异常值进行适当处理,则可能会导致阶段II中产生误导性结果。因此提出一种有效的异常值检测方法至关重要。以往的轮廓监控研究主要集中在线性轮廓研究,非线性轮廓由于涉及更繁琐的估计过程使得其模型建立较为复杂困难,相关的研究成果较少。鉴于此,针对非线性轮廓异常值检测问题,本文提出了一种基于B样条拟合和改进聚类分析算法的异常值检测方法。并且通过仿真研究详细地分析了新方法在不同变异前提下的监控性能,同时通过与现有方法的比较分析,验证了新方法的有效性和优越性。最后,以经典的垂直密度轮廓（VDP）为例,表明了所提出的新方法能够适用于处理制造过程中常见的复杂形态的轮廓监控问题,在非线性轮廓的异常值检测研究中实现更高的准确性。

关键词： B样条 T~2统计量改进聚类分析算法轮廓监控异常值检测

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