基于神經網絡的多元質量控制與診斷技術研究.pdf

1、隨著全球化經濟的發(fā)展，市場競爭變的越來越激烈，提高產品質量并保證產品質量的一致性是企業(yè)在競爭中獲勝的一個重要手段，而對生產過程的監(jiān)控和優(yōu)化是保障產品質量的重要途徑。尤其是目前復雜產品的生產過程中，存在多個質量特性相互作用共同對產品質量產生影響，因此多個質量特性的聯(lián)合控制成為保證產品質量的一個重要方面。 多元質量控制與診斷的研究對象是多變量正態(tài)過程，且各變量間往往不是獨立而是相關的，一個或幾個變量的均值、和/或方差、和/或變量間的

2、相關關系偏離總體，過程都會失控，監(jiān)控該過程的控制圖都會發(fā)出警告信號。查明過程是否失控，特別是查明究竟是哪個(些)變量的變化導致過程失控，正是多變量統(tǒng)計過程控制與診斷技術所要研究和解決的問題。本文根據(jù)在各種多元質量診斷方法的基礎上，提出基于神經網絡的多元質量控制與診斷，主要從包括以下幾個方面的內容： (1)總結了已有的多元質量控制與診斷方法，并指出存在的問題。提出基于神經網絡進行多元質量控制與診斷、尋找失控變量的思路。 (

3、2)分析了多元質量控制的特點，詳細闡述了均值向量控制圖理論以及建立多元T2控制圖的方法與步驟。 (3)根據(jù)多元質量控制與診斷的特點和神經網絡的優(yōu)勢，提出了基于神經網絡進行多元質量控制與診斷的流程，并詳細設計了多元質量診斷神經網絡。首先利用多元均值向量控制圖，來探測過程中的異常信號，然后在利用相關的神經網絡，來進行質量診斷，尋找究竟是哪個(些)變量的變化導致過程失控。 (4)利用Matlab神經網絡工具箱，以實例形式設計的