【摘 要】
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随着生产规模的日益扩大,生产过程中产生的数据量越来越多,维度越来越高.统计过程控制的目的是有效利用失控状态的质量特性识别可能出现的异常情况.但在高维数据流情况下,受到原始数据中无关信息的影响,传统过程控制图的效果一般,不能及时识别异常.为了提高监控效率,本文对WAMCUSUM控制图进行改进,提出基于WAMCUSUM图的高维数据流异常监控模型.该模型的核心思想是在WAMCUSUM图的基础上分别引入主
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随着生产规模的日益扩大,生产过程中产生的数据量越来越多,维度越来越高.统计过程控制的目的是有效利用失控状态的质量特性识别可能出现的异常情况.但在高维数据流情况下,受到原始数据中无关信息的影响,传统过程控制图的效果一般,不能及时识别异常.为了提高监控效率,本文对WAMCUSUM控制图进行改进,提出基于WAMCUSUM图的高维数据流异常监控模型.该模型的核心思想是在WAMCUSUM图的基础上分别引入主成分分析和支持向量机,在尽可能保留有效信息的前提下完成降维,从而提高监控效率.本文提出了基于WAMCUSUM图的高维数据流异常监控模型.一种是基于主成分分析的WAMCUSUM控制图模型,简称PCA-WAMCUSUM图,并对PCA-WAPMCUSUM图进行改进,得到PCA mix-WAPMCUSUM图.另一种是基于支持向量机的WAMCUSUM控制图模型,简称SVM-WAMCUSUM图.在模型建立过程中,分别通过主成分分析和支持向量机实现数据的降维,并根据降维后的数据集计算控制限及WAMCUSUM图统计量绘制控制图,实现控制过程.通过模拟研究,观察所提出模型的平均运行长度ARL,以此评估模型的性能.首先,模拟生成简单的高维数据流,将所提出PCA-WAMCUSUM图、SVM-WAMCUSUM图与现有的基于贝叶斯方法的控制图进行比较,结果发现SVM-WAMCUSUM图能够更快发出报警信号,具有更好的监控效果.其次,为进一步分析模型性能,模拟生成具有不同质量特性的高维数据流.与现有的两种基于PCA mix的T2图相比,PCA mix-WAPMCUSUM图在失控状态下的ARL值更小,监控性能更好.最后,利用半导体生产工艺数据进行实证分析,比较不同控制图在失控观测值下的平均运行长度.相比与WAMCUSUM图,PCA-WAMCUSUM和SVM-WAMCUSUM图的累积漂移信息速度更快,启动报警的时间更早,监控性能更好.此外,SVM-WAMCUSUM图在监控时需要提前获取原始数据的类别信息,而PCA-WAMCUSUM和PCA mix-WAPMCUSUM图可以直接监控原始数据,不需要知道类别信息,实用性更强.总之,PCA-WAMCUSUM、PCA mix-WAPMCUSUM和SVM-WAMCUSUM图能够较好地监控高维数据流中的异常漂移,当故障发生时能够快速启动失控报警,从而减少实际生产过程的资源浪费.
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