基于贝叶斯方法的高维数据流控制图与应用
作者2019-04-17 11:37未知
由于当今企业发展的多样以及生产规模的扩大,生产过程中产生的数据不仅观测量巨大而且数据维度也越来越高。统计过程控制能够有效利用失控状态的质量特性监测可能出现的异常情况。但在这种高维数据流情况下,传统的生产质量过程控制图的成效一般,在异常出现时不能快速发出报警信号,因此为了提高生产过程控制的效率,有必要对现有的控制图方法进行改进。本文将贝叶斯变量选择方法与多变量控制图相结合,以检测具有正态分布的高维过程中受影响流稀疏程度不同时均值的变化。基于高维贝叶斯变量选择的控制图方法,首先通过高维贝叶斯变量选择方法对数据进行变量筛选,实现数据的降维过程,然后根据变量选择后的数据集计算控制限及过程控制统计量绘制控制图,实现控制过程。通过模拟研究,对比分析了贝叶斯变量选择前后过程控制统计量的监测效率,以此来研究高维贝叶斯变量选择方法对过程控制统计量的改进效果。在进一步的实际案例研究中采用现代半导体制造过程中从传感器收集的数据集对模拟结果进行实证分析。研究表明,通过固定稳态下的平均链长(ARL_0)后对比存在异常数据下的平均链长(ARL),当pa≤5时,变量筛选前后控制图方法的监测效果差距不大;当pa∈(5,40)时,基于贝叶斯变量选择的控制图方法的ARL要远小于变量筛选前,贝叶斯变量选择方法对于T_(new)的过程控制效果提升非常显著;当pa≥40时,贝叶斯变量选择方法对于T_(new)的过程控制效果提升逐步减弱。总体而言,高维贝叶斯变量选择方法对于过程控制具有更好的提升效果,在故障发生时能够更迅速地发出报警,从而能够提升实际生产过程的效率。
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