基于小样本数据特征的测量过程控制图参数优化

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在两次校准间隔期内,采用测量过程控制方法保障测量仪器的精度。针对小样本数据特征下传统控制图容易出现“误发警报”错误的问题,分析了测量过程控制方法,在核查数据具备先验信息和不具备先验信息两种情况下,分别将随机加权法和Bayes分析法应用于核查数据分布的参数估计,从而优化控制图参数。仿真实验表明,与传统控制图相比,经过参数优化后的控制图更加合理、可靠,明显降低了发生“误发警报”错误的概率。 In the two calibration intervals, the use of measurement process control method to ensure the accuracy of the measuring instrument. Aiming at the problem that the traditional control chart is prone to error of “false alarm”, the control method of measurement process is analyzed. In the two cases of verifying data with prior information and without a priori information, Weighted method and Bayesian analysis are applied to verify the parameter estimation of data distribution, so as to optimize the control chart parameters. Simulation results show that compared with the traditional control chart, the optimized control chart is more reasonable and reliable, and the probability of false alarm is significantly reduced.
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