【摘 要】
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针对生产过程中质量特性数据存在个别异常以及离群值的情形,采用中位数统计量()代替传统均值统计量,提出一种累积和(Cumulative Sum,CUSUM)控制图来监控过程均值的偏移
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71401080,71671093);江苏省自然科学基金(BK20170894);教育部人文社会科学青年基金资助项目(17YJC630043);南京邮电大学人文社科基金资助项目(NYY217007);国自基金孵化项目(NY218041)
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针对生产过程中质量特性数据存在个别异常以及离群值的情形,采用中位数统计量()代替传统均值统计量,提出一种累积和(Cumulative Sum,CUSUM)控制图来监控过程均值的偏移。采用马尔科夫链方法,首先构建CUSUM 控制图的状态转移矩阵,推导各状态的转移概率,进一步可推导出CUSUM控制图的链长分布特性。通过最优化过程处于失控状态下的CUSUM 控制图的平均运行链长(Average Run Length,ARL)指标,获得控制图的最优决策变量和性能指标。仿真结果表明,CUSUM 控制图优于传统的休哈特(Shewhart)以及指数加权滑动平均(Exponentially Weighted Moving Average,EWMA)控制图,尤其针对较小的均值偏移,其性能优势更加明显。
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