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现代工业制造过程质量控制优化设计

现代工业制造过程质量控制优化设计

作者:王海宇 等 著

出版社:化学工业出版社

出版时间:2022-03-01

ISBN:9787122401762

定价:¥68.00

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内容简介
  《现代工业制造过程质量控制优化设计》从波动理论出发,以过程为基础,以实证和仿真为手段,系统地研究了具有各种不同质量特性的产品在其实现过程中,减小和控制波动的理论、方法和实现技术。《现代工业制造过程质量控制优化设计》从理论和应用两个角度为实时监控生产系统提供了切实可行的实现技术。在多变量、自相关、非正态等多种过程由于生产制造技术和加工方式的变革发生变化的背景下,《现代工业制造过程质量控制优化设计》分别提出了统计过程控制的改进方法,以满足使用要求并进一步提高对过程异常波动的监控能力,对工业企业提高过程质量,增强企业的市场竞争力具有重要价值。
作者简介
  王海宇,博士,教授,郑州大学特聘教授,美国质量协会ASQ senior会员。主要研究方向:质量管理、工业工程。毕业于西北工业大学管理科学与工程专业,获博士学位。从2000年至今一直从事质量管理领域研究、教学和管理咨询工作。先后主持和参与完成8项国家科学基金项目、4项航空部基金项目的研究工作,近年来在国内外核心期刊和国际会议发表论文40 余篇。
目录
第1 章绪论1
1.1 过程与波动 2
1.2 统计过程控制(SPC) 3
1.3 控制图的性能度量 5
1.3.1 平均运行长度(ARL) 5
1.3.2 平均产品长度(APL) 7

第2 章统计质量控制理论概述9
2.1 波动理论 10
2.2 统计质量控制的用途和应用原则 10
2.3 质量数据的取得与整理 11
2.4 统计质量控制的统计推断 13
2.4.1 数据特征值 14
2.4.2 常用的概率分布 15
2.5 控制图方法 17
2.5.1 控制图的基本形式 17
2.5.2 控制图的原理 18
2.5.3 控制图的作用 20
2.5.4 控制图的分类 21
2.5.5 控制图的应用程序与作法 23
2.5.6 控制图的观测与分析 33
2.6 过程监控技术的研究现状 36
2.6.1 正态过程监控 36
2.6.2 非正态过程监控 37
2.6.3 小波动过程监控 38
2.6.4 多元过程监控 39
2.6.5 自相关过程监控 42

第3 章休哈特常规控制图的优化设计方法45
3.1 休哈特控制图的设计思想 45
3.2 基于APL的休哈特控制图的设计 45
3.3 灵敏度分析 47
3.3.1 均值变化的灵敏度分析 47
3.3.2 方差变化的灵敏度分析 51
3.3.3 均值方差都改变的灵敏度分析 53
3.4 监控效率比对 57
3.5 指数加权移动平均(EWMA) 控制图 59
3.6 EWMA图的优化设计 61
3.6.1 平均产品长度的计算 62
3.6.2 最佳参数的选择 64
3.6.3 设计效果比较 68
3.7 改进的EWMA图的使用 69

第4 章偏态过程下控制图的改进优化设计71
4.1 赋权方差(WV) 方法 71
4.2 非对称休哈特图的优化设计 73
4.2.1 控制方案的设计 73
4.2.2 灵敏度分析 76
4.2.3 偏态休哈特图最优设计与一般方法的比较 80
4.2.4 偏态情况最优设计的使用 80
4.3 偏态过程的EWMA图 81
4.3.1 偏态EWMA图的构造 82
4.3.2 平均运行长度的计算方法 82
4.3.3 偏态EWMA图的设计 84
4.3.4 监控效果比较 86

第5 章多个变量同时监控的控制图改进设计88
5.1 HotellingT2 图 88
5.2 小波动控制图 89
5.2.1 MCUSUM图 89
5.2.2 MEWMA图 90
5.3 改变报警规则的多变量控制图 92
5.3.1 平均运行长度的计算 93
5.3.2 使用案例 96
5.4 效率分析与比较 97
5.5 基于虚拟元回归的失控信号诊断 99
5.5.1 二元质量控制的诊断方法 99
5.5.2 多元质量控制的诊断 101
5.5.3 一个二元质量控制的诊断算例 101
5.5.4 诊断方法比较 103

第6 章存在自相关特性的过程控制图改进设计106
6.1 时间序列拟合模型 106
6.1.1 AR模型 106
6.1.2 MA模型 107
6.1.3 ARMA模型 108
6.1.4 模型识别和参数估计 108
6.2 用残差消除过程自相关 109
6.3 EWMA残差控制图 111
6.3.1 过程均值的EWMA残差图 111
6.3.2 过程方差的EWMA残差图 111
6.3.3 EWMA残差控制图的应用 112
6.3.4 几种残差控制图的比较 114

第7 章时变过程下的控制图改进116
7.1 时变离散过程下的质量控制 116
7.2 基于离散BP神经网络的时变过程质量控制 118
7.2.1 离散BP神经网络改善法 118
7.2.2 离散时变过程质量控制模型 120
7.2.3 质量监控模拟实验 121
7.3 时变连续过程的SPC/APC整合策略 127
7.3.1 MMSE调整后的监控 128
7.3.2 PI调整后的监控 129
7.3.3 监控效率分析 131
7.3.4 算例 133
7.4 带有延迟的时变连续过程的质量控制 136
7.4.1 多重延迟自动反馈控制的监控模型 136
7.4.2 反馈调整后的统计过程监控 137
7.4.3 算例分析 141

第8 章总结与展望144
8.1 研究总结 144
8.2 创新点 145
8.3 研究展望 146

参考文献147
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