[发明专利]一种面向高维可变抽样数的产品质量监测方法

说明书

本发明公开了一种面向高维可变抽样数的产品质量监测方法，步骤S1:确定产品的质量特征：步骤S2：定义面向高维可变抽样数的产品质量监测方法的参数：S3：确定监测过程可控状态下的误报率：S4：构建面向高维可变抽样数的过程监测统计量：S5：确定一种基于错误发现率的过程停止规则：针对于生产制造过程的质量管理环节，检验产品的特征数越来越高，检验批次大小(即抽样数)可因样品或数据缺失等问题而不同，本发明通过一种面向高维可变抽样数产品质量监测方法对产品质量进行实时监控，以提升产品质量的监测效率。

技术领域

本发明属于质量控制领域，更具体地，涉及一种面向高维可变抽样数的产品质量监测方法。

背景技术

在现代质量控制中，由于传感器的发展，在现代工业、流行病、临床等领域普遍使用多个传感器来观察一个系统，从而获得多个质量特征的观测信息，形成了质量特征数目远大于质量数据数目的情况。这些领域所产生的高维数据流给统计过程控制带来了新的挑战。同时，用于高维过程监控的传统控制图样本的大小通常假设是恒定的，实际上，在一些应用中，用于监控的样本大小是可变的，如:在实际操作中，检查每个检验单位的不合格项目数量时，检验单位的批量大小可能因样本而异；传感器收集的数据可能会出现数据缺失的情况，导致数据数目发生变化。

目前对于时变抽样控制图的研究，只研究了单维的控制图，还没有研究多维乃至高维的时变控制图。随着社会的进步，科技的创新，时变数据流的维度不断增加，目前的单维时变控制图或者恒定高维控制图都不能够很好的监测这些高维时变数据。

发明内容

针对于生产制造过程的质量管理环节，检验产品的特征数越来越高，检验批次大小(即抽样数)可因样品或数据缺失等问题而不同，本发明通过一种面向高维可变抽样数产品质量监测方法对产品质量进行实时监控，构建了一种能够监测高维时变数据的控制图，以提升产品质量的监测效率。

为了解决现有技术存在的技术问题，本发明的技术方案是：

一种面向高维可变抽样数的产品质量监测方法，包括以下步骤：

步骤S1：在生产制造过程中，通过传感器采集产品的所有生产信息，选取合适的质量特征作为监测变量。按照用户期望进行对比，并按照用户期望的重要性程度赋予权重；依据生产制造过程对产品的影响进行加权，得到产品质量特征。

步骤S2：在监测初始时刻，确定监测方法所需要的参数。

步骤S3：在监测过程处于受控状态时，依据实际产品的质量特征和实际需求确定可控平均抽样次数(运行长度)，然后根据可控平均抽样次数(运行长度)确定监测过程误报率α_i。

步骤S4：对选取作为监测变量的每一个质量特征，构建过程监测统计量。

步骤S5：对构建的监测统计量，构建一种基于错误发现率的过程停止规则。当监测统计量处于停止规则之内，则过程处于受控状态，产品质量合格，当监测统计量不在停止规则内，则过程处于失控状态，控制图将会报警，产品质量不合格。

作为进一步的改进方案，所述步骤S2监测方法所需要的参数进一步如下:

p:监测产品质量特征个数：

t:抽取产品的时间长度；

μ₀：受控时所有产品质量特征的均值；

μ_i：产品质量特征的实际均值，i＝1,2,…,p：

μ₁：所有产品质量特征的均值最小偏移幅度；

产品质量特征的方差，i＝1,2,…,p；

ARL₀：过程受控状态下的平均抽样次数(运行长度)：