可变抽样区间二元双抽样广义方差控制图设计与优化

本文主要探讨了可变抽样区间二元双抽样广义方差控制图的构建及其监控方法，结合马尔科夫链和遗传算法，优化控制图参数设计，通过实证分析展示了其在异常检测方面的优势。 本文是关于质量控制领域的研究，特别是针对生产过程中的数据监测。可变抽样区间二元双抽样广义方差控制图是一种创新的质量监控工具，它将传统的二元双抽样广义方差控制图与可变抽样区间的概念相结合。这种控制图旨在更有效地检测生产过程中可能出现的变异，特别是在那些数据波动性较大的情况下。 作者首先介绍了如何构建这种新型控制图，通过引入可变抽样区间特性，使得监控更加灵活适应生产过程的变化。这种方法可以动态调整抽样间隔，以适应过程稳定性或不稳定性，从而提高控制图的敏感性和效率。 马尔科夫链在此处用于计算控制图调整的平均报警时间和平均报警时间性能指标。这是一种统计方法，能够预测系统状态随时间变化的概率，对于评估控制图的响应速度和误报率具有重要意义。通过这些性能指标，作者可以评估控制图的性能并优化其设计。 接下来，文章建立了一个控制图参数设计的优化模型，运用遗传算法来求解最优参数配置。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传的全局优化技术，能有效搜索控制图参数空间，找到最佳配置，以实现更快的异常检测和更低的误报率。 为了验证新控制图的优势，文章将其与几种常见的控制图进行了比较，包括可变抽样区间的二元广义方差合成控制图、二元双抽样广义方差控制图以及基于Cornish-Fisher修正的二元双抽样广义方差控制图。这些对比研究表明，新提出的控制图在判异性能上具有显著优势，能够更准确地识别出生产过程中的异常情况。 此外，作者还通过具体的加工实例，进一步证明了新控制图在实际应用中的优越性。这表明，该方法不仅在理论上具有优势，而且在实践中也能有效地提升质量控制的效果。 总结来说，这篇研究提出了一种结合可变抽样区间和二元双抽样广义方差的控制图，利用马尔科夫链和遗传算法优化设计，提高了监控的精度和效率，对于质量控制领域的发展具有积极意义。