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1、基于CRPS的過(guò)程監(jiān)控方法研究ResearchonProcessMonitoringMethodBasedonCRPS學(xué)科專(zhuān)業(yè)：管理科學(xué)與工程作者姓名：龔玲指導(dǎo)教師：施亮星天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部2017年12月摘要統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制作為監(jiān)控生產(chǎn)過(guò)程的關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)產(chǎn)品過(guò)程質(zhì)量的保證和提升具有十分重大的意義。它以控制圖為主，通過(guò)數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論和方法來(lái)分析檢驗(yàn)數(shù)據(jù)，區(qū)分過(guò)程的正常和異常波動(dòng)，進(jìn)而盡早發(fā)現(xiàn)異常，并采取措施及時(shí)消除，提升產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。然而，現(xiàn)有的過(guò)程監(jiān)控方法大多建立在正態(tài)分布的基礎(chǔ)上，或者僅僅關(guān)注過(guò)程的位置
2、或尺度參數(shù)，使得方法在實(shí)際應(yīng)用中具有較大局限性。此外，隨著現(xiàn)代測(cè)量和檢驗(yàn)技術(shù)的發(fā)展，各種高頻傳感器、機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)等技術(shù)的應(yīng)用使得過(guò)程數(shù)據(jù)愈加豐富，對(duì)傳統(tǒng)過(guò)程控制提出了巨大的挑戰(zhàn)。本文通過(guò)引入廣泛應(yīng)用于氣象集合預(yù)報(bào)領(lǐng)域的連續(xù)等級(jí)概率評(píng)分（CRPS，ContinuousRankedProbabilityScore）法，實(shí)現(xiàn)了任何連續(xù)分布下的過(guò)程位置和尺度參數(shù)的聯(lián)合監(jiān)控，方法的提出同時(shí)適用于樣本量成千上萬(wàn)的情形，且充分考慮了工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)的豐富性。同時(shí)，論文還將方法進(jìn)一步應(yīng)用于圖像數(shù)據(jù)監(jiān)控中，給出了適用于圖像數(shù)據(jù)的
3、CRPS監(jiān)控方法。首先，論文探討了CRPS方法的基本理論和特征，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)計(jì)算不同偏移類(lèi)型和偏移程度下正態(tài)和非正態(tài)過(guò)程的CRPS值，說(shuō)明CRPS值能有效反映過(guò)程位置和尺度參數(shù)的波動(dòng)。然后，具體闡述了基于CRPS的控制圖構(gòu)建方法，利用參數(shù)估計(jì)法擬合CRPS的統(tǒng)計(jì)分布，給出了控制圖控制界限的確定方法，并結(jié)合案例加以論證。同時(shí)，論文通過(guò)計(jì)算控制圖的平均運(yùn)行鏈長(zhǎng)分析其受控和失控性能，并與現(xiàn)有的其它參數(shù)和非參控制圖進(jìn)行比較，說(shuō)明該控制圖具備良好的偏移監(jiān)測(cè)性能。其次，論文進(jìn)一步探討了基于圖像數(shù)據(jù)的CRPS控制圖構(gòu)建方法。
4、通過(guò)建立滑動(dòng)窗口并對(duì)圖像進(jìn)行分塊，計(jì)算窗口內(nèi)各圖像區(qū)域像素的最大CRPS值，并擬合其分布形式，給出了圖像數(shù)據(jù)CRPS控制圖的控制界限確定方法。最后，論文通過(guò)一張工業(yè)生產(chǎn)的無(wú)紡布圖像為案例，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)具體分析了所構(gòu)建的圖像數(shù)據(jù)CRPS控制圖的性能，并將監(jiān)測(cè)結(jié)果與其它控制圖進(jìn)行對(duì)比，說(shuō)明所提出方法的有效性。關(guān)鍵詞：統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制，CRPS，平均運(yùn)行鏈長(zhǎng)，位置和尺度參數(shù)IABSTRACTAsakeytechnologyofprocessmonitoring,statisticalprocesscontrol(SPC)
5、hasagreatsignificanceinenhancingtheprocessqualityofproducts.SPCismainlybasedoncontrolcharts,andaimstodistinguishthenormalandabnormalfluctuationsinprocess.So,managerscanfindabnormalitiesandtakemeasuresassoonaspossible,whichhelpstoimproveproductionefficiency.H
6、owever,mostoftheexistingmethodsapplytonormal-distributedprocessonly,orcan’tmonitorthelocationandscaleparameterssimultaneously.Inaddition,withthedevelopmentofmodernmeasurementandinspectiontechnology,theapplicationsofvarioushighfrequencysensors,machinevisionsy
7、stemsandothertechnologiesmakeprocessdatamoreabundant,whichposesagreatchallengetotraditionalprocesscontrol.Thisthesisaimstomonitorthelocationandscaleparametersofanycontinuousprocess.Itintroducesthecontinuousrankedprobabilityscore(CRPS)methodwhichiswidelyusedi
8、ntheensemblepredictionfield.Meanwhile,theproposedmethodalsoconsiderstherichnessofprocessdata,andisfurtherappliedtomonitorimagedata.TheCRPS-basedmonitoringmethodforimagedataisgiveninthisthesis.Fi
