Выбор параметров алгоритма обобщенной дисперсии при многомерном статистическом контроле рассеяния процесса
Автор: Алексеева А.В., Клячкин В.Н.
Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc
Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление
Статья в выпуске: 1 т.23, 2021 года.
Бесплатный доступ
Для контроля стабильности функционирования агрегатов авиационной техники по результатам мониторинга группы показателей могут быть использованы методы статистического контроля процессов. При наличии значимых корреляций между показателями функционирования применяют многомерные методы. Контроль среднего уровня процесса при этом проводится на основе алгоритма Хотеллинга, контроль многомерного рассеяния - с помощью алгоритма обобщенной дисперсии. Если по условиям проведения процесса необходимо обеспечить наискорейшее обнаружение нарушения, то решается оптимизационная задача поиска таких значений объема выборки, частоты взятия выборок и положения контрольных границ, которые минимизируют среднее время нестабильного состояния процесса. Исходными данными являются количество контролируемых показателей процесса, целевое значение обобщенной дисперсии (оценивается по опытным данным), характеристика допустимого увеличения рассеяния, интенсивность нарушений процесса (параметр распределения Пуассона); время поиска нарушения после его обнаружения и время на расчет элемента выборки.
Многомерный статистический контроль процесса, обобщенная дисперсия, время нестабильного состояния процесса
Короткий адрес: https://sciup.org/148314262
IDR: 148314262 | DOI: 10.37313/1990-5378-2021-23-1-79-83
Список литературы Выбор параметров алгоритма обобщенной дисперсии при многомерном статистическом контроле рассеяния процесса
- Клячкин В.Н., КрашенинниковВ.Р., Кувайскова Ю.Е. Прогнозирование и диагностика стабильности функционирования технических объектов: монография. М.: РУСАЙНС, 2020 г. 200 с.
- Уилер Д., Чамберс Д. Статистическое управление процессами. Оптимизация бизнеса с использованием контрольных карт Шухарта. М. : Альпина Бизнес Букс, 2009. 409 с.
- Ryan T. P. Statistical methods for quality improvement. New York: John Wiley and Sons, 2011. 687 р.
- Montgomery D.C. Introduction to statistical quality control. New York: John Wiley and Sons, 2009. 754 р.
- Клячкин В.Н., Алексеева А.В. Оценка стабильности вибраций на основе алгоритма обобщенной дисперсии // Известия Самарского научного центра РАН. 2018. Т. 20. № 4-3 (84). С. 491-493.
- Клячкин В.Н., Алексеева А.В. Оценка стабильности функционирования гидроагрегата по результатам мониторинга вибраций // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2019. № 3. С. 11-18.
- Алексеева А.В. Повышение эффективности статистического контроля многомерного рассеяния процесса // Автоматизация процессов управления. 2020. №3(61). С. 101-107.
- Боровиков В. STATISTICA: искусство анализа данных. Для профессионалов. СПб.: Питер, 2001. 656 с.
- Duncan, A.J. The economic design of x-chart used to maintain current control of the process // Journal of the American Statistical Association, 1956. Vol.51. P.228-242.
- Costa F.B., Claro A.E. Economic design of control charts for monitoring a first order autoregressive process // Brazilian journal of operations & production management, 2009. Vol.6. №2. P.07-26.
- Fong-Jung Y., Ching-Shih T., Kai-I H., Zhang W. An economic-statistical design of control chart with multiple assignable causes // Journal of quality, 2010. Vol.17. №4. P.327-338.
- Алексеева А.В. Программа моделирования выборок для оценки эффективности контроля вибраций гидроагрегата // Информатика, моделирование, автоматизация проектирования : сб. тр. X Всерос. школы-семинара аспирантов, студентов и молодых ученых. Ульяновск : УлГТУ, 2018. С. 46-48.
- Bersimis S., Psarakis S., Panaretos J. Multivariate Statistical Process Control Charts: An Overview // Quality and reliability Engeneering International. 2007. V. 23. рр. 517-543.
- García-Díaz, J. Carlos. The 'effective variance' control chart for monitoring the dispersion process with missing data // Industrial Engineering. 2007. Vol. 1. № 1. Рр. 40-45.
