在线测量数据的监控方法技术

本发明专利技术揭示了一种在线数据的监控方法，包括：监测点确定步骤，对于每一个监测点，执行下述的步骤：控制界限值设置步骤，选择SPC控制界限值或者自定义的报警线设置控制界限值；样本采集步骤，设置需要采集的数据样本的数量并进行样本采集；突变点剔除步骤，判断所采集的在线数据的样本中是否存在突变点，剔除突变点；样本处理步骤，依据所选择的控制界限值的不同，计算样本的均值和/或极差；实时监测步骤，依据控制界限值进行实时检测，如果输出结果超出了控制界限值的范围，则进行报警；判断是否所有的监测点都遍历完毕，如果没有遍历完毕，则对没有执行的监测点执行上述的步骤，在所有监测点遍历完毕后该过程结束。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据监控技术，更具体地说，涉及在线测量数据的监控及报警技术。
技术介绍
在汽车制造领域，在线测量设备，例如在线激光测量设备会被引入到生产线中对 零部件或者整车进行检测。例如，在现代化的汽车制造流水线中，会使用在线激光测量设备 对对每台白车身或底板进行100%的检测。 但现有的在线测量设备不具备实时监测和报警功能，对监测点的数据的趋势和波 动设置的允许范围较大，监控不是很严格。往往在出现较严重的数据偏差时才会触发报警， 对于较小的数据偏差，并不会实时报警。这些偏差所造成的缺陷往往要到总装时才能够发 现，而这时，流水线工艺已经进行到后期，会带来如下的问题： 1)已经制造完成的白车身或者底板必须暂停后续步骤进行修正，造成整体工艺的 暂停。 2)在发现问题的这段时间内，后续的白车身或者底板还在按照原有的参数设置制 造，因此后续的白车身或者底板依旧存在缺陷，使得缺陷出现了扩散的情况。 由此，在线测量设备不具备实时监测和报警的功能会给整体工艺造成较大的影 响。 研究发现，在线测量设备的实时监测和报警功能的缺失主要是由于软件设计不当 而造成，因从通过改进软件的控制方法，就能够提供在线测量数据的实时监测和报警功能。
技术实现思路
本专利技术旨在提出一种能对在线数据进行实时监控并及时报警的方法。 根据本专利技术的一实施例，提出一种在线数据的监控方法，包括： 监测点确定步骤，确定需要进行在线数据的实时监测的监测点，对于监测点确定 步骤中所确定的每一个监测点，执行下述的步骤： 控制界限值设置步骤，选择依据统计学过程控制（SPC)设置控制界限值或者选择 按照自定义的报警线设置控制界限值； 样本采集步骤，设置需要采集的数据样本的数量并进行样本采集； 突变点剔除步骤，判断所采集的在线数据的样本中是否存在突变点，如果存在突 变点则剔除该突变点的数据值，同时记录该突变点所对应的监测点以及该突变点的数据 值； 样本处理步骤，对剔除了突变点之后的在线监测数据的样本进行处理，依据所选 择的控制界限值的不同，计算样本的均值和/或极差； 实时监测步骤，根据样本处理步骤的输出结果，依据控制界限值设置步骤中设置 的控制界限值进行实时检测，如果输出结果超出了控制界限值的范围，则进行报警； 判断是否在监测点确定步骤中所确定的所有的监测点都遍历完毕，如果没有遍历 完毕，则对没有执行的监测点执行上述的步骤，在所有监测点遍历完毕后该过程结束。 在一个实施例中，如果采用SPC控制界限值，该控制界限值在样本采集完成后根 据样本计算得到；如果采用自定义的报警线设置控制界限值，该控制界限值在样本采集之 前设定。 在一个实施例中，如果采用SPC设置控制界限值，在样本采集步骤中设定数据组 的数量和每一个数据组中的样本数量，并进行在线数据的样本采集；如果采用自定义的报 警线设置控制界限值，在样本采集步骤中设置采集的样本数量，并进行在线数据的样本采 集。 在一个实施例中，如果采用SPC设置控制界限值，在样本采集步骤中设定数据组 的数量为m，每一个数据组中的样本数量为η ;如果采用自定义的报警线设置控制界限值， 在样本采集步骤中设置采集的样本数量为η。 在一个实施例中，如果采用SPC设置控制界限值，在样本处理步骤中计算样本的 均值和极差；如果采用自定义的报警线设置控制界限值，在样本处理步骤中计算样本的均 值。 在一个实施例中，如果采用SPC设置控制界限值，在实时监测步骤中首先计算控 制界限值，控制界限值是根据样本的均值和极差计算得到，在得到控制界限值之后，将样本 中的均值与控制界限值进行比较，如果存在超出控制界限值范围之外的均值，则触发报警 或记录该监测点或输出相应地在线监测数据；如果采用自定义的报警线设置控制界限值， 将样本的均值与控制界限值进行比较，如果存在超出控制界限值范围之外的均值，则触发 报警或记录该监测点或输出相应地在线监测数据。 在一个实施例中，每一组的样本点为：将当前测点作为第一个点并依此向前取 η-1个点，共η个点；总的样本为：将当前组作为第一个组并依此向前取m-Ι个组，共m个组； SPC的控制界限值为：控制上限值控制下限值其中I v I 的计算方式如下：先对每一个组中的η个样本计算每个组的均值S和极差Ri，在所有组的 均值和极差计算完毕后，依据所有组的均值I1和极差Ri计算总的均值f和极差！ 在一个实施例中，判断突变点如下：对所获得在线数据的样本进行顺序排列，由大 到小排列，将排在顺序1/4位处的数据值作为参照值a，将排在顺序3/4位处的数据值作为 参照值b，计算r = a-b，进一步计算（a+1. 5Xr)为上限值、（b-1. 5Xr)为下限值，落在上限 值和下限值之间的数据认为没有突变，大于上限值或者低于下限值的数据认为出现突变。 本专利技术的基于SPC控制理论，加入了实时监测的功能使 得在线测量能够在批量尺寸发生偏差的第一时间就可以实时识别并报警，以便于及时采取 相应措施。与传动的SPC控制理论相比，既保留了 SPC能直观有效地体现产品尺寸的波动 情况的优点，又克服了 SPC绘制控制图所需时间长，具有滞后性，不能在发生尺寸偏差的第 一时间知晓的缺点，避免了传动SPC由于滞后性较严重导致的批量尺寸偏差不能及时反馈 给现场而导致问题升级的情况。【附图说明】 本专利技术上述的以及其他的特征、性质和优势将通过下面结合附图和实施例的描述 而变的更加明显，在附图中相同的附图标记始终表示相同的特征，其中： 图1揭示了均值-极差控制图。 图2揭示了根据本专利技术的一实施例的的流程图。 图3揭示了根据本专利技术的一实施例的的实施过程。【具体实施方式】 经典的统计学过程控制理论（SPC-Statistical Process Control)由美国的休哈 特、朱兰、戴明等人于上世纪20-30年代间提出，按照数理统计的"6 σ "（ μ ±3 σ )判断原则 形成了一整套方法，其中包括控制图设计和缺陷预防等，其代表著作是休哈特在1931年所 著《工业产品质量的经济控制》。 SPC理论中最为核心的部分就是控制图的制作，根据使用目的不同，控制图可分为 分析用控制图和控制用控制图两类。目前有很多种统计图表，GB/T4091-2001《常规控制图》 中分为八类，计量型的四类分别是：均值-极差控制图（X-R图）、均值-标准差控制图（X- S 图）、中位数-极差控制图（Me-R图）、单值-移动极差控制图（X-Rs图）；计数值的四类分 别是不合格品率控制图（Ρ图）、不合格品数控制图（ηρ图）、单位不合格数控制图（u图）、 不合格数控制图（c图）。 根据相应国家标准，如表1、表2所示，计算均值控制图和极差控制图的控制限。表 1是控制图的系数表，表2是控制图界限、公式及国家标准。 由以上两表可以求出均值控制图的控制界限值： 控制上限倡控制下限值...

【技术保护点】
一种在线数据的监控方法，其特征在于，包括：监测点确定步骤，确定需要进行在线数据的实时监测的监测点，对于监测点确定步骤中所确定的每一个监测点，执行下述的步骤：控制界限值设置步骤，选择依据统计学过程控制(SPC)设置控制界限值或者选择按照自定义的报警线设置控制界限值；样本采集步骤，设置需要采集的数据样本的数量并进行样本采集；突变点剔除步骤，判断所采集的在线数据的样本中是否存在突变点，如果存在突变点则剔除该突变点的数据值，同时记录该突变点所对应的监测点以及该突变点的数据值；样本处理步骤，对剔除了突变点之后的在线监测数据的样本进行处理，依据所选择的控制界限值的不同，计算样本的均值和/或极差；实时监测步骤，根据样本处理步骤的输出结果，依据控制界限值设置步骤中设置的控制界限值进行实时检测，如果输出结果超出了控制界限值的范围，则进行报警；判断是否在监测点确定步骤中所确定的所有的监测点都遍历完毕，如果没有遍历完毕，则对没有执行的监测点执行上述的步骤，在所有监测点遍历完毕后该过程结束。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：宋韵毅，张正林，孟磊，王政，
申请(专利权)人：上海大众汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31