【技术实现步骤摘要】
一种多指标工业产品的可视化质量分级方法和系统
本专利技术属于工业产品的质量监测领域，更具体地，涉及一种多指标工业产品的可视化质量分级方法和系统。
技术介绍
现代工业系统趋于复杂化、精细化，其产品的质量可能对经济效益造成直接影响。基于用户需求和实际特性，一件产品的质量往往需要通过多个指标共同反映，合理结合多个检测指标、准确直观地对产品进行质量分级具有重要的意义。目前广泛使用的质量分级方法主要是基于单变量监控的一类方法，这类方法针对不同指标分别制定了等级界限。在实际应用中，可能存在多个指标互相关联，即指标间具有相关性的情况，此时应用上述方法可能导致一定程度的误判，同时影响分级界限的合理性。此外，为了构建科学、均衡的分级边界，测量指标本身的分布特征也应当作为质量分级的重要参考。在检测指标数量较多时，分级、核验步骤的直观性也会随之下降，关于质量的趋势信息也将难以提取。综上所述，现有的质量分级方法没有考虑各个指标之间的相关性，没有考虑到各个指标数据本身的分布特征，同时没有充分整合各个指标所反映的质量信息，因而存在准确度...
【技术保护点】
1.一种多指标工业产品的可视化质量分级方法，其特征在于，包括：/nS1.采集合格产品的全部测量指标数据X
【技术特征摘要】
1.一种多指标工业产品的可视化质量分级方法，其特征在于，包括：
S1.采集合格产品的全部测量指标数据X0∈RM×N，作为训练样本；其中，M为样本个数，N为测量指标个数；
S2.对X0中的各个测量指标进行处理得到X，使X中各指标数值分别与质量正相关；
S3.基于主成分分析法对得到的X建立多元监控统计模型；
S4.对所有测量指标分别采用正态分布、韦布尔分布和指数分布进行拟合，并用分位数图示法检验拟合效果，选取拟合效果最优的分布方式用于反映各个测量指标的分布特征；
S5.利用选取得到的分布拟合结果，对每个指标随机产生设定数量的采样，取每个指标数值均大于上α分位点的采样，组成α值对应等级产品的初步模拟测量指标数据其中，I为所生成的对应等级产品的样本数量，α为表征产品质量等级的百分比；
S6.对进行预处理并利用多元监控统计模型进行测试，记录通过测试的样本为其中，G为通过测试的样本数量；
S7.利用基维亚特图绘制中的样本；
S8.用椭圆方程拟合样本重心簇外围的点，所求椭圆即为当前等级产品的置信区间边界范围；
S9.改变步骤S5中的α，重复执行步骤S6-S8，分别确定不同等级产品的边界范围；
S10.对于待测试的样本，依次进行步骤S2和步骤S6中的预处理，根据步骤S7绘制待测样本并求取样本重心，根据样本重心所处的边界范围，确定当前测试样本对应质量等级。
2.根据权利要求1所述的一种多指标工业产品的可视化质量分级方法，其特征在于，步骤S2具体包括：
S2.1.对于数值越大表征产品质量越好的指标，不做处理；
S2.2.对于数值越小表征产品质量越好的指标，对相应数值取相反数；
S2.3.对于越接近固定值表征产品质量越好的指标，采取设定的正态分布的概率密度值代替原值；其中，x表示原数据，表示变换后的数据，σ取原始数据的样本标准差。
3.根据权利要求1或2所述的一种多指标工业产品的可视化质量分级方法，其特征在于，步骤S3具体包括：
S3.1.记X的每一行为xm，X的每一列为vn，对X进行标准化处理，得到
m＝1，2，...，M；n＝1，2，...，N，
S3.2.求取样本的协方差矩阵并进行特征值分解：
其中，为标准化处理后的数据，Λ＝diag{λ1，λ2，...，λN}为特征值矩阵，且λ1≥λ2≥…≥λN，矩阵P的每一列为对应的特征向量；
S3.3.确定主元个数k使得累计方差百分比高于90％；
S3.4.计算主元控制限和残差控制限，得到由主元控制限和残差控制限表征的多元监控统计模型；
其中，主元控制限计算公式为：式中，Fk，N-k；α对应于自由度为k，N-k，置信水平为α的F分布临界值；残差控制限计算公式为：Cα表示置信水平为α的标准正态分布的临界值，
4.根据权利要求1-3任一项所述的一种多指标工业产品的可视化质量分级方法，其特征在于，步骤S4具体包括：
S4.1.对第n个指标的全部采集数据Xn(x1n，x2n，...，xMn)利...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑英，汪培鸣，汪上晓，苏厚胜，王兆静，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。