一种多工序多变量过程在线监控和异常源诊断的稳健方法技术

本发明专利技术提供了一种多工序多变量过程在线监控和异常源诊断的稳健方法，属于工业控制领域，包括：确定与工序可靠性相关的关键过程变量，采集工序关键质量特性数据；对采集的数据进行处理；将多工序分解为多个单道工序，每个单道工序内，设计分解‑联合‑分解框架，获得检验统计量的P值，绘制多变量稳健控制图，监控单道工序内多个相关的过程变量，进行异常报警；控制图发出报警后，基于分解的P值诊断异常源，获得异常因素；绘制上道工序的全控图和本道工序的全控图及选控图，分析异常因素的来源工序。该方法能够在出现过程失控信号后，自身诊断异常源并进行报警，在失控报警后，及时给出异常源诊断结果，无需借助其他方法。

【技术实现步骤摘要】
一种多工序多变量过程在线监控和异常源诊断的稳健方法
本专利技术属于工业控制领域，具体涉及一种多工序多变量过程在线监控和异常源诊断方法。
技术介绍
在日趋激烈的市场竞争中,可靠的产品质量已成为制造企业立足行业、赖以发展的根本。制造过程中的工序质量是形成产品最终质量的关键。随着制造技术的不断发展和信息管理系统的不断完善,如何利用海量的制造数据来服务于制造质量已成为质量控制领域的研究热点。质量管理伴随企业管理的实践而不断发展和完善，现在已经成为一门独立的学科。其中，统计过程控制(StatisticalProcessControl；简记为SPC)是目前企业中广泛采用的质量管理手段。现有的质量控制与异常源诊断理论大都面向单变量、单工序，忽略了质量特征之间的相关性以及相邻工序间的关联，不能真正反映整个生产线的状态。因此需要引入多变量统计过程控制技术来改进对过程的监控。将多变量统计分析方法融入传统的统计过程控制，形成了多变量统计过程控制(MultivariateSPC；简记为MSPC)的基本框架。MSPC的主要任务有两方面：第一，利用控制图来检测过程本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多工序多变量过程在线监控和异常源诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1、确定与工序可靠性相关的关键过程变量，采集工序关键质量特性数据；/n步骤2、对采集的数据进行处理；/n步骤3、将多工序分解为多个单道工序，每个单道工序内，设计分解-联合-分解框架，获得检验统计量的P值，绘制多变量稳健控制图，监控单道工序内多个相关的过程变量，进行异常报警；/n步骤4、控制图发出报警后，基于分解的P值诊断异常源，获得异常因素；/n步骤5、绘制上道工序的全控图和本道工序的全控图及选控图，分析异常因素的来源工序。/n

【技术特征摘要】
1.一种多工序多变量过程在线监控和异常源诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、确定与工序可靠性相关的关键过程变量，采集工序关键质量特性数据；
步骤2、对采集的数据进行处理；
步骤3、将多工序分解为多个单道工序，每个单道工序内，设计分解-联合-分解框架，获得检验统计量的P值，绘制多变量稳健控制图，监控单道工序内多个相关的过程变量，进行异常报警；
步骤4、控制图发出报警后，基于分解的P值诊断异常源，获得异常因素；
步骤5、绘制上道工序的全控图和本道工序的全控图及选控图，分析异常因素的来源工序。


2.根据权利要求1所述的多工序多变量过程在线监控和异常源诊断方法，其特征在于，所述步骤3的具体操作为：针对单道工序内多个质量特征的监控和诊断，提出分解-联合-分解理论框架，结合一元非参数检验、经验copula方法和SPC技术，设计多变量稳健控制图监控与诊断多变量过程；
步骤3.1、将监控多变量联合分布分解为两个部分：监控边缘分布和监控相关结构，这两个部分均选用非参数检验完成；
步骤3.2、对于监控边缘分布，选择Cucconi检验统计量；
步骤3.3、对于监控相关结构，利用pobs函数生成copula伪随机数，计算与原点的欧氏距离，构造样本计算Cucconi统计量；
步骤3.4、采用随机排列法给出每个统计量的经验分布，计算近似P值，使用Tippett函数联合这些P值，构建最终的控制图检测统计量，绘制多变量稳健控制图，监控单道工序内多个相关的过程变量，进行异常报警。


3.根据权利要求2所述的多工序多变量过程在线监控和异常源诊断方法，其特征在于，所述步骤3.3和3.4中监控单道工序内多个相关的过程变量，并进行异常报警的具体实施步骤包括：
1)选取来自阶段I可控过程容量为m的参考样本；
2)采集来自阶段II容量为n的第j组检验样本；
3)当j＝1,2,…，基于随机排列检验计算如下P值：
对于第i个分量的边缘分布，计算第i分量的参考样本和检验样本对应的Cucconi统计量的P值，记为Λij,i＝1,2,...,d；
对于变量间的相关结构，计算检验两个经验copula相等的P值Λcj；
4)利用Tippett联合函数组合上述d+1个P值，得到的Cucconi-Copula统计量如下所示：
CCj＝max{-ln(Λ1j),-ln(Λ2j),...,-ln(Λdj),-ln(Λcj)},j＝1,2,...
式中，ln代表自然对数；
5)设H为Cucconi-Copula控制图的上控制限；
6)当检验统计量CCj超过上控制限H，控...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋贽，陶桂洪，张久军，周茂袁，惠淑荣，张阚，李琦，
申请(专利权)人：沈阳农业大学，辽宁大学，中国民航大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21