【24h】

Clustering algorithm-based control charts

机译:基于聚类算法的控制图

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摘要

Hotelling's T2 control chart is widely used as a representative method to efficiently monitor multivariate processes. However, they have some parametric restrictions that may not be applicable for modern manufacturing systems complicated. In the present study we propose a clustering algorithm-based control chart that overcomes the limitation posed by the parametric assumption in existing control chart methods. The simulation results showed that the proposed clustering algorithm-based control charts outperformed Hotelling's T2 control charts especially when process data follow the nonnormal distributions.
机译:Hotelling的T 2 控制图被广泛用作有效监控多变量过程的代表方法。但是,它们具有一些参数限制,可能不适用于复杂的现代制造系统。在本研究中,我们提出了一种基于聚类算法的控制图,该控制图克服了现有控制图方法中参数假设所带来的限制。仿真结果表明,所提出的基于聚类算法的控制图优于酒店的T 2 控制图,特别是当过程数据遵循非正态分布时。

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