自相关过程的多变量统计过程监控

田海晶; 潘尔顺

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探讨了一种基于时间序列自相关移动平均(ARIMA)模型的自相关过程的多变量统计过程监控方法.以神经网络为基础建立预测模型,计算残差值,采用Hotelling’sT21控制图进行监控,结合MYT分解法进行故障诊断.并模拟受控和失控状态的具有自相关的多变量过程,运用常规控制图和残差控制图对案例进行了分析比较,说明了本文方法的有效性.

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来源
《上海交通大学学报》 |2008年第3期|496-499|共4页
作者
田海晶; 潘尔顺;
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作者单位

上海交通大学机械与动力工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类质量控制;
关键词
自相关性; 多变量过程; 统计过程控制; 神经网络;

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