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    基于馬爾可夫鏈的EWMA控制圖參數(shù)優(yōu)化及其實(shí)現(xiàn)

    2010-05-11 04:21:22白雙梅杜福洲
    制造業(yè)自動(dòng)化 2010年6期
    關(guān)鍵詞:鏈長(zhǎng)控制線馬爾可夫

    白雙梅,杜福洲

    (北京航空航天大學(xué) 機(jī)械工程及自動(dòng)化學(xué)院,北京 100191)

    基于馬爾可夫鏈的EWMA控制圖參數(shù)優(yōu)化及其實(shí)現(xiàn)

    白雙梅,杜福洲

    (北京航空航天大學(xué) 機(jī)械工程及自動(dòng)化學(xué)院,北京 100191)

    0 引言

    SPC是一種借助數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論的過(guò)程質(zhì)量控制方法,通常采用控制圖來(lái)達(dá)到過(guò)程控制的目的。

    傳統(tǒng)的休哈特控制圖的統(tǒng)計(jì)變量只與當(dāng)前觀測(cè)值相關(guān),而忽略大量過(guò)程歷史數(shù)據(jù)中包含的信息,因此,傳統(tǒng)的休哈特控制圖對(duì)小偏移過(guò)程不敏感,往往會(huì)造成漏判情況的出現(xiàn)。為此,研究者們提出了累積和(CUSUM)控制圖和指數(shù)加權(quán)滑動(dòng)平均(EWMA)控制圖來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)小偏移過(guò)程的監(jiān)控。

    EWMA控制圖的性能取決于參數(shù)(平滑系數(shù)λ、控制線參數(shù)L)的選取,因此,EWMA控制圖參數(shù)的選取直接影響控制圖對(duì)小偏移過(guò)程的控制效果。有關(guān)控制圖參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題日益引起廣泛關(guān)注,相關(guān)研究人員曾提出以田口質(zhì)量損失函數(shù)最小為目標(biāo)的CUSUM控制圖優(yōu)化設(shè)計(jì)方法,應(yīng)用馬爾可夫鏈研究了多元指數(shù)移動(dòng)平均控制圖及MCUSUM控制圖中ARL計(jì)算的數(shù)學(xué)模型[1~3],設(shè)計(jì)監(jiān)控EWMA控制圖均值和方差的經(jīng)濟(jì)控制圖[4],在文獻(xiàn)[5]中基于馬爾可夫鏈法對(duì)EWMA控制圖參數(shù)優(yōu)化算法進(jìn)行了研究。

    學(xué)術(shù)界和實(shí)際應(yīng)用中常用平均運(yùn)行鏈長(zhǎng)(average run length,ARL)作為控制圖性能評(píng)價(jià)指標(biāo)。運(yùn)行鏈長(zhǎng)(run length,RL)是對(duì)給定的質(zhì)量水平、控制圖從開(kāi)始應(yīng)用到發(fā)出報(bào)警所抽取的樣本數(shù),為隨機(jī)量,其分布狀況可以作為控制圖應(yīng)用的決策依據(jù)。ARL是RL的期望值,理想控制圖的特點(diǎn)是:過(guò)程受控時(shí),ARL值盡可能大;過(guò)程失控時(shí),ARL值盡可能小。目前,常用的ARL計(jì)算方法有三種,即蒙特卡羅仿真法、積分法、馬爾可夫鏈法?;隈R爾可夫鏈法的EWMA控制圖ARL計(jì)算算法原理是:將EWMA控制圖的上下控制線之間的區(qū)間分成k(k為奇數(shù))個(gè)子區(qū)間,將EWMA控制圖繪制的過(guò)程近似看成一個(gè)離散的馬爾可夫鏈(k的取值越大,該過(guò)程越近似于馬爾可夫鏈,則ARL可以用轉(zhuǎn)移概率矩陣表示。

    本文在現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上,系統(tǒng)地研究了基于馬爾可夫鏈的EWMA控制圖參數(shù)優(yōu)化方法,基于matlab進(jìn)行仿真驗(yàn)證,總結(jié)出具體的EWMA控制圖參數(shù)優(yōu)化步驟,并基于J2EE平臺(tái)實(shí)現(xiàn)EWMA控制圖參數(shù)優(yōu)化系統(tǒng),進(jìn)而與傳統(tǒng)的控制進(jìn)行了比較研究。

    1 EWMA控制圖

    設(shè)X,N(μ0,σ02)其中μ0和σ02分別是過(guò)程處于受控狀態(tài)時(shí)的均值和方差。X1,X2,L,Xn(n為樣本容量),是相互獨(dú)立的隨機(jī)變量序列,其中Xi為第i個(gè)樣本值,則EWMA統(tǒng)計(jì)量為:

    由式(2)可見(jiàn),距離當(dāng)前越遠(yuǎn)的數(shù)據(jù),權(quán)重越小,以指數(shù)形式遞減。

    根據(jù)上述模型及六西格瑪原則,EWMA控制圖上、下控制限UCL和LCL,分別為[5]:

    式中,n為樣本容量,λ為平滑系數(shù),L為確定控制線的參數(shù)。由此可見(jiàn),平滑系數(shù)λ及控制線參數(shù)L的選取是影響EWMA控制圖對(duì)小偏移控制的重點(diǎn)因素。

    2 基于馬爾可夫鏈的ARL計(jì)算方法

    圖1 馬爾可夫鏈狀態(tài)空間劃分示意圖

    將EWMA控制圖繪制的過(guò)程近似看成一個(gè)離散的馬爾可夫鏈(k的取值越大,該過(guò)程越近似于馬爾可夫鏈),用Si(i=1,2,…,k)表示該馬爾可夫鏈的狀態(tài),且設(shè)Si為子區(qū)間的中心點(diǎn),則

    統(tǒng)計(jì)量zi落在控制限之外的狀態(tài)表示為Sa,Si假設(shè)zi一旦超出控制限不會(huì)自動(dòng)返回,則Sa為一個(gè)吸收態(tài)。這樣整個(gè)EWMA的監(jiān)控過(guò)程就可以描述為帶有一個(gè)吸收壁的馬爾可夫鏈。該馬爾可夫鏈的一步轉(zhuǎn)移概率矩陣P可表示為

    式中,R為k×k矩陣,表示從轉(zhuǎn)移狀態(tài)Si到轉(zhuǎn)移狀態(tài)Sj的概率Pij(i=1,2,…,k)。I為k×k單位矩陣,1為所有元素均為1的k×1列向量,0為所有元素均為0的k×1列向量。Pij可表示為:

    由馬爾可夫鏈的定義,第i步轉(zhuǎn)移概率矩陣Pi可表示為

    則鏈長(zhǎng)PL=i的概率可以表示為

    式中,Pinitial為初始狀態(tài)概率,為簡(jiǎn)單起見(jiàn)設(shè)恒從中心點(diǎn)出發(fā),因此

    3 EWMA控制圖參數(shù)優(yōu)化算法

    基于上述計(jì)算EWMA控制圖ARL的數(shù)學(xué)模型,總結(jié)了EWMA控制圖參數(shù)優(yōu)化算法。

    EWMA控制圖參數(shù)優(yōu)化算法流程如圖2所示:

    圖2 EWMA控制圖參數(shù)優(yōu)化算法流程

    對(duì)于給定參數(shù)(λ,L)的EWMA檢驗(yàn)方案來(lái)說(shuō),對(duì)過(guò)程的不同質(zhì)量水平進(jìn)行檢驗(yàn),其效果表現(xiàn)在它的ARL值。反之,對(duì)于一個(gè)具有不同質(zhì)量水平的過(guò)程來(lái)說(shuō),其效果表現(xiàn)在給定受控平均運(yùn)行鏈長(zhǎng)值(ARL0)的情況下,能推導(dǎo)出適合的檢驗(yàn)方案(λ,L)。

    在進(jìn)行EWMA控制圖的設(shè)計(jì)時(shí),參數(shù)λ和L的選取至關(guān)重要?;贏RL的EWMA控制圖參數(shù)(λ,L)優(yōu)化算的一般步驟如下:

    1)先確定參數(shù):置信度α、樣本容量n、欲控過(guò)程偏移量δ、標(biāo)準(zhǔn)差σ、馬爾可夫鏈區(qū)間劃分?jǐn)?shù)k、控制線參數(shù)變化范圍LN,并計(jì)算出ARL0;

    2)然后,計(jì)算滿(mǎn)足ARL0的幾組(λ,L)值對(duì),擬合λ與L的回歸曲線;

    3)擬合λ、L的回歸方程,以一定間隔取得(λ,L)值對(duì);

    4)根據(jù)(λ,L)值對(duì)及給定參數(shù),計(jì)算取該參數(shù)時(shí)的ARL值;

    5)計(jì)算ARL與λ的回歸方程,尋找ARLmin,從而得到優(yōu)化參數(shù)(λ0,λ0)。

    基于ARL的EWMA控制圖參數(shù)選取的方法是:在ARL0已定的前提下,即控制圖的置信度已知,選取參數(shù)(λ,L)使得ARL1越小越好。

    4 基于matlab的EWMA控制圖參數(shù)優(yōu)化

    由前面基于馬爾可夫鏈的EWMA控制圖ARL的計(jì)算方法的研究可知,隨著區(qū)間劃分?jǐn)?shù)k的增加,EWMA控制圖繪制過(guò)程越來(lái)越趨向于馬爾可夫鏈過(guò)程;為驗(yàn)證算法的穩(wěn)定性,取k從10到190,步長(zhǎng)為4(δ=0.2,λ=0.2,L=2.7),基于matlab仿真ARL曲線如圖3所示。

    圖3 子區(qū)間劃分?jǐn)?shù)對(duì)ARL計(jì)算結(jié)果的影響

    隨著k的增加,ARL極限存在,由此可知,此過(guò)程可收斂。

    下面研究EWMA控制圖參數(shù)對(duì)其過(guò)程控制的影響。

    首先,研究不同控制線參數(shù)L(λ=0.23、k=50)下的EWMA控制圖操作特性(operation characteristic,OC)曲線,觀查控制線參數(shù)L對(duì)控制效果的影響,如圖4所示。

    由曲線圖可見(jiàn),L越大,ARL0越大,表示過(guò)程受控時(shí)誤判的概率越低。隨著偏移量δ增大,ARL呈下降趨勢(shì),但L越大,ARL越大,也就意味著當(dāng)過(guò)程失控(δ>0)時(shí),漏判的概率隨L的增大

    圖4 控制線參數(shù) 對(duì)EWMA控制圖OC曲線的影響

    圖5 不同平滑系數(shù)λ下的EWMA控制圖OC曲線

    由圖5可見(jiàn),取不同平滑系數(shù)λ時(shí), OC曲線存在交點(diǎn)δ?和δ??。δ=0時(shí),λ越小,控制圖性能越優(yōu)。0<δ<δ?之間,λ越大,控制圖性能越優(yōu)。δ?<δ<δ??時(shí),隨λ的減小控制圖性能變好;δ>δ??時(shí),控制圖的性能趨同。

    5 EWMA控制圖參數(shù)優(yōu)化實(shí)例

    根據(jù)第4部分的結(jié)論,EWMA控制圖的性能與控制線參數(shù)L、平滑系數(shù)λ以及過(guò)程均值偏移量δ相關(guān)。顯然,需要根據(jù)過(guò)程均值波動(dòng)的不同,選擇不同的參數(shù)。下面根據(jù)具體案例演示控制圖參數(shù)優(yōu)化系統(tǒng)界面及優(yōu)化參數(shù)選取過(guò)程。

    在軸的車(chē)削加工過(guò)程當(dāng)中,由于溫度升高以及磨損等原因?qū)е碌毒弑诺?,因而軸的直徑發(fā)生了小偏移,假設(shè)偏移量為δ=1.0。為此,采用EWMA控制圖對(duì)軸的直徑進(jìn)行過(guò)程監(jiān)控,下面研究監(jiān)控軸直徑的EWMA控制圖參數(shù)選取具體步驟:

    1)在一定置信度(α=0.005)下,確定受控平均運(yùn)行鏈長(zhǎng)ARL0(200)、馬爾可夫鏈的子區(qū)間劃分?jǐn)?shù)k(50)以及欲控偏移量δ(本例中為1.0);

    2)設(shè)δ=0,采用java計(jì)算程序,根據(jù)已知條件,計(jì)算出在不同λ下滿(mǎn)足ARL0的L,通常選取λ=0.1,0.2,L,0.9,見(jiàn)表1。然后采用回歸方法求出L與λ之間的關(guān)系式,如式15所示。

    表1 幾組符合條件的(λ,L)值對(duì)計(jì)算結(jié)果

    采用基于J2EE開(kāi)發(fā)的控制圖參數(shù)優(yōu)化系統(tǒng)演示λ與L的擬合曲線,得到λ與L之間的擬合曲線如圖6所示。

    圖6 λ與L擬合曲線圖

    3)在λ軸以0.01為間距,在λ、L的關(guān)系曲線上獲得(λ,L)值對(duì)。

    4)計(jì)算取不同(λ,L)值對(duì)、過(guò)程偏移量δ=1.0時(shí)的ARL0值。的計(jì)算結(jié)果曲線如圖7所示。

    圖7 δ=1.0時(shí)ARL1.0與λ的關(guān)系曲線

    5)從ARL1.0與λ的關(guān)系曲線,計(jì)算得到ARL1.0的最小值min(ARL1.0)=8.1341,以及此時(shí)對(duì)應(yīng)的平滑系數(shù)λ0=0.17,在圖6上計(jì)算λ0=0.17所對(duì)應(yīng)的控制線L0=0.17。此時(shí)的λ0=0.17、L0=2.6517即為該條件下EWMA控制圖的優(yōu)化參數(shù)。對(duì)于優(yōu)化后的EWMA控制圖,其在不同偏移量下的OC曲線如圖8所示。

    圖8 δ=1.0時(shí)最優(yōu)參數(shù)下的OC曲線

    在相同置信度α=0.9973及偏移量δ=0.17下,用matlab仿真休哈特控制圖和取不同參數(shù)的EWMA控制圖的ARL隨均值漂移的變化情況,表2比較了ARL計(jì)算結(jié)果:

    由上述分析可見(jiàn),當(dāng)均值發(fā)生微小偏移δ>0.5σ時(shí),EWMA控制圖能比休哈特控制圖更即時(shí)地檢測(cè)出異常,因此對(duì)小偏移的控制更為靈敏,且在相同置信度α=0.9973下,參數(shù)取λ0=0.17、L0=2.8912時(shí)對(duì)偏移量δ=1.0最敏感,參數(shù)(λ0=0.17、L0=2.8912)即為置信度α=0.9973、偏移量δ=1.0下設(shè)計(jì)出的最優(yōu)參數(shù)組合。

    表2 休哈特控制圖與EWMA控制圖不同參數(shù)下的ARL

    6 結(jié)論

    本文研究監(jiān)控小偏移過(guò)程的EWMA控制圖參數(shù)(λ、L)優(yōu)化問(wèn)題,基于馬爾可夫鏈法對(duì)EWMA控制圖的參數(shù)優(yōu)化算法進(jìn)行深入研究,并用matlab對(duì)EWMA控制圖參數(shù)優(yōu)化算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證,總結(jié)出在一定置信度及特定小偏移量下計(jì)算最優(yōu)參數(shù)組合的一般步驟,通過(guò)比較驗(yàn)證了優(yōu)化參數(shù)的正確性,在上述研究的基礎(chǔ)上,基于J2EE平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了控制圖參數(shù)優(yōu)化系統(tǒng)界面。

    [1]杜福洲.多元統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制與診斷方法研究[D].北京:北京航空航天大學(xué),2006,9.

    [2]杜福洲,唐曉青,孫靜.MEWMA控制圖運(yùn)行鏈長(zhǎng)分析及實(shí)例研究[J].中國(guó)機(jī)械工程,2007,18(7):820-824.

    [3]杜福洲,孫靜,唐曉青.基于馬爾可夫鏈的MCUSUM控制圖運(yùn)行鏈長(zhǎng)分析[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào),2007,47(2)169-172.

    [4]Dogan A.Serel, Herbert Moskowitz Joint economic design of EWMA control charts for mean and variance,2008,157-168.

    [5]何曙光,何楨,齊二石.基于馬爾可夫鏈模型的EWMA控制圖性能分析與優(yōu)化[J].系統(tǒng)工程與電子術(shù),2008,6(30):1127-1130.

    [6]Su-Fen Yang,Yi-Ning Yu A Using VSI EWMA charts to monitor dependent process steps with incorrect adjustment 2009 442-454.

    Parameter optimization and implementation for ewma control chart based on markov chain

    BAI Shuang-mei, DU Fu-zhou

    EWMA控制圖的性能取決于其參數(shù)的選取,學(xué)術(shù)界和工業(yè)界常采用平均運(yùn)行鏈長(zhǎng)作為控制圖性能評(píng)價(jià)指標(biāo),本文對(duì)基于馬爾可夫鏈的EWMA控制圖的參數(shù)(平滑系數(shù) 、控制線參數(shù) )優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行了深入的研究:給出了一種EWMA控制圖參數(shù)優(yōu)化方法及一般步驟;采用matlab平臺(tái)對(duì)該算法進(jìn)行研究并基于J2EE平臺(tái)實(shí)現(xiàn)EWMA控制圖參數(shù)優(yōu)化系統(tǒng)界面,給出示例計(jì)算,并與傳統(tǒng)的控制圖進(jìn)行了比較研究。

    EWMA控制圖;小偏移過(guò)程;質(zhì)量控制;matlab仿真;參數(shù)優(yōu)化;系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

    白雙梅 (1985- ),女,內(nèi)蒙人,碩士研究生,主要從事計(jì)算機(jī)集成制造、計(jì)算機(jī)輔助質(zhì)量管理、過(guò)程管理等方面的研究。

    TH166;021;0242;TP391

    A

    1009-0134(2010)06-0064-05

    10.3969/j.issn.1009-0134.2010.06.22

    2009-08-18

    總裝預(yù)研項(xiàng)目;國(guó)防基礎(chǔ)科研項(xiàng)目

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