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MacGregor and Harris (J Quality Technol 25 (1993) 106–118) proposed the exponentially weighted mean squared deviation (EWMS) and the exponentially weighted moving variance (EWMV) charts as ways of monitoring process variability. These two charts are particularly useful for individual observations where no estimate of variability is available from replicates. However, the control charts derived by using the approximate distributions of the EWMS and EWMV statistics are difficult to interpret in terms of the average run length (ARL). Furthermore, both control charting schemes are biased procedures. In this article, we propose two new control charts by applying a normal approximation to the distributions of the logarithms of the weighted sum of chi squared random variables, which are respectively functions of the EWMS and EWMV statistics. These new control charts are easy to interpret in terms of the ARL. On the basis of the simulation studies, we demonstrate that the proposed charts are superior to the EWMS and EWMV charts and they both are nearly unbiased for the commonly used smoothing constants. We also compare the performance of the proposed charts with that of the change point (CP) CUSUM chart of Acosta‐Mejia (1995). The design of the proposed control charts is discussed. An example is also given to illustrate the applicability of the proposed control charts. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2009 相似文献
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研究了柴油机振动信号的时域同步平均方法,针对柴油机振动信号的循环波动性特点,提出了按曲轴转角进行角域同步平均的方法,减小循环波动性对信号分析的影响。利用多抽样率分析方法消除了同步平均时柴油机转速波动的影响。通过对坦克柴油机汽缸盖振动信号的处理结果表明,该方法可有效提高信噪比。 相似文献
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在总结了几种比较常见的故障预测方法的基础上,介绍了基于统计学习理论的支持向量回归算法。提出将智能遗传算法用来对支持向量回归模型的参数进行优化选取,并详细介绍了模型参数的选取过程,避免了参数的盲目设置。将建立起来的模型应用于雷达智能BIT故障预测领域,并以一组智能BIT状态监测的数据对预测模型进行训练和验证,实验结果表明支持向量回归模型能有效地对雷达故障进行预测。 相似文献
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工况在旋转机械运行过程中通常是变化的。变化的工况和故障一样,也会引起机械振动特征发生改变,从而引起诊断误差。为此,提出一种用于变工况下轴承健康监测的新方法。该方法使用相关向量机拟合振动特征的统计量随工况参数的变化,得到特征统计量与工况参数之间的连续函数关系;基于不同工况下的特征统计,构建自适应阈值模型。将该方法用于不同转速下的轴承健康监测,结果表明,当转速超过某一个较小的值时,该方法有效。 相似文献
96.
针对支持向量机(SVM)在网络故障诊断中应用存在的参数设置和诊断模型复杂的问题,提出一种基于小生境粒子群优化的SVM解决方案。算法在进行参数寻优的同时考虑支持向量个数,实现对诊断模型复杂度的优化,并采用小生境粒子群算法进行求解,提高算法跳出局部最优的能力。在DARPA数据集上的实验表明本文提出的方法能够有效提高诊断模型的泛化性和诊断速度。 相似文献
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提出了一种新的基于Gabor小波特征重组的支持向量机人脸识别方法。该方法首先计算5个尺度和8个方向的Gabor小波变换结果,再把不同人脸中的同一尺度和方向的变换结果进行特征重组,得到40个新特征矩阵,分别利用PCA方法降维去噪,最后构造40个支持向量机分类器并采用选票决策机制决定识别结果。实验结果表明,该方法不仅拓宽了主元分析法中累积方差贡献率可选范围,并在一定程度上解决了核参数选择难的问题,同时取得了理想识别效果。 相似文献
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武器系统经济性参数的支持向量机方法分析 总被引:2,自引:1,他引:1
采用一种基于支持向量机的武器系统费用分析方法.计算结果表明,这种方法有效解决了参数法对样本量要求较高以及对非线性问题处理能力较弱等问题.与传统方法相比较,有更好的拟合精度和泛化能力,因而该方法可以作为研究此类问题的新途径. 相似文献