基于模糊支持向量机的制造过程多元质量诊断技术研究

【类型】学位论文

【作者】李素洁 

【关键词】 模糊支持向量机 chain Markov 粒子群算法 MEWMA 多元质量诊断

【学位授予单位】合肥工业大学

【学位年度】2016

【学位名称】硕士

【分类号】TP18;|F406.3

【导师姓名】沈维蕾

【摘要】在当前产品和产品制造过程日渐复杂化的情况下,针对如何解决同时监测与诊断多个质量特性变量的问题,本文提出一种基于模糊支持向量机的制造过程多元质量诊断方法。该方法主要分为两个阶段,第一阶段利用可变抽样区间的多元加权移动平均控制图(VSI-MEWMA)来判断过程是否存在异常,若控制图发出报警信号,则进入第二阶段,采用优化算法模糊支持向量机(FSVM)分类器对造成控制图报警的过程数据流进行模式分类,最终将过程异常源诊断识别出来。首先,本文介绍了VSI-MEWMA控制图的相关理论,并建立了VSI-MEWMA的一维和

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