科学文献检索作业

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课 题 名 称 选 题 来 源

中文:统计过程控制实现及应用 英文:Implementation and application of statistical process control √科研项目 学习选题 兴趣选题

需要查证的内容要点: 信息调 研要点1、了解统计过程控制( SPC)的原理和具体实现方法; 2、了解从 SPC 控制图出发,如何运用计算机技术实现生产过程中的自动判异; 3 、验证 SPC 系统在实际应用中的可行性和有效性。

信息调 研方法

常规检索法

引文法

√实地考察

访谈法

1、CNKI《中国学术期刊网络出版总库》1999 年- 2013 年,全部数据,全部期

文 献 信 息 检 索

刊; 《中国重要会议论文全文数据》1999 年–2013 年; 检索 2、 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》1999 年 - 2013 年; 范围 3、 《中国博士学位论文全文数据库》1999 年–2013 年; (所 4、 5、 《万方数据》 1999 年–2013 年; (学术论文、 期刊、 学位、 外文文献、 专利) ;

用的 6、 《Web of Science》1979 年–2013 年; 数据 7、 《EI Compendex》 ,1990 年–2013 年;

库) 8、 《中国国家知识产权局专利检索系统》 ,1999 年–2013 年;9、 《IEEE/IET Electronic Library》2000 年 – 2013 年。

1、检索词(中文/英文) 1)统计过程控制\Statistical Process Control 2)实现及应用\Implementation and application 检索 词和 检索 式 3)计算机自动判异\Determinig the Singularity 4)软件\Software 5)质量控制\Quality control 6)研究现状及展望\Situation and perspectives 7)控制图\Control chart 2、检索式 (1)and ((2) or (3) or (4) or (5) or (6) or (7))

索 检 索 结果 按照参考文献格式列出(含期刊文章、博硕士论文或专利文献)(注:不要摘要) [1]钱夕元,荆建芬,侯旭暹.统计过程控制(SPC)及其应用研究[J].计算机工程. 2004,30(19):144-145. [2]田学民,曹玉苹.统计过程控制的研究现状及展望[J].中国石油大学学报( 自然科学版).2008,32(5):175-180. [3]蔡雪兢,黄忠全,张颖等.基于SPC的计算机自动判异的实现与应用[J].机械制造.2010,48(551):63-65. [4]隋文涛,张宇,张丹.统计过程控制实现及应用[J].仪器仪表学报. 2007,28(1):739-742. [5]司艳丽,刘万辉.基于SPC的过程监控软件的实现[J].计算机与现代化. 2009(1):19-21. [6]茅忠明,华俊.统计过程控制及其软件实现[J].计算机应用. 2001,21(5):57-59. [7]钟伦燕,刘红,彭苏娥.SPC的典型控制图的应用范围[J].电子质量.2001(9):

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[11]龚波,何新贵.基于统计过程控制的软件过程管理[J].计算机应用研究.

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[12]赵逢禹,徐济超,马义中等.统计过程控制(SPC)软件的设计[J].计算机工程

与应用.2000(6):158-163.

[13]朱冰,杜祝平,田立.基于统计过程控制的软件开发过程研究与应用[J].计算机工程与设计.2010,31(24):5273-5277. [14]王青,李明树.基于SPC 的软件需求度量方法[J].计算机学报. 2003,26(10):105-117. [15] Caivano D.Continuous software improvement through statistical process control [C]. Proc of the 9th European Conference on Maintenance and Reengineering. 2005,14(2):222-238. [16]马敏莉,袁国定.基于过程方法的统计过程控制技术应用研究[J].制造业自检动化.2009,31(7):49-53. [17]赵小松,李晓卫,聂斌. 统计过程控制中基于数据深度的非参数变点控制图索 [J].工业工程.2012,15(3):92-97. [18]Zamba K D,Douglas M,Hawkins.A multivariate changepoint model for 结statistical control[J].Technometrics.2006,48(4):539-549. [19] Block, Steven R. Improve quality with statistical process control[J]. Chemical 果 Engineering Progress.1990,86(11):38-43. [20] Davis, E.J,Scott, G.F,Obray, C.Quality improvement through statistical process control[J].Quality forum London.1993,19(1):10-14. [21] Bataineh, Omar,Al-Dwairi, Abdullah. Application of statistical process control tools to improve product quality in manufacturing processes[J]. Applied Mechanics and Materials.2012(110-116): 4023-4027. [22] Lyu, JrJung, Chen, MingNan. Automated visual inspection expert system for multivariate statistical process control chart[J]. Expert Systems with Applications. 2009,36(3): 5113-5118. [23] Fuchs, Camil,Benjamini, Yoav. Multivariate profile charts for statistical process control[J]. Technometrics.1994,36(2): 182-195. [24] Raymond, S.J, Dubuque, L.F. System software requirements for real-time statistical process control for manufacturing operations[J]. IEEE/SEMI Advanced Semiconductor Manufacturing Conference and Workshop.1992(1992): 158-164. [25] Basarab-Horwath, I, Dickinson, M. Personal computer based statistical process control (PC-SPC) in a manufacturing environment[J]. IEE Conference Publication. 1990(309): 93-94. [26] Durham, James, Marcos, Von Jerick,Vincent, Tyrone. Automation and statistical process control of a single wafer etcher in a manufacturing environment[J]. IEEE/SEMI Advanced Semiconductor Manufacturing Conference and Workshop. 1995(1995): 213-215. [27] Roeseler, Armin, Pecak, Michael,Shiffman, Nathan. Using Statistical Process Control to improve the quality and delivery of IT services[J]. 36th International Conference Computer Measurement Group.2010(2010):18-30.

其他

信息

收集 (本栏填写所采用的其他方法如:访谈法、实地考察法等收集信息的结果) 访谈法: 从和导师以及同学的交流中得知:统计过程控制(SPC)是质量控制的基本方法,是执行全面质量管理的基本手段,在企业质量保证中发挥着非常重要的作用,尤其是在大批量生产中,更加显示了SPC理论及其工具的科学性和高效性。。目前国内SPC应用基本处于初期阶段,大多手工作业,有的企业采用了一些现成的通用软件但基本上停留在离线使用状态,其准确性、有效性和控制效率很难保证。需要将SPC使不仅具有SPC在线数据采集与分析功能,而且利用企业内部网,充分实现了企业领导的远程分析与管理,大大提高了工作效率,保证了产品质量。

实地考察:

蓝黛公司齿轮加工自动生产线上第三方SPC软件的应用。

信息分析:(着重针对课题的研究现状、研究热点、重要的研究人员、发展趋势等进行综述)

现状与趋势:质量和安全是生产过程的命脉,也是倍受企业和专家学者关注的重要研究课题。随着传感器、计算机和自动化技术的发展,大量的过程数据被采集和保存下来。如何从数据中提取有用信息来保证产品的质量和过程的安全是近年来统计过程控制的研究热点,研究方向从早期的针对单变量的质量控制扩大到针对多变量的过程性能监控,研究对象从离散制造业扩展到连续过程和间歇过程。统计过程控制的研究和应用领域已涉及石油化工、钢铁制造、采矿、机械加工、电子元件、注塑、制药、食品加工、环境以及金融等领域。

随着测量技术和自动化水平的不断提高,统计过程控制必将引起学术界和工业界更多的关注:

(1)非高斯过程的研究。现有的大部分方法均假设过程变量以及噪声服从高斯分布,然而实际过程变量的概率分布并不清晰。对于变量不服从高斯分布的过程,仅仅提取二阶统计量是不够的。目前针对非高斯过程的方法仅有独立元分析,该研究有可能进一步深入。

(2)非线性过程的研究。实际过程均具有非线性特征,对于非线性较弱的过程,应用线性算法即可实现监控。然而,随着过程复杂性的增加,系统的非线性特征更加明显,如混合过程、网络控制系统等,应用线性算法不仅增加模型阶次,还会造成错误的决策。目前非线性算法较少,且大部分非线性算法是在线性算法基础上进行的改进,因此非线性算法

的研究非常必要。

(3)故障预报的研究。目前故障检测方法是在故障达到一定规模以后进行报警。对于缓慢变化的故障,在超出控制限之前,过程的变化趋势是明显的,因此可以根据变化趋势预报故障的发生。故障预报能够在故障处于萌芽状态时进行报警,大大改善监控性能。然而,统计过程控制在故障预报方面的研究还很少。

(4)故障诊断的研究。仅仅检测到故障是不够的,故障诊断是消除故障的关键。相对于故障检测算法,故障诊断算法仅有贡献图法、费舍尔判别等方法。对于并发故障的研究也比较少。判断故障源需要较多的过程知识和经验,因此基于知识的方法有可能成为统计过程控制的结合对象。此外,各种模式分类技术从类的角度出发,有利于故障的分类,也有可能在统计过程控制领域找到用武之地。

(5)自适应算法的研究。统计过程控制往往假设过程在某个稳态值附近平稳波动,实际生产过程中,由于人为的调节和设备性能的变化,过程的稳态值会发生变化,因此单一的模型不再适用,自适应算法的研究具有重要意义。

重要研究人员:孙 静,张公绪,朴祥民。

研究热点:SPC控制图的绘制,SPC软件系统的建立。

确定值得研究的创新点: (1) 在评价工序质量过程中,传统的作法是按照基于正态分布理论推导出的公式进 行,对不符合正态分布的质量数据,评价结果不仅不科学而且无法解释,不能满 足工程实际的需要,应该提出一种适用于瑞利分布和差数模分布的评价公式, 为更加科学的评价这类质量特性提供理论依据和具体方法。 (2) 基于SPC的计算机集成质量控制系统研究。

对本课程的评价和建议: 通过本课程,学习到了多种数据库的检索方法,现在,能够快速获得所需信息和比较 有关文献一同优劣,提高了检索的效率和精度。为今后的课题研究提供方便,有助于 获取新知识,及时了解准专业和相关学科发展动态。 建议:在课堂上让学生也参加到文献检索实践中,出现不会的问题,老师可以亲自指 导。

备注: (附件清单、其他事项说明等)

本文来源:https://www.bwwdw.com/article/peu1.html

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