基于自相关观测和隐马尔科夫模型的统计过程监控
来源：计算机集成制造系统杂志2018年第10期北京时间：
作者：张媛,陈震,潘尔顺,奚立峰
单位：上海交通大学机械与动力工程学院
摘要：自相关现象在实际统计过程中广泛存在,传统控制图无法进行有效的监控。针对该问题,提出一种考虑自相关观测的隐马尔科夫模型。通过建立观测序列概率分布在时域上的一阶自相关关系,优化建模,并将其应用于过程监控,建立基于此模型的残差控制图。实例与仿真分析显示,与基于自回归移动平均模型相比,该方法具有预测准确、灵敏度高、可操作性强的特点,且对自相关过程的监控效果良好。
关键词：统计过程控制,自相关观测,隐马尔科夫模型,控制图
基金资助：国家自然科学基金资助项目(51475289)。
