基于小波分析的控制图模式识别研究

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1、郑州大学硕士学位论文基于小波分析的控制图模式识别研究姓名：周昊飞申请学位级别：硕士专业：企业管理指导教师：刘玉敏201205摘要控制图是对生产过程进行实时质量监控与诊断的工具，尤其是控制图在生产过程监控中的应用大幅提高了制造过程的质量保证水平。尽管控制图原理和方法在现场质量控制中发挥了巨大的作用，然而，以小概率事件原理为理论依据的控制图异常模式监控准则，对于生产过程中的阶跃、周期等异常模式难以全部识别，大大减弱了控制图的监控效果。目前，小波分析及神经网络技术相结合的方法已经成为控制图模式识别研究的热点。如何利用小波分析方法提取控制图异常模式的特征，并选择相应的

2、BP神经网络(ANN)对控制图模式进行识别是基于小波分析控制图模式识别的关键。本文以小波分析和神经网络为理论依据，系统地研究了基于小波分析的控制图模式识别方法。首先，在国内外控制图模式识别、小波分析及神经网络研究综述的基础上，对控制图的异常模式进行界定。其次，在已有控制图模式识别研究的基础上，利用一维离散小波分解(DWT)对控制图模式数据进行特征提取，建立了基于小波分析的控制图模式识别模型，即DWNN控制图模式识别模型。进而，对模型中小波函数的选择以及识别器BP神经网络的参数进行了分析。最后，利用蒙特卡洛方法产生控制图模式的数据，利用MATLAB工具对DWNN

3、控制图模式识别模型进行实证分析。研究结果表明：①基于小波分析的控制图模式识别模型识别正确率高于单独采用BP神经网络的识别模型；②该模型中在小波分析提取特征时，采用Coif4小波三层分解时模型识别的正确率高。本文的研宄特色与创新之处主要表现在：①利用一维离散小波和BP神经网络，提取控制图模式的数据特征，并对控制图模式进行识别，建立了基于小波分析的控制图模式识别模型：②研究了DWNN控制图模式识别模型的小波函数选择以及BP神经网络的参数设计；③对DWNN控制图模式识别模型进行实证分析。研究结果表明：采用Coif4小波三层分解时，识别模型的总正确率较高，本文的研究不

4、仅为基于小波分析和BP神经网络的控制图模式识别提供了理论模型和实证分析结果，而且为其它控制图的模式识别提供了理论依据和分析方法。关键词：控制图模式识别小波分析BP神经网络蒙特卡洛方法IAbSt憎ctAbstractThecontrolchartisarleffectivewayofmodemqualitymanagement,real-timequalitymonitoringanddiagnostictoolsfortheproductionprocess，Inparticular,thecontrolchartintheproductionprocessm

5、onitoringsignificantlyincreasedthelevelofqualityassuranceofthemanufacturingprocess．Althoughthecontrolchartprinciplesandmethodsplayahugeroleinthefieldofqualitycontrol，however,smallprobabilityeventsprincipleasthetheoreticalbasisfortheabnormalpatternofcontrolchartmonitoringguidelines，d

6、ifficulttoidentifyabnormalpaRernofthespike，step,trends，cyclesintheproductionprocess，whichgreatlyweakenedthemonitoringeffectofthecontrolchart．Atpresent,themethodofcombiningwaveletanalysisandneuralnetworktechnologyhasbecomeahotspotofthecontrolchartpatternrecognition．Howtousewaveletana

7、lysismethodtoextractthecharacteristicsofabnormalcontrolchartpatterns，andselectthecorrespondingBPneuralnetwork(ANN)controlchartpaaernrecognitionisthekeytoControlChartPaaernRecognitionBasedonWaveletAnalysis．Inthispaper,waveletanalysisandneuralnetworkastheoreticalbasisforthesystematics

8、tudyofthecontrolcha