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公开(公告)号：CN116011712A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310044266.5
申请日：2023-01-30
Applicant: 郑州航空工业管理学院
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/0639 , G06Q10/20 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种基于预防维修的T2控制图经济设计方法，有效的解决了传统的控制图无法降低设备维修难度，也无法减小经济成本以及产品质量对产品质量进行保证的问题。本发明根据产品的质量特性上设计了T2控制图，确定了T2控制图的使用过程的运行周期总长度T，也确定了T2控制图的使用过程的运行成本，并根据步骤S3确定预防维修的费用函数C设计了T2控制图的经济模型ETC，实现对产品在生产过程中的质量特性进行检测，并对生产过程中的费用进行控制，实现了对产品的生产质量以及经济成本的控制。
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公开(公告)号：CN113642183A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110944591.8
申请日：2021-08-17
Applicant: 郑州航空工业管理学院
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明涉及一种具有可变样本容量残差EWMA控制图的设计方法，本发明针对当下对残差EWMA控制图的设计方法大多是静态设计，控制图的监控效率有待改善的问题，通过选用时间序列模型拟合自相关数据、构建统计量、构建残差EWMA控制图、构建可变样本容量的残差EWMA控制图、计算控制图的平均运行长度，从而对控制图的监控效率进行评价，本发明提出一种残差EWMA控制图的可变样本容量设计方法。能够更快地发现过程的异常波动，可以对过程的变异及时进行纠正，确保生产过程恢复稳定状态，对残差EWMA控制图进行可变样本容量设计，从而减小废品率，降低生产成本，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN113642182A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110943234.X
申请日：2021-08-17
Applicant: 郑州航空工业管理学院
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明涉及一种可变抽样区间残差CUSUM控制图的设计方法，许多研究表明残差CUSUM控制图监控自相关过程的效果较好，但使用残差CUSUM控制图时，大多只是对其进行静态设计，不能及时监测到过程偏移，控制图的监控效率有待提高。因此本发明对残差CUSUM控制图提出了可变抽样区间的动态设计，通过残差CUSUM控制图的可变抽样区间设计方法以及采用Markov的方法计算VSI残差CUSUM控制图的的过程，从而可以通过动态控制图根据当前观测点来决定下一抽样点的抽样区间、样本容量或控制限，能较静态控制图快速发现过程中的较小波动，降低过程中产生的不合格品，从而提高控制图对过程较小波动的监控效率，从而实现对缩短了控制图的平均报警时间，提高控制图的监控效率。
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公开(公告)号：CN110750078B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201910989916.7
申请日：2019-10-17
Applicant: 郑州航空工业管理学院
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明为多变量自相关过程残差T2控制图的可变抽样区间设计方法，用于减少多变量自相关过程残差T2控制图的平均报警时间，包括以下步骤：样本数据的分析与建模，平稳性检验；确定模型阶数；模型参数估计；计算控制图的统计量{Yt}，控制图的参数设计；控制图的监控；ATS的蒙特卡洛算法；VSI残差T2控制图与FSI残差T2控制图的比较，可变抽样区间控制图较固定抽样区间控制图具有很大的优越性,它可以显著提高控制图的效率,使得失控过程能够及早被发现。
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公开(公告)号：CN108803519A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810655269.1
申请日：2018-06-23
Applicant: 郑州航空工业管理学院
IPC: G05B19/418
CPC classification number: G05B19/41865 , G05B2219/32252
Abstract: 本发明提供一种改良的帝国竞争算法解决柔性作业车间调度问题的方法，解决现有的帝国竞争算法在离散型的柔性作业车间调度问题中的应用不足。每个国家个体采用两段式的整数编码来表达其中的一种方案，该编码方式能够适应多种柔性作业车间调度问题，减少算法的计算复杂度。三种初始化方法相混合产生初始国家群体的方法提高了群体整体解的质量，提高了算法运行效率，更快得到最优解。帝国内部的同化操作进行了改进，将殖民地国家与帝国主义国家之间通过优良信息进行交换的方式使得优良信息得以共享，从而使殖民地国家靠近帝国主义国家。帝国内部的革命操作操作，依据帝国竞争算法的迭代次数进行概率变化，增加国家个体的多样性，防止算法过早收敛。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106249709A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610581513.5
申请日：2016-07-21
Applicant: 郑州航空工业管理学院
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02 , Y02P90/86 , G05B19/41875 , G05B2219/31359
Abstract: 本发明提供了一种动态的过程质量控制图和定龄维修联合设计优化控制方法，解决了以生产运行综合费用最小为目标的生产系统过程质量控制图和定龄维修联合设计方案的持续优化问题。其方法包括：一、构建以生产运行综合费用最小为目标的生产系统过程质量控制图和定龄维修联合设计模型，二、根据联合设计模型利用遗传算法求解过程质量控制图和定龄维修的设计方案；三、执行联合设计初始方案和成本管理对策，并在系统运行触发停机维修时，判断显著性影响因素的成本水平是否发生明显变化；四、根据判断结果优化实施执行方案，如无变化需提出新的成本改进对策并执行原设计方案，如有变化则需进行设计方案的优化，根据变化结果利用遗传算法重修求解设计方案并确定执行。
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公开(公告)号：CN115204283A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210787858.1
申请日：2022-07-04
Applicant: 郑州航空工业管理学院
Abstract: 本发明涉及一种基于小波变换和支持向量数据描述的线性自相关含噪声轮廓监控设计方法，该方法解决了通过小波阈值去噪去除轮廓内含有的噪声，增强轮廓数据可靠性的问题，包括：数据预处理、离线训练以及在线监控三个阶段，通过生成训练数据，去除相关性，然后通过小波阈值去噪以及离线训练，生成失控数据且进行处理，然后在线监控得到均值即为ARL1；通过小波阈值去噪去除轮廓内含有的噪声，增强轮廓数据的可靠性,保证受控运行长度相同的情况下，通过比较失控运行长度，得到所设计的方法在优于T2等控制图，从而便于及时发现异常波动，减少企业因异常波动带来的损失。
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公开(公告)号：CN115186316A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210881407.4
申请日：2022-07-26
Applicant: 郑州航空工业管理学院
IPC: G06F30/10 , G06F30/20 , G06F111/08
Abstract: 本发明涉及一种可变抽样区间的符号秩和非参数控制图设计方法，本发明有效解决了传统的基于固定抽样区间的控制图在实际生成过程中，当假定分布和实际分布相差较大时，其监控效果变差、监控效率低的问题；解决的技术方案包括：本方案通过VIS Wilcoxon符号秩和控制图与可变抽样区间控制图相结合，能够更快的发现生成过程中的异常波动，进一步提高了监控效率；降低了运行成本，使得监控效果更加优越。
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公开(公告)号：CN114970370A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210698943.0
申请日：2022-06-20
Applicant: 郑州航空工业管理学院
IPC: G06F30/27 , G06N7/00 , G06F111/08 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种实现提前终止的DOE方法，有效的解决了现有技术未对试验的提前终止提出相应的方法的问题。本发明在试验过程中收集不同时间检测点的试验样品的寿命数据，并确定寿命数据服从的分布类型，并确定该分布类型中所包含的参数与试验因子之间的线性模型，然后为线性模型中的系数选取先验分布，在线性模型以及先验分布的基础上建立贝叶斯模型，使用Gibbs算法得到系数的后验估计，最后计算得到不同时间检测点的所有系数的相对变化率，根据时间检测点所有系数的相对变化率判断是否终止试验，若否，则在下一个时间检测点继续进行系数的后验估计，否则终止试验，实现提前终止试验的目的。
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公开(公告)号：CN113705112B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111111679.8
申请日：2021-09-23
Applicant: 郑州航空工业管理学院
IPC: G06F30/27 , G06F17/18 , G06N7/01 , G06F111/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种产品寿命数据DOE重要因子的识别方法，有效的解决了现有技术在识别重要因子时无法解决试验样本量较小及无法应用先验分布信息的问题，本发明首先根据服从威布尔分布的产品寿命数据建立线性回归模型，利用扩散先验分布确定待估参数β和待估参数θ在线性回归模型中的先验分布，根据贝叶斯定理得到线性回归模型中的待估参数β和待估参数θ的后验分布估计，并待估参数β和待估参数θ的后验分布中识别出重要因子，根据待估参数的置信区间识别出重要因子，提高了识别出重要因子的准确性。
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