[发明专利]基于多元统计分析的白车身故障检测方法及检测装置

摘要

本发明提出一种基于多元统计分析的白车身故障动态检测方法，包括：初始监控点数据获取步骤；监控点筛选步骤；计算一区域的离线统计监控线Tα2和δα；对每一个区域计算得到该区域的离线统计监控线Tα2和δα；在线检测步骤，将在线T2统计量和在线SPE统计量与离线统计监控线Tα2和δα进行比较，判断该区域是否合格；对于不合格的区域进行报警；对于合格的区域，基于该区域的在线T2统计量和在线SPE统计量对离线统计监控线Tα2和δα进行更新。本发明还提出一种基于多元统计分析的白车身故障动态检测装置，包括：数据采集模块、数据筛选模块、离线建模模块和在线检测模块。

主权项

1.一种基于多元统计分析的白车身故障动态检测方法，其特征在于，包括如下的步骤：S1、初始监控点数据获取步骤，连续采集m辆在稳定生产状态下的白车身的初始监控点数据；S2、监控点筛选步骤，将白车身划分为数个区域，初始监控点分布在所述数个区域中，在每个区域中计算该区域中每一初始监控点的相关性，基于相关性选择实用监控点；S3、对于每一个区域，在实用监控点数据上使用主成分分析法PCA，主成分分析法PCA将高维的实用监控点数据进行分解，得到负载矩阵P、主元子空间T和残差子空间E，分别构造T2统计量和SPE统计量对两个子空间T、E进行监控，再根据统计量T2和SPE的统计分布，计算得到该区域的离线统计监控线Tα2和δα；S4、针对所有的区域，重复步骤S3，对每一个区域计算得到该区域的离线统计监控线Tα2和δα；S5、在线检测步骤，针对一辆新的白车身，获取该白车身的初始监控点数据，选择实用监控点，针对该新的白车身的实用点监控数据，利用主成分分析法PCA计算得到每一区域的在线T2统计量和在线SPE统计量，针对每一区域，将在线T2统计量和在线SPE统计量与离线统计监控线Tα2和δα进行比较，判断该区域是否合格；在线T2统计量或在线SPE统计量的其中至少一个超出离线统计监控线Tα2或δα，则判断该区域不合格，对于不合格的区域进行报警；在线T2统计量和在线SPE统计量均不超出离线统计监控线Tα2和δα，则判断该区域合格，对于合格的区域，基于该区域的在线T2统计量和在线SPE统计量对离线统计监控线Tα2和δα进行更新。