[发明专利]改进卡方值方法的制造过程多元质量诊断分类器

摘要

改进卡方值方法的制造过程多元质量诊断分类器，收集制造过程中质量特性的原始数据，进行数据预处理，应用混合算法对关键工序的多元质量特性进行过程分析，根据控制图记录的数据判稳以及是否出现异常现象，基于卡方值方法查找出过程异常源所在，为了使分类结果更加准确，引入了卡方值、均值、两者之间权重比例、改进的相似度判稳规则。本发明过程能力系数条件严谨、判定状态准确，算法复杂度低，处理的时间快，综合了多元质量、误判因子、主成分因子，适用性更强，参数处理规范，数据处理完善，降低了误判概率，解决了数据偏置、单位不统一的问题，比支持向量机准确度高，可以实现异常诊断技术。

主权项

1.改进卡方值方法的制造过程多元质量诊断分类器，本发明涉及机械产品加工制造过程质量控制技术领域，具体涉及一种改进卡方值方法的制造过程多元质量诊断分类器，其特征是，包括如下步骤：步骤1：收集制造过程中质量特性的原始数据，并对该数据进行必要的整理、简化及计算，其具体计算过程如下：在生产过程中，当工序不存在系统性误差时，产品的质量特性值符合正态分布；由于多元质量特性值得单位不统一，数值大小差距也较大，需对数据做进一步处理；生产过程正常运行收集的数据矩阵为，为样本的个数，为样本质量属性个数上式为第个样本第种质量属性值，为第种质量属性均值，第种质量属性标准差对预处理后的数据，进行比重计算如下：假设维正态分布，即，其中为总体均值向量，为协方差矩阵，由于为对称矩阵，因此存在对称矩阵,使得其中为协方差矩阵的特征值，其满足，即维多元质量的权重分配可以表示为下式：取前个主元的累计贡献率达到80%以上，即贡献率为：

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