Разработка и исследование методов эффективного использования технологической информации для управления качеством продукции в металлургии

• Автор: Журавлева, Марина Гарриевна
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Липецк
• Количество страниц: 191 с. : ил.

ГЛАВА 1. ОБЗОР МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ДАННЫХ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ В МЕТАЛЛУРГИИ
1.1. Концепции управления качеством продукции
1.2. Статистические методы в современном менеджменте качества
1.3. Анализ особенностей управления качеством продукции, металлургического производства
1.3.1. Существующие подходы к контролю процессов
1.3.2. Недостатки контроля технологических процессов» металлургического производства
1.3.3. Теоретические основы для разработки современных -методов контроля
1.3.4. Специфические особенности синтеза моделей для-управления качеством» продукции металлургического производства
1.3.4.1. Восстановление пропущенных значений в массиве технологической информации
1.3.4.2. Выявление взаимосвязей между технологическими, факторами и показателями качества продукции
1.3.4.3. Классификация металлургических технологий и продукции по диапазонам значений характеристик
1.4. Выводы и постановка задачи исследования
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА ИНСТРУМЕНТОВ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ, ИНВАРИАНТНЫХ К ВИДАМ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ ПЕРЕМЕННЫХ ПРОЦЕССОВ
2.1. Разработка формализованного метода автоматизированного текущего контроля-на основе непараметрических критериев
2.2. Разработка формализованного метода автоматизированного текущего контроля на основе бутстреп-метода процентных точек
2.3. Разработка инструментов автоматизированного текущего контроля многомерных технологий и качества
2.3.1. Алгоритм выявления групп взаимосвязанных переменных
с помощью коэффициента конкордации
2.3.2. Оценка сложности алгоритма
2.3.3. Формализованный!метод текущего контроля по векторной переменной
2.4. Исследование эффективности разработанных инструментов применительно к. металлургическому производству
2.4.1. Результаты реализации контроля по единичным показателям качества процесса выплавки стали
2.4.2. Выявление групп взаимосвязанных технологических факторов процесса производства листового проката
2.4.3. Результаты реализации контроля металлургической технологии по векторной переменной
2.5. Выводы
I Глава 3. РАЗРАБОТКА ИНВАРИАНТНЫХ К ОТКЛОНЕНИЯМ ОТ

НОРМАЛЬНОСТИ ИНСТРУМЕНТОВ АНАЛИЗА ВЗАИМОСВЯЗЕЙ В МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОМ ПРОИЗВОДСТВЕ
3.1. Схема комплексного анализа взаимосвязей между переменными металлургического производства
3.2. Разработка частотного коэффициента для анализа парных взаимосвязей
3.3. Исследование устойчивости парных коэффициентов к наличию загрязнений в данных
3.3.1. Влияние шума и выбросов на тесноту связей при моделировании зависимостей
3.3.2. Исследование влияния-шума и выбросов на тесноту связей между переменными процесса выплавки стали

3.3.3. Примеры реализации автоматизированного комплексного анализа связей между переменными процесса выплавки стали
3.4. Выводы
ГЛАВА 4. ИДЕНТИФИКАЦИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОЙ ТЕХНОЛОГИИ ПО ДАННЫМ С ПРОПУСКАМИ
4.1. Разработка схемы анализа эффективности применения стратегии «ожидание-максимизация» для идентификации моделей по данным с пропусками
4.2. Результаты идентификации моделей на основе предложенной схемы по данным металлургического производства
4.3. Выводы
ГЛАВА 5. РАЗРАБОТКА ИНСТРУМЕНТОВ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ТЕХНОЛОГИЙ И ПРОДУКЦИИ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОГО ПРОИЗВОДСТВА
5.1. Разработка методики кластеризации по диапазонам полей допусков на характеристику
5.2. Разработка методики кластеризации по распределениям характеристики
5.3. Разработка методики кластеризации, инвариантной к виду распределения характеристики
5.4. Разработка алгоритма кластеризации технологий и продукции металлургического производства
5.5. Проверка эффективности алгоритма на примере кластеризации марок стали
5.6. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
ПРИЛОЖЕНИЯ

Так как реальная плотность распределения среднего значения отличается от предполагаемой нормальной — й(х1г), реальные границы для заданного уровня значимости а, в пределах которых процесс является статистически управляемым, оказались более узкими, чем предполагаемые (НКГ и ВКГ). Поэтому контроль с помощью показанной на рис. 1 карты средних значений повлек за собой пропуски моментов возможной разладки процесса. В результате шесть моментов возможной разладки оказались незафиксированными.
Для построения карт контроля по скалярной характеристике; позволяющих корректно фиксировать моменты возможной разладки технологического' процесса, далее предложены формализованные методы [58], основанные на:
- непараметрических критериях проверки гипотез об однородности двух выборок, статистики критериев которых имеют известные распределения;
- бутстреп-методе процентных точек для построения-непараметрических доверительных интервалов характеристик, имеющих неизвестные функции'распределения:
Для осуществления« текущего контроля! процессов металлургического и других видов сложных производств необходимо решать две важные задачи:
- выявление структуры связей- между технологическими переменными -независимых переменных и групп, состоящих из взаимосвязанных друг с другом переменных;
- свертку каждой векторной технологической переменной, содержащей тесно связанные друг с другом компоненты, в скалярную характеристику, подлежащую контролю.
При отсутствии априорной информации о видах распределений компонент векторной технологической переменной интерес представляет предложенный подход, включающий- этап выявления структуры связей с использованием непараметрического коэффициента конкордации [57] (см. п. 1.3.4.2) и этап построения непараметрических карт контроля многомерных технологии и качества [58].