[發明專利]基于GM灰色模型和Bootstrap理論的定制產品質量控制預測方法

在審

• 申請號: 202010312635.0
• 申請日: 2020-04-20
• 公開（公告）號: CN111612216A
• 公開（公告）日: 2020-09-01
• 發明（設計）人: 王紅濤;馮連強
• 申請（專利權）人: 中國重型機械研究院股份公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/04;G06F17/18
• 代理公司: 西安吉盛專利代理有限責任公司 61108
• 代理人: 王偉超

1.基于GM灰色模型和Bootstrap理論的定制產品質量控制預測方法，其特征在于，包括如下步驟

步驟一：游程檢驗

通過用于定制產品質量預測的測量或采集的原始數據，建立初始樣本數列x⁽⁰⁾，判定初始樣本序列是否排列隨機，若排列隨機則進入步驟二，否則進行故障診斷與排除；

步驟二：通過GM灰色模型進行質量數據預測

根據GM灰色系統模型，建立白化方程并求解，得到預測值，在此過程中檢驗模型精度；通過計算后驗差比值c，取之后n個的預測值，擴充樣本數量，得到新的樣本數列

步驟三：用Bootstrap方法求過程分布參數；

根據步驟二得到的樣本數列中的數據，計算樣本均值和樣本極差3σ控制限；基于樣本數列進行重復抽樣，并計算子樣本均值和極差；

步驟四：建立控制圖并分析過程狀態

步驟五：判斷生產過程狀態是否可控

若生產過程狀態可控，則正常生產且繼續監控；否則進行故障診斷與排除。

2.如權利要求1所述的基于GM灰色模型和Bootstrap理論的定制產品質量控制預測方法，其特征在于：所述步驟一游程檢驗的具體過程為：在初始樣本數列x⁽⁰⁾中取中位數Me，數列中樣本取值若大于Me的記為“1”，小于Me的記為“0”，由此產生0-1數列；統計“0”和“1”的游程，“0”和“1”的個數，查驗游程檢驗臨界值表，判斷初始樣本序列是否排列隨機。

3.如權利要求1所述的基于GM灰色模型和Bootstrap理論的定制產品質量控制預測方法，其特征在于：所述的步驟二通過GM模型進行質量數據預測的具體步驟如下

步驟2.1：根據步驟一建立的初始樣本數列

x⁽⁰⁾＝(x⁽⁰⁾(1)，x⁽⁰⁾(2)，…，x⁽⁰⁾(n))

建立x⁽⁰⁾的累加序列x⁽¹⁾，x⁽¹⁾為

經過該處理，將粗糙的原始離散數列變為光滑的離散數列；

步驟2.2：建立基本預測模型GM(1,1)，其白化方程為

式中：a,b為常系數，且符合

[a，b]^T＝(B^TB)^-1B^TY，

式中：z⁽¹⁾(k)為初始樣本數列x⁽¹⁾的鄰值生成數列

z⁽¹⁾(k)＝0.5x⁽¹⁾(k)+0.5x⁽¹⁾(k-1)，k＝1，2，...，n；

步驟2.3：對建立的預測模型GM(1,1)進行精度檢驗和評估

檢驗依據后差比值c和小誤差概率p兩個指標，評估確定模型精度等級；其中c和p定義如下：

p＝P{|q⁽⁰⁾(k)-q|＜0.6475s₁}，

式中：q⁽⁰⁾為殘差序列；

q為殘差序列的均值；

s₁為原始序列的標準差；

s₂為殘差序列的標準差；

若預測模型GM(1,1)滿足精度要求時，其還原數據與預測值如下：

若精度不合要求，要進一步提高預測精度，采用GM(1,1)新陳代謝模型進行，過程如下：

首先采用原始序列建立一個GM(1,1)模型，按上述方法求出一個預測值，然后將該預測值補入已知數列中，同時去除一個最舊的數據；在此基礎上再建立GM(1,1)模型，求出下一個預測值，以此類推，通過預測灰數的新陳代謝，逐個預測，依次遞補，得到之后幾個的數據擴充樣本數量，得到新的樣本數列