Статистические методы управления технологическими процессами

Одним из самых важных и сложных вопросов автоматизации технологических процессов является автоматизация контроля. Активный контроль, направленный на обеспечение необходимого качества размерных и других параметров изделий в самом процессе их получения, на автоматизацию технологических процессов высокой точности, снижение потерь от брака и расходов на контроль, в настоящее время является наиболее перспективным. В современном производстве в области управления технологическим процессом с помощью средств активного контроля задачу повышения точности изготовления изделий машиностроения можно решить выбором рационального алгоритма управления путем введения соответствующих корректировок. Методы, основанные на управлении по скользящей средней, представляются наиболее перспективными для управления точностью, поскольку они включают в себя информацию об изменении нескольких последних измеренных значений контролируемого параметра.

Литература

[1] ГОСТ Р 50779.21–2004. Статистические методы. Правила определения и методы расчета статистических характеристик по выборочным данным. Часть 1. Нормальное распределение. Введен 2004-06-01. Москва, Изд-во стандартов, 2004. 47 с.

[2] Рахматуллин А.И., Моисеев В.С. Математические модели и методы оптимизации нестационарных систем обслуживания. Казань, Школа, 2006. 211 с.

[3] Филонов И.П., Медведев А.И. Вероятностно-статистические методы оценки качества в машиностроении. Минск, Тесей, 2000. 127 с.

[4] Шишмарев В.Ю. Технические измерения и приборы. Москва, Академия, 2012. 383 с.

[5] Агамиров Л.В. Методы статистического анализа механических испытаний. Москва, Интермет Инжиниринг, 2004. 127 с.

[6] Невельсон М.С. Автоматическое управление точностью обработки на металлорежущих станках. Ленинград, Машиностроение, 1982. 184 с.

[7] Шачнев Ю.А. Оптимальное позиционное управление точностью процесса обработки. Труды МВТУ № 369. Взаимозаменяемость, стандартизация и технические измерения. Москва, МВТУ, 1981, с. 98–115.

[8] Зайцев Г.Н. Управление качеством. Технологические методы управления качеством изделий. Санкт-Петербург, Питер, 2014. 266 с.

[9] Шторм Р. Теория вероятностей. Математическая статистика. Статистический контроль качества. Москва, Мир, 1970. 368 с.

[10] Мельников В.П., Смоленцев В.П., Схиртладзе А.Г. Управление качеством. Москва, Академия, 2007. 345 с.

[11] Мирошник И.В., Никифоров В.О., Фрадков А.Л. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами. Санкт-Петербург, Наука, 2000. 548 с.

[12] Рубан А.И. Методы анализа данных. Красноярск, Изд-во Красноярского гос. техн. ун-та, 2004. 319 с.

[13] Лобунина И.И. Разработка и исследование корреляционных методов анализа и повышения точности обработки на шлифовальных станках с приборами активного контроля. Автореф. дис. … канд. техн. наук. Ленинград, Сев-Зап. политехн. ин-т, 1970. 17 с.

[14] Барбашов Н.Н., Терентьева А.Д. Применение активного контроля для повышения точности обработки. Инженерный вестник. МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2015, № 10. URL: http://engbul.bmstu.ru/doc/814701.html (дата обращения 13 января 2016).

[15] ГОСТ Р 50779.27–2007 (МЭК 61649:1997). Статистические методы. Критерий согласия и доверительные интервалы для распределения Вейбулла. Москва, Введен 2008-06-01. Стандартинформ, 2008. 16 с.

[16] ГОСТ Р ИСО 21747–2010. Статистические методы. Статистики пригодности и воспроизводимости процесса для количественных характеристик качества. Москва, Стандартинформ, 2012. 28 с.