基于改進(jìn)的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自相關(guān)過(guò)程控制中的應(yīng)用

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1、分類號(hào):O2910710-2013112005碩士學(xué)位論文基于改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自相關(guān)過(guò)程控制中的應(yīng)用荀海潞導(dǎo)師姓名職稱常安定教授申請(qǐng)學(xué)位類別理學(xué)碩士學(xué)科專業(yè)名稱數(shù)學(xué)論文提交日期2016年5月24日論文答辯日期2016年6月16日學(xué)位授予單位長(zhǎng)安大學(xué)BasedontheImprovedBPNeuralNetworkApplicationintheAutocorrelationProcessControlADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：XunHailuSupervisor

2、：Prof.ChangAndingChang’anUniversity,Xi’an,China論文獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明；本人所呈交的學(xué)位論文是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果。除論文中己經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，對(duì)論文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中Ｗ明確方式標(biāo)明。本論文中不包含任何未加明確注明的其他個(gè)人或集體已經(jīng)公開發(fā)表的成果。本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。論文作者簽名：脅賓狐＞（年＾月ｊｖ曰（論文知巧產(chǎn)權(quán)權(quán)屬聲明本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下所完成的論文及相關(guān)的職務(wù)作品，知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬學(xué)校。學(xué)校享有Ｗ任何

3、方式發(fā)表、復(fù)制、公開閱覽、借閱Ｗ及申請(qǐng)專利等權(quán)利。本人離校后發(fā)表或使用學(xué)位論文或與該論文直接相關(guān)的學(xué)術(shù)論文或成果時(shí)，署名單位仍然為長(zhǎng)安大學(xué)。（保密的論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定）心論文作者簽名；＾為如／年／月／曰導(dǎo)師簽名：立４年＾月／巧摘要當(dāng)代產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力的核心是產(chǎn)品質(zhì)量。以計(jì)算機(jī)為輔助實(shí)現(xiàn)質(zhì)量管理監(jiān)控是工業(yè)生產(chǎn)的常用方法。其中常規(guī)控制圖、CUSUM控制圖和EWMA控制圖是日前最為普遍的監(jiān)控方法，其基本假設(shè)前提是觀測(cè)值獨(dú)立同分布。然而在連續(xù)性的生產(chǎn)過(guò)程中，大多采集到的數(shù)據(jù)都存在自相關(guān)性，繼續(xù)使用常用的控制圖進(jìn)行監(jiān)控將發(fā)出

4、錯(cuò)誤報(bào)警，造成大量損失。因此，使用正確的方法對(duì)自相關(guān)過(guò)程進(jìn)行監(jiān)控顯得尤為重要。目前調(diào)整常規(guī)控制圖控制限、殘差控制圖等方法用于監(jiān)控自相關(guān)過(guò)程，但效果都不是特別理想。本文研究了使用具有模式識(shí)別功能的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，此方法不會(huì)受到數(shù)據(jù)是否獨(dú)立同分布的制約，可以直接使用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)是否失控進(jìn)行預(yù)測(cè)。但是，因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)中的初始權(quán)值和閾值是隨機(jī)分配的，在訓(xùn)練次數(shù)一定的條件下，初始權(quán)值和閾值直接影響到網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練結(jié)果。本文針對(duì)以上問(wèn)題，主要做了以下幾方面的工作：(1)在闡述了常用控制圖和殘差控制圖的基本理論上，通過(guò)實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步分析了幾種方法在監(jiān)控自相關(guān)過(guò)程

5、時(shí)的優(yōu)缺點(diǎn)。(2)針對(duì)觀測(cè)值自相關(guān)性對(duì)控制圖識(shí)別能力的影響，研究了將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于監(jiān)控自相關(guān)過(guò)程的方法步驟，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)的選取和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定，并用實(shí)例驗(yàn)證了使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別的可行性。(3)針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂慢的缺點(diǎn)，采用遺傳算法提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，且用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值，使用優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行監(jiān)控可以大幅度提高網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，同時(shí)還提出了利用預(yù)測(cè)結(jié)果確定偏移點(diǎn)位置的方法。(4)通過(guò)數(shù)值實(shí)驗(yàn)，詳細(xì)對(duì)比了幾種監(jiān)控自相關(guān)過(guò)程方法的識(shí)別能力，結(jié)果表明本文提出的方法具有更強(qiáng)的識(shí)別能力和更精準(zhǔn)鎖定偏移點(diǎn)

6、失控點(diǎn)位置的能力。關(guān)鍵字：控制圖，殘差，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，識(shí)別能力，偏移點(diǎn)位置IAbstractInthecontemporaryera,thecoreofproductcompetitivenessisproductquality.Basedoncomputeraidedqualitymanagementmonitoringisacommonmethodofindustrialproduction.Recentlyconventionalcontrolcharts,CUSUMcontrolchartsandEWMAcontrolcha

7、rtsarethemostcommonmonitoringmethods,whicharebasedontheassumptionthattheobservedvaluesareindependentandidenticaldistributed.However,inthecontinuousproductionprocess,mostofthecollecteddataisauto-correlative,andcontinuetousethecommoncontrolchartsformonitoringwillbeissuedafals

8、ealarm,resultinginalargenumberoflosses.Therefore,itisveryimportanttousethecorrectm