ДОКЛАДЫ АКАДЕМИИ НАУК
ВЫСШЕЙ ШКОЛЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Print ISSN: 1727-2769    Online ISSN: 2658-3747
English | Русский

Последний выпуск
№3(40) июль-сентябрь 2018

МНОГОМЕРНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ КОНТРОЛЬ ПРОЦЕССА ОЧИСТКИ ПИТЬЕВОЙ ВОДЫ

Выпуск № 1 (26) январь-март 2015
Авторы:

Клячкин Владимир Николаевич,
Кравцов Юрий Андреевич
DOI: http://dx.doi.org/10.17212/1727-2769-2015-1-31-40
Аннотация
Поступающая к потребителю вода должна быть безопасной для его здоровья. Качество воды обеспечивается в процессе ее очистки, при этом регулярно контролируется стабильность физико-химических параметров. Контроль проводится статистическими методами, как правило, с использованием карт Шухарта. Часто контролируемые параметры коррелированны, и применение одномерных методов может вызывать весьма значительные погрешности. Наиболее распространенным статистическим инструментом многомерного контроля является карта Хотеллинга. Основной критерий нарушения стабильности процесса при этом – выход статистики Хотеллинга за контрольную границу карты. Однако применение этого критерия далеко не всегда обеспечивает достаточно оперативное выявление возможных нарушений процесса. Сравнительно недавно был предложен ряд методов более тщательного анализа карты Хотеллинга (исследование структур специального вида, использование предупреждающей границы), позволяющих существенно сократить количество наблюдений от момента нарушения процесса до момента обнаружения этого нарушения. Эти методы применены к контролю процесса очистки питьевой воды. Путем проведения аналитических расчетов и статистических испытаний построены зависимости средней длины серий, характеризующей эффективность контроля, от параметра нецентральности (характеристики нарушения процесса) для различных методов контроля, показана эффективность предложенных подходов.
Ключевые слова: физико-химические параметры, карта Хотеллинга, неслучайные структуры, предупреждающая граница, средняя длина серий.

Список литературы
  1. Клячкин В.Н. Модели и методы статистического контроля многопараметрического технологического процесса. – М.: Физматлит, 2011. – 195 с.
  2. Montgomery D.C. Introduction to statistical quality control. – 6th ed. – New York: John Wiley and Sons, 2009. – 754 р.
  3. Ryan T.P. Statistical methods for quality improvement. – New York: John Wiley and Sons, 2011. – 687 р.
  4. Клячкин В.Н., Кравцов Ю.А. Диагностика состояния объекта по наличию неслучай-ных структур на контрольной карте // Приборы и системы. Управление, контроль, диа-гностика. – 2013. – № 5. – С. 44–50.
  5. Юнак Г.Л., Годлевский А.Н., Плотников А.Н. Об интерпретации серий на контрольных картах // Методы менеджмента качества. – 2005. – № 4. – С. 41–48.
  6. Клячкин В.Н., Кравцов Ю.А. Повышение эффективности статистического контроля многопараметрического технологического процесса на основе карты Хотеллинга с предупреждающей границей // Автоматизация и современные технологии. – 2013. – № 10. – С. 35–37.
  7. Клячкин В.Н., Кравцов Ю.А., Святова Т.И. Методы повышения эффективности многомерного статистического контроля // Наукоемкие технологии. – 2013. – Т. 14, № 5. – C. 53–58.
  8. Вероятность и математическая статистика: энциклопедия / гл. ред. Ю.В. Прохоров. − М.: Большая Российская энциклопедия, 1999. − 910 с.
  9. Уилер Д., Чамберс Д. Статистическое управление процессами: оптимизация бизнеса с использованием контрольных карт Шухарта: пер. с англ. − М.: Альпина Бизнес Букс, 2009. − 409 с.
  10. Родионова Т.Е., Клячкин В.Н. Статистические методы оценки показателей качества питьевой воды // Доклады Академии наук высшей школы Российской Федерации. – 2014. – № 2–3 (23–24). – С. 101–110. 
Просмотров: 1474