CONTRIBUTIONS A LA MAITRISE STATISTIQUE DES PROCESSUS INDUSTRIELS MULTIVARIES - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2002

CONTRIBUTIONS TO THE MULTIVARIATE STATISTICAL PROCESS CONTROL

CONTRIBUTIONS A LA MAITRISE STATISTIQUE DES PROCESSUS INDUSTRIELS MULTIVARIES

Résumé

The work presented here is in the frame of the statistical process control (SPC). We are presenting a brief description of the Statistical Quality Control (SQC) and some theoretical aspects concerning the multivariate control charts in chapter I. Some representative methods used to identify the variable responsible for an out of control situation in multivariate processes are given in chapter II. A new control and diagnosis methodology - DADF (Discriminant Analysis and Digital Filtering) - is proposed in chapter III. The practical utility of the DADF method is analysed through an example taken from a manufacturing process of the low-density polyethylene. Two new control charts - the Digital Filtering Control Chart (DFCC) and the Spectral Control Chart (SCC) are given in chapter IV. The construction of the digital filtering control chart is based on the use of the recursive equations defining IIR (Infinite Impulse Response) filters. The control limits and the performances of the DFCC were calculated using simulations. The construction of the spectral control chart is based on the time-frequency duality: the spectral content of a moving time window is analysed in order to detect weak changes in the process mean. The Average Run Length (ARL) of the spectral control chart was calculated using simulations. A comparison between the performances of the EWMA (Exponentially Weighted Moving Average) control chart and the spectral control chart was carried out.
Les travaux présentés dans ce mémoire se situent dans le cadre de la maîtrise statistique des processus (MSP). Les principales cartes de contrôle univariées et multivariées sont présentées dans le chapitre I. Un résumé non-exhaustif des méthodes de détection de la cause d'une situation hors contrôle dans un processus multivarié est donné dans le chapitre II. Une nouvelle méthodologie de contrôle et de diagnostic de processus - FNAD (Filtrage Numérique et Analyse Discriminante) - a été proposée dans le chapitre III. Un exemple pratique d'utilisation de la méthode FNAD a été donné pour le diagnostic d'un processus de fabrication du polyéthylène de faible densité. Deux nouvelles cartes de contrôle - la carte de contrôle par filtrage numérique (CCFN) et la carte de contrôle spectrale (CCS) ont été proposées dans le chapitre IV. Le principe de construction de la carte CCFN repose sur l'utilisation des équations récurrentes définissant les filtres numériques RII (Réponse Impulsionnelle Infinie) ou ARMA (AutoRegressive Moving Average). Les limites de contrôle et l'efficacité de la carte CCFN ont été calculées à l'aide de simulations. Le principe de contrôle de la carte de contrôle spectrale (CCS) est basé sur l'analogie temps-fréquence: une fenêtre glissante est déplacée dans le domaine temporel et le contenu spectral de la fenêtre est analysé afin de détecter les changements de la moyenne. La formule analytique de la limite de contrôle a été donnée. Les performances de la carte dans la détection des différents déréglages ont été calculées à partir des simulations et comparées avec celles de la carte EWMA.
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  • HAL Id : tel-00739919 , version 1

Citer

Teodor Tiplica. CONTRIBUTIONS A LA MAITRISE STATISTIQUE DES PROCESSUS INDUSTRIELS MULTIVARIES. Génie des procédés. Université d'Angers, 2002. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00739919⟩
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