Chapter 12 ■ Engineering Process Co

Chapter 12 ■ Engineering Process Control and SPC
is a nice way to check a data series for nonstationary
(drifting mean) behavior. If a data series is completely
uncorrelated (white noise) the variogram
will always produce a plot that stays near unity. If
the data series is autocorrelated but stationary, the
plot of the variogram will increase for a while, but
as m increases the plot of Vm/V1 will gradually stabilize
and not increase any further. The plot of
Vm/V1 versus m will increase without bound for
nonstationary data. Apply this technique to the data
in Table 12.1. Is there an indication of nonstationary
behavior? Calculate the sample autocorrelation
function for the data. Compare the interpretation of
both graphs.
12.6. Consider the observations shown in Table 12E.1. The
target value for this process is 200.
(a) Set up an integral controller for this process.
Assume that the gain for the adjustment variable
is g = 1.2 and assume that l = 0.2 in the EWMA

Kết quả (Estonia) 1:

Peatükk 12 ■ inseneri protsessi juhtimise ja SPKon tore viis kontrollida andmete seeria nonstationary(triivimist tähendab) käitumist. Kui andmesarja on täiestimittekorreleeruvate (valge müra) ning variogrammaatükk, mis jääb läheduses ühtsuse alati toota. Kuiandmesarja on autocorrelated vaid paigal, onkrundil on variogram suurendab veidi, kuidKui m suureneb järk-järgult stabiliseerida Vm/V1 krundija ei suurenda ühegi veelgi. KruntVm/V1 versus m kasvab ilma piiranguteta jaoksnonstationary andmeid. Seda tehnikat rakendada andmeteleaastal tabel 12.1. On olemas nonstationary märgekäitumine? Arvutatakse proovi autocorrelationfunktsiooni andmed. Võrrelda tõlgendamisemõlemad graafikud.12.6. kaaluma esitatud märkuste tabel 12E.1. Selleselle protsessi sihtväärtus on 200.a loodud lahutamatu kontroller selles protsessis.Eeldada, et kasumi või kahjumi korrigeerimine muutujag = 1,2 ja eeldada, et l = 0,2 ning EWMA

Kết quả (Estonia) 2:

12. peatükk ■ Engineering Process Control ja SPC
on kena viis kontrollida andmete seeria nonstationary
(triivib keskmine) käitumist. Kui andmed seeria on täiesti
korreleeru (valge müra) variogram
ikka ja alati maatükk, mis jääb lähedal ühtsust. Kui
andmed seeria autokorrelatsioonis kuid paigal,
krunt variogram suureneb mõneks ajaks, kuid
kui m suurendab krunt Vm / V1 järk-järgult stabiliseerida
ja ei tõsta veelgi. Krunt
Vm / V1 versus m kasvab piiramatult eest
nonstationary andmeid. Kanna seda tehnikat andmed
tabelis 12.1. Kas näidata nonstationary
käitumist? Arvuta proovi autokorrelatsiooni
funktsiooni andmeid. Võrdle tõlgendus
nii graafikud.
12.6. Mõtle tähelepanekud tabelis 12E.1.
Sihtväärtust see protsess on 200.
(a) Luua lahutamatu kontrolöri selles protsessis.
Oletame, et võimenduse kohandamismuutujaks
on g = 1,2 ja eeldada, et l = 0,2 EWMA