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日期：2025-05-23
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近日，足球即时比分自动化学院智能制造工程系谢富鹏博士以第一作者（通讯作者）身份，南京工程学院为第一署名单位，联合研究生刘经纬、智能制造工程系孙权副教授、张毅博士、殷磊磊副教授及法国南特大学Philippe Castagliola教授，在国际权威期刊《Computers & Industrial Engineering》上发表题为：“Enhanced Gamma truncated EWMA-type control charts: One-sided schemes for deterministic and non-deterministic mean shifts in high-quality process monitoring”的学术论文。该期刊是中科院工程技术领域TOP期刊，聚焦计算机技术与工业工程交叉领域的前沿研究，当前影响因子为6.7。
考虑参数偏移方向信息的单边型指数加权移动平均（EWMA）控制图因其在过程监控中的高效性而受到广泛关注。然而，在针对高质量制造过程的参数偏移监测中，现有设计方法仍主要依赖于反射边界策略，尚缺乏对基于截断方法的系统性研究。为填补这一空白，该论文提出了一种基于截断方法的单边Gamma自适应EWMA控制图设计框架，旨在广泛适用于参数已知与未知的实际应用场景，并能够有效监测高质量制造过程中的确定性与非确定性均值漂移。此外，该论文围绕关键性能指标构建了马尔可夫链模型，并引入参数优化策略，以增强所提控制图在实际应用中的适用性与鲁棒性。仿真结果表明，在参数已知和未知的条件下，该控制图在监测效率方面均优于现有方案，且其性能随着累积事件数量的增加而显著提升。
该论文受到了国家自然科学基金青年科学基金等项目资助。论文链接：https://doi.org/10.1016/j.cie.2025.111184
