陈培乐 王美涵 杨志清＊

（闽南师范大学 数学与统计学院，福建 漳州 363000）

1 概述

在实际生产中，许多质量特性无法方便地用数值方法测量，通常用有缺陷或无缺陷，合格或不合格的术语来区分质量特性，这种划分方法通常导致属性控制图不像变量控制图那样信息丰富。为了使正态分布达到更好的近似，同时提高属性控制图的监控性能，Tsai 等人[1]使用改进的平方根变换方法构造属性数据控制图。

在传统的统计过程控制（SPC）中，质量特征是用单一值的形式来描述的，随着测量技术的发展，越来越多的质量特征用区间值的形式来描述。例如，每天收集各种产品的不合格品数，最小不合格品数和最大不合格品数就构成了一个区间范围。然而，这些信息不能应用于传统的质量控制方法，因为利用区间值数据构造控制图比较困难，所以一般采用处理后的单一值数据来构造控制图。在对这些原始的区间值数据进行处理后，会丢失一些重要的信息，所构造的控制图可能会提供错误的信号。Cheng 和Yang[2]提出了一种基于模糊区间数据的标准化区间值控制图，该图的性能比传统的休哈特均值控制图要好。Yang[3]提出了基于相依区间值数据的模糊相对加权移动平均（FRWMA）控制图来监测过程的质量特征，比传统的移动平均控制图可以更快地检测到过程失控的变化。

2 计数值FIMSE 控制图的设计

Spring 和Cheng[4]提出了同时监测过程均值和方差的均方误差（MSE）控制图，可以快速地检测到过程参数的变异。……