抽象的
从传感器提供的大数据集中获取有用信息以支持决策的能力，可以极大地提高智能制造的主动性。本文介绍了在汽车电子装配线上进行的研究结果。采用基于主成分分析(MSPC-PCA)的多变量统计过程控制方法，通过提取扭角曲线数据中的相关信息，及早发现螺纹加工过程中的不良变化。由于不同扭矩角曲线的数据没有对齐，提出的方法包括对原始数据进行线性插值，以实现主成分分析(PCA)。PCA被证明是一种适当的技术，从过程变量中获得重要信息，其中包括连续的值在恒定的角间隔的扭矩。得分图和多元控制图用于检测缺陷的收紧和识别行为，代表低效的收紧。这是一种新的方法，可用于有效地监测不同产品装配中的旋盖过程，定期或实时。
关键字
多变量统计过程控制（MSPC） 主成分分析（PCA） 拧紧过程 智能制造笔记
确认
这项工作已得到FCT - Fundação para a Ciência e tecologia within the R&D Units项目范围:UIDB/00319/2020的支持。
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