遠程診斷控制系統的發展與研究狀況
基於網路的遠程監測與診斷系統起源於醫學領域，20世紀50年代末，美國學者Wittson首先將雙向電視系統用於醫療，60年代初人們又利用衛星和微波技術傳輸信息。80年代美國提出了遠程醫療的概念並實現了遠程醫療系統。與醫學領域相比，工業領域的遠程診斷工作起步較晚。1997年1月首屆基於網際網路的工業領域遠程診斷控制系統討論會在美國舉辦，會上就遠程診斷控制系統連線開放式體系、診斷信息規程和傳輸協定進行了討論，並對未來技術作了展望。
雖然對設備的遠程診斷控制系統研究起步較晚，但發展十分迅速，如今遠程診斷控制系統己經被廣泛套用於電力、交通、航空航天等領域，國內外許多企業、院校以及科研機構等都在對遠程診斷控制系統進行積極的探索和研究。
國外研究和套用現狀
國外很早就開始了對遠程診斷控制系統的研究工作，研製和生產都己經達到了成熟階段，許多大公司都已實現能夠連線Internet的遠程診斷控制系統。如Bently公司的計算機線上設備運行狀態監測系統DataManager2000可以通過網路動態數據交換的方式向遠程終端傳送設備運行狀態; NI(National Instruments)公司在其虛擬儀器產品LabV1EW中新增了網際網路模組，可以通過WWW， Email，FTP方式傳送測試數據。美國密執安大學也在進行機械加工的遠程診斷與製造系統的研究工作。澳大利亞聯邦科技與工業研究組織將遠程診斷納入“智慧型製造系統計畫一一面向21世紀的全球製造”項目的重要研究內容之一，其套用對象直接面向CNC平板切割工具機。
國內研究和套用現狀
國內在遠程故障診斷技術方面的研究起步較晚，自20世紀90年代後，國內各大院校及公司分別開始對工業領域遠程診斷控制系統進行研究，並取得了豐碩的成果。比較典型的有:南京理工大學為軌道交通設備開發的ICRMDS遠程診斷控制系統，提供了一種配套的智慧型化、分散式的遠程監控、診斷和維護系統，並己實際投入使用;重慶大學為及時掌握和解決ICT中心投放市場的ICT設備的故障，研發了基於Internet的ICT遠程診斷通信系統;阿爾斯通公司研製的RMD8000遠程檢測診斷中心繫統，已經為電力、石油化工和冶金等行業的上百家廠商提供診斷服務，並陸續建立了河南電科院、中國石化、華能國際等多個遠程診斷中心;北京航天智控檢測技術研究院研製的AIC8000遠程診斷控制系統在航空航天、國防軍工、捷運鐵路等行業都得到了成功的套用。
Bently, Entek, Soltran等大公司也紛紛將他們最新的網路化設備狀態監測產品推向中國市場，這對增進我國學術界和企業界的網路化設備故障診斷意識和提高我國的設備故障診斷水平也起到了積極的促進作用。
質量診斷
質量診斷(Quality Diagnosis)，是指對受診企業的產品、過程或質量管理體系進行診察，判斷其產品或服務質量是否滿足規定要求，或其質量管理工作是否有效、適宜、充分，及時發現問題，確定問題原因，進而提出改進和提高方向、途徑和措施的全部活動。
質量診斷包括工序質量診斷，產品質量診斷和質量管理診斷。工序質量診斷，是檢測工序的質量，評價各工序能力指數是否在1.0以上，若低於1.0，則需確定影響工序質量的主要因素，以便採取措施實施改進。產品質量診斷，是定期地對己交付的產品(包括成品、半成品)進行檢測，檢查產品質量是否能滿足用戶的需要。通過診斷檢查，掌握產品的質量信息，以便及時採取改進措施，消除質量隱患。質量管理診斷，是對企業有關質量管理職能的有效性、充分性、適宜性進行診斷，從組織上和策略上保證生產過程始終處於控制狀態，使得企業在有效的管理體系中良好運行。
質量診斷的步驟分兩步:
第一步進行診斷，包括分析現狀，找出問題並查明原因，設計具體的改善方案和提出診斷報告書三個步驟;
第二步實施指導，包括對有關人員培訓、制定實施計畫，進行指導幫助，並執行實施計畫三個階段。
質量診斷控制的基本理論
在現代質量工程中，經常採用的質量診斷與控制方法基本上都是基於數理統計原理的。有以下三種成熟的質量診斷控制理論:
(1)兩種質量診斷控制理論
張公緒於1981年提出的兩種質量的概念是以總質量和分質量為基礎:分質量(partial quality)或工序固有質量—當前工序本身的固有加工質量;總質量(total quality)或工序綜合質量—分質量與上影(上道工序對下道工序的影響)二者的綜合，將兩種質量加以度量和比較，從而進行診斷。1994年，張公緒及其學生提出多元逐步診斷理論，解決了西方工業已開發國家的診斷理論中存在的由於多變數而致犯第一種錯誤的機率大的問題，隨後，張公緒又提出兩種質量多元診斷理論(Multivariate Diagnostic Theory with Two Kinds of Quality，該理論將工序質量分為總質量與分質量，分別用體哈特控制圖和選控控制圖加以控制，然後根據典型情況診斷表進行診斷，解決了多工序、多指標系統的質量控制與診斷問題。
(2)小批量的質量診斷控制
傳統的統計過程控制與診斷(SPC&SPD)方法都是要求過程中質量數據呈漸進常態分配，因此其多套用於傳統的大批量穩定生產模式。在柔性化生產模式下，多品種小批量生產過程越來越多，但其可能遠未達到穩定狀態，傳統的質量診斷方法不能很好地適應此模式。因此，國內外學者通常採用兩種方式對小批量生產模式進行診斷:一類是對小批量生產的質量數據做一定的累計換算，轉化為滿足大樣本條件的數據，再進行質量分析與診斷。或通過數學變換的方法將相似工序同類分布的產品質量特性值數據轉化為同一分布，累積成大樣本並按照大樣本方法做控制圖。另一類是將諸如粗糙集理論、模糊控制理論等方法引入質量診斷。這類方法直接從原始的生產過程質量信息出發，對其進行分析和簡化，並挖掘出生產過程質量變化的影響因素和影響規則，提供有效信息以便對生產過程的質量進行改進。
(3)基於專家系統的質量診斷控制
為了適應先進制造環境下質量診斷自動化智慧型化的要求，設計了質量診斷型專家系統。在有效識別質量狀況後，專家系統通過其知識庫中存儲的各種己知的工序異常狀態及其對應的解決方案，指導質量控制人員診斷質量問題產生的根源，同時根據系統提供的方案做出相應的調整措施。但是因為專家系統知識庫構建複雜，推理機制難以保證完全可靠等，其在質量診斷方面的套用具有較大的局限性。
在生產加工過程中，影響過程質量的因素極其複雜，產品的最終質量特性會受到加工過程中諸多因素的影響，每種因素在不同的條件下，對產品最終質量特性值影響的程度和方式也會千差萬別。多元質量特性診斷控制的目的就是從眾多相互關聯的變數中找出發生異常的變數，追溯到影響產品質量的各個因素，確定引起異常的因素，並對這個/這些異常因素實施調整、隔離消除，確保產品質量。
多元質量特性的診斷流程如圖所示。其中關鍵的是數據的預處理、數據分析、控制圖繪製、異常判斷這四個環節。數據預處理就是從採集到的數據提取出有效信息，即對數據的一致性、數據的缺失進行處理，以及為消除變數量綱對數據進行的標準化處理。在此基礎上再對數據進行進一步的分析處理，根據具體情況構造統計量，繪製控制圖，提取有用信息，從人、機、料、法、環、測((SM1E)等角度進行分析，確定質量問題的可能異常源，對此異常源實施隔離消除。
診斷控制多元質量診斷控制理論與方法研究現狀
產品質量是生產企業參與市場競爭並賴以生存和發展的基礎，也是先進制造生產模式的先決條件。針對質量控制理論，國內外主要集中在以下幾個方面:
1.統計過程控制(Statistical Process Control, SPC)
美國體哈特博士在20世紀二三十年代創立的統計過程控制理論，能夠科學地區分出生產過程中產品質量的偶然波動與異常波動，從而對過程的異常及時告警，以便人們採取措施，消除異因，使過程恢復穩定。1931年，體哈特名著“Economic Control of Manufactured Products”的出版，標誌著統計過程控制時代的開始。
二戰時期，sPc被成功套用於英美軍工生產後，在增加產量和降低成本的同時，也明顯提高了產品的質量。二戰後口本百廢待興，1950年，美國統計學家戴明博士(Demming)在口本作了關於質量控制的講座，1954年，美國質量專家朱蘭博士(J. M. Juran)又為口本各大公司中、高層管理人員講解了管理層的領導作用在質量系統中的重要性，質量管理方法在口本得到了廣泛套用，使其產品質量明顯提高，生產出來的低成本高質量的汽車、電子等產品迅速占領了世界市場，成為經濟強國。
統計過程控制在口本的成功套用引起西方國家的重視。美國通用電器公司的費根堡姆(A. V. Feigenbaum)和質量專家朱蘭又提出全面質量管理TQM ( Total Quality Management理論，把質量管理方法推向一個新的高度，全面質量管理被列為質量控制發展的第三階段。
隨著測量技術的發展，人們己經能夠測量越來越多的產品性能指標，同時用戶對產品性能的定量要求也越來越嚴格。這就要求對許多產品性能指標和過程變數進行監視，如果需監測的多個產品性能指標或多個過程變數之間存在相關關係，僅靠分別對其採用單變數統計過程控制，往往會導致錯誤的結論。H.Hotelling認識到用多個單變數控制圖監控多個相關變數的缺陷，於1947年提出了多元質量特性的Hotelling統計量，當總體參數未知時，為T2統計量，總體參數己知時，為x2統計量，開闢了多元過程控制的時代。此後又陸續研究開發了基於似然比檢驗的多元協方差控制圖、樣本廣義方差S圖、W圖、L圖等。由於連續過程的特點及其相關處理的複雜性，使得多元統計過程控制從理論方法到實際套用，都還有一些問題有待研究解決。而且，研究人員對於現有的理論和方法，本身也存在一些爭辯和分歧，多元統計過程控制理論仍需不斷發展和完善。
目前，統計過程控制己經廣泛的套用於工業生產中。單變數統計過程控制方法(如Shewhart控制圖、指數加權移動平均圖等)以及一些質量控制和質量管理方法(如三次設計方法、六西格瑪管理等)己經被工業界廣泛接受，多元統計控制方法也開始進入工業套用。1993年，Miller等報告了美國柯達公司套用多元統計質量控制的情況，並提出了貢獻圖方法。 1995年，Kosanovich和Piovoso報告了美國杜邦公司套用多元統計控制的情況[6]。1999年，Wise等報告了將多向主元分析、三線性分解及平行因素分析套用於美國德克薩斯儀表公司的半導體蝕刻過程的情況;同年，Martin等也報告了多元統計過程控制在歐洲的套用情況。
李丹玲等人[f9l提出採用雙F統計過程控制圖對兩指標過程進行控制，即用T²控制圖監測均值向量，A統計量圖監測協方差矩陣，此方法可以確定失控類別。這些套用基本上是通過多元統計分析方法來對生產過程進行監控，及時找出產生不正常運行的原因或異常。通過及時排除這些異常，可以提高過程能力和產品質量的一致性。
關於多元統計過程控制的商業軟體也逐漸增多，美國特徵向量研究公司
(Eigenvector Research)推出了在MATLAB軟體下進行統計分析的PLS軟體包。英國的MDC技術公司同紐卡斯爾大學合作，推出了MSPC+軟體包，此軟體融入了紐卡斯爾大學化工系在多元統計控制方面的一些研究成果。瑞典的UMETR工CS公司推出了可用於線上多元統計過程控制的SIMCA4000軟體包。
2.統計過程診斷(Statistical Process Diagnosis ,SPD)
體哈特的SPC理論、Hotelling統計量等雖然能對過程的異常進行告警，對加工過程是否異常進行判斷，但是它們並不能指明是什麼發生異常，異常發生於何處，即不能對過程進行診斷。1980年我國學者張公緒提出選控圖系列(Cause-Selecting Control Charts Series，為統計診斷控制理論奠定了基礎。SPD就是要用來診斷加工過程失控之後，其存在什麼樣的異常，異常發生於何處。多元T²控制圖的診斷問題一直是SPD理論研究的焦點。
目前國內外學者對此作了大量的研究工作，提出了許多方法，主要是利用單變數控制圖、主成分分析或分解T2值以確定哪個變數或哪組變數對失控信號具有較大的貢獻。1994年，我國學者張公緒及其學生提出多元逐步診斷理論，解決了西方工業已開發國家的診斷理論中存在的由於多變數而致犯第一種錯誤的機率大的問題，隨後，張公緒又提出兩種質量多元診斷理論(Multivariate Diagnostic Theory with Two Kinds of Quality，該理論將工序質量分為總質量與分質量，分別用體哈特控制圖和選控控制圖加以控制，然後根據典型情況診斷表進行診斷，解決了多工序、多指標系統的質量控制與診斷問題。孫靜、劉艷永等。對小批量過程和接近零不合格品過程的多元質量特性診斷控制方法進行了大量研究。馬義中等提出了二分搜尋法對多元質量特性進行異常診斷，即把整個變數分成兩個部分，通過殘差消除一部分變數對另一部分變數的影響，然後再利用殘差向量建立Hotelling統計量，這樣可以區分哪些部分變數失控，確定部分失控變數之後，再利用二分法直到某一步，最終找到某個/某些失控變數，同時也提出了用單變數和主成分控制圖作為診斷圖，聯合確定失控變數的診斷方法和利用主成分分析分離測量結果中波動源的方法。王琦、曹麗娟等人研究了基於獨立分量、小波分析、主分量法的多元診斷方法。張金平、張敏對自相關過程的診斷控制進行了大量的研究。王海宇在對多元質量控制圖分析的基礎上，提出了一種簡單的基於多點報警的多元控制圖方法，這種方法能夠快速地發現多元質量過程中出現的較小的波動，同時，提出了一種基於虛擬變數回歸技術的失控信號診斷方法，能夠有效解決多元質量控制圖無法在出現失控信號時判斷異常波動來源的問題。
國內外學者對於多元質量特性診斷控制方法做的大量研究，取得豐碩的研究成果，每一種方法都從不同方面提供了解決問題的途徑:消除上影一一工序間的相關性，消除變數間的相關性，將多維轉化為低維等。這些方法建立在多元統計分析的基礎上，運用不同的統計分析方法來實現對失控信號的診斷。在一定的情況下，一種方法可能比另一種方法有效，在使用時需要靈活運用。
多元質量診斷控制技術是一個發展中的新學科，有著很強的工程背景。由於它關聯的基礎學科眾多，涉及的行業非常廣泛，因此，系統論、資訊理論方法、非線性科學、人工智慧等最新研究領域的先進科學技術都不斷為質量診斷技術賦予新的內容和發展前景。
