Robust Parameter Design with Multiplicative Models in Measurement Systems

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Other Title
  • 乗法型計測システムにおけるパラメータ設計
  • 乗法型計測システムにおけるパラメータ設計 : 応答関数モデリングとパフォーマンス測度モデリングによる最適化
  • ジョウホウガタ ケイソク システム ニ オケル パラメータ セッケイ : オウトウ カンスウ モデリング ト パフォーマンス ソクド モデリング ニ ヨル サイテキ カ
  • - 応答関数モデリングとパフォーマンス測度モデリングによる最適化-
  • -Optimization Based on Response Function Modeling and Performance Measure Modeling -

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Abstract

In this article, we propose a statistical method which reduces the variation in measurement systems. We consider systems with positive-valued linear (multiplicative models) signal-response relationship passing through the origin. The unobservable noise variables are classified into three categories : noise factors, remained noise factors, and random errors. Then we propose a generalized signal-to-noise (SN) ratio in measurement systems with respect to the classification. Furthermore, we discuss the two different data analysis methods -response function modeling and performance measure modeling- for modeling and optimization. The effectiveness of two methods is investigated by a Monte Carlo simulation study.

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