摘要
控制图作为统计过程控制(SPC)的核心工具，在监控生产过程、确保产品质量方面发挥着至关重要的作用。
传统的控制图构建通常依赖于已知的过程参数，然而，在实际生产环境中，过程参数往往未知，这给控制图的应用带来了挑战。
本文针对生产过程参数未知时控制图的应用展开综述，首先介绍了控制图的基本概念和参数估计方法，然后重点阐述了参数未知时控制图的构建方法，包括基于样本估计的控制图、自启动控制图、稳健性设计以及Bootstrap控制限等，并结合具体案例分析了其应用效果。
最后，探讨了参数未知时控制图应用所面临的挑战，并展望了其未来发展趋势。
关键词：统计过程控制；控制图；参数估计；自启动控制图；Bootstrap控制限
控制图是统计过程控制(StatisticalProcessControl,SPC)的核心工具，其基本原理是通过收集生产过程中的样本数据，计算相应的统计量并绘制在图上，通过观察统计量随时间的变化趋势，判断生产过程是否处于统计控制状态[1]。
当生产过程处于统计控制状态时，产品的质量特征波动仅由随机因素引起，表现出稳定的随机分布；而当生产过程出现异常波动，超出控制限时，则表明存在assignablecauses，需要及时采取措施进行调整。
传统的休哈特控制图(ShewhartControlChart)构建依赖于已知的过程参数，例如均值和标准差。
然而，在实际生产过程中，尤其是在新产品试制、生产工艺调整以及小批量生产等情况下，过程参数往往未知，这给控制图的应用带来了挑战。
为了解决这一问题，学者们提出了多种参数未知时控制图的构建方法，并在各个领域得到了广泛应用。
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