本书从装备研制过程的状态特征出发，按照过程监控、能力评价与试验设计的主线，系统探讨基于状态特征的质量控制方法。首先，概述了装备研制“三边”状态下的主要质量管理问题，简述了基于状态特征的质量控制方法；其次，提出了基于平均报警时间（TBE）的控制图设计方法，具体包括参数化TBE控制图、参数化联合监控TBE控制图和非参数联合监控TBE控制图等；再次，阐述了面向非正态质量特性的过程能力分析方法，包括基于逆变换和**密度区域的非正态过程能力分析方法以及基于供货产品截断质量数据的过程能力分析方法；最后，针对多响应多因子的工艺优化试验，系统介绍了基于D-最优理论的试验设计方法和基于广义线性模型的稳健参数设计方法，并给出具体应用案例。
本书可供从事质量工作的工程技术人员参考使用，也可作为普通高校相关专业本科生和研究生的参考书。
杨军，博士，北京航空航天大学教授/博士生导师，从事装备质量控制和可靠性评估研究。主持起草国家标准2项，参与起草国际标准2项、国家标准3项；出版《统计质量控制》《可靠性数据分析》等著作5部；在EJOR、ITR、RESS、IJPR等国际著名期刊上发表SCI论文50余篇，以第一发明人授权国家发明专利13项。获国防科技进步二等奖2次、三等奖1次及北京市教学成果二等奖1次。担任中国现场统计研究会理事、副秘书长暨可靠性工程分会副理事长、中国系统工程学会系统可靠性工程专业委员会秘书长、全国统计方法应用标准化技术委员会（SAC/TC21）第七届委员、全国统计教材编审委员会第七届委员会专业委员等。
前言
第1章 绪论
1.1 装备研制“三边”状态下的质量管理问题
1.2 基于状态特征的质量控制方法概述
1.3 本书的结构安排
第2章 基于平均报警时间的控制图设计方法
2.1 基于平均报警时间（ATS）的指数控制图
2.1.1 参数已知的ATS无偏指数控制图
2.1.2 参数未知时ATS无偏指数控制图
2.1.3 案例分析
2.2 基于平均报警时间（ATS）的伽玛控制图
2.2.1 伽玛控制图监控统计量
2.2.2 参数已知时ATS无偏设计
2.2.3 带参数估计的ATS无偏伽玛控制图的性能表现
2.2.4 参数未知时的ATS无偏伽玛控制图设计
2.2.5 案例分析
2.3 双参数指数分布联合监控控制图
2.3.1 MLE-Max监控统计量
2.3.2 基于似然比（LR）的监控统计量
2.3.3 基于MLE-Max和LR的CUSUM控制图设计
2.3.4 控制限的计算与性能分析
2.3.5 案例分析
2.4 非参数联合监控TBE控制图设计
2.4.1 JK统计量和Mathur统计量
2.4.2 EWMA-JK控制图和EWMA-Mathur控制图设计
2.4.3 控制限的计算和性能分析
2.4.4 案例分析
参考文献
第3章 面向非正态质量特性的过程能力分析方法
3.1 基于正态逆变换的非正态过程能力分析
3.1.1 逆正态转换方法
3.1.2 简化逆正态变换方法
3.1.3 性能比较
3.1.4 案例分析
3.2 基于最大密度区域的过程能力指数
3.2.1 最大密度区域理论
3.2.2 一元过程能力指数
3.2.3 多元过程能力指数
3.2.4 案例分析
3.3 基于供货产品截断数据的过程能力分析
3.3.1 供货产品质量数据的截断特性
3.3.2 QA-EM填充算法
3.3.3 QA-EM填充算法的性质分析
3.3.4 基于拟完全样本的Cpk置信下限估计
3.3.5 案例分析
参考文献
第4章 面向多响应多因子的试验设计方法
4.1 D-最优试验设计简介
4.1.1 D-最优设计的基本理论
4.1.2 D-最优设计的特点和衡量准则
4.1.3 高维D-最优设计的算法
4.1.4 应用案例
4.2 逐批添加的D-最优试验设计
4.2.1 逐批添加D-最优试验设计方法
4.2.2 逐批添加D-最优设计的设计节点确定方法
4.2.3 最佳试验次数和模型确定方法
4.2.4 应用案例
4.3 基于D-最优设计的田口试验设计
4.3.1 田口设计简介
4.3.2 基于经验分布函数等分位点的外表设计
4.3.3 基于D-最优设计的内表设计
4.3.4 基于灵敏度分析的最佳参数设计方案确定
4.3.5 应用案例
4.4 基于GLM的多质量特性稳健参数设计
4.4.1 广义线性模型（GLM）简介
4.4.2 基于GLM的多质量特性建模
4.4.3 基于GLM的多质量特性稳健优化
4.4.4 应用案例
参考文献
