18、因果分析与解决及配置管理详解

因果分析与配置管理详解

因果分析与解决及配置管理详解

1. 因果分析与解决(CAR)

1.1 目的

因果分析与解决(CAR)旨在识别选定结果的原因,并采取行动以改进过程性能。通过预防缺陷或问题的引入,以及识别和适当融入卓越过程性能的原因,来提高质量和生产率。

1.2 活动内容

  • 识别和分析选定结果的原因 :选定的结果可以是未来可预防的缺陷和问题,也可以是可在工作组或组织中实施的成功案例。
  • 采取行动
    • 消除原因,防止未来此类缺陷和问题的再次发生。
    • 主动分析数据,识别潜在问题并预防其发生。
    • 将成功的原因融入过程,以提高未来的过程性能。

1.3 具体目标与实践

1.3.1 SG 1:确定选定结果的原因
  • SP 1.1:选择要分析的结果
    • 活动触发方式 :可以由事件触发(被动),也可以定期计划,如在新阶段或任务开始时(主动)。
    • 示例工作产品
      • 用于初始分析的数据。
      • 初始分析结果数据。
      • 选定进行进一步分析的结果。
    • 子实
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍了基于Matlab的建模仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析,构建了非线性状态空间模型,并实现了姿态位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节,突出非线性系统的精确建模仿真优势,有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外,文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计路径规划等,展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员,尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器控制系统的设计验证,支持算法快速原型开发;②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模仿真过程;③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注动力学建模控制模块的实现细节,同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容,以全面提升系统仿真分析能力。
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