基于支持向量机的阀类产品精密内孔误差在线评定及加工过程质量控制方法研究

摘要

阀类零件是机械产品的重要组成部分，其阀孔加工精度能否得到保证对于产品质量和产品的可靠性至关重要。随着阀类零件的内孔加工精度要求的不断提高，在批量生产条件下依靠常规的评定手段及抽检进行质量控制的方法已不能很好地满足生产的要求。实现内孔误差快速、准确的在线评定以及根据评定结果实时对加工过程进行质量监控与调整，对于保证阀类零件产品的生产质量具有重要意义。本文依托具体工程项目，提出了基于融合特征与SVR的圆柱度快速评定和基于SVM在线更新的加工过程控制图模式识别和异常参数估计方法，并对孔类零件加工过程中的异常溯源方法进行了研究，以期为加工过程的有效监控和调整提供依据。主要研究工作如下:
　　(1)提出了一种基于融合特征与SVR的内孔圆柱度误差评定方法，通过将内孔直径测量数据与圆度、锥度、直线度作为特征进行融合构建特征集，采用PCA特征约减算法对特征集进行约减，以SVR作为评定工具对内孔圆柱度误差进行评定。对于内孔测量数据特征融合，采用PCA特征约减算法来消除特征合集中的冗余特征分量;对于PCA算法的降维控制参数与SVR的惩罚参数、核函数参数通过粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization，PSO)和交叉验证(Cross Validation)实现参数的同步优化。通过与常规测量手段及圆柱度仪测量数据的对比分析结果显示，本文方法在评定精度上明显优于常规检测方法，可以很好地满足现场实时检测的要求。
　　(2)提出了一种基于SVM在线更新的加工过程控制图模式识别方法，结合SVR参数估计方法对已识别的异常模式进行参数估计。通过建立加工过程的控制图，采用基于加工过程统计参数监控更新SVM训练样本，设计了过程参数阈值，使得当质量数据分布参数超过闽值时，重新生成离线仿真训练数据，并对SVM模型重新训练，满足了识别模型适应动态生产过程的要求，实现了SVM识别模型的在线更新。通过与实际加工过程相适应的模拟仿真实验，结果证实该识别方法能够取得良好的异常模式识别效果，同时参数估计算法能够较好地得到反映异常波动大小的参数估计值。
　　(3)提出了一种融合知识规则和SVR推理机制的异常溯源方法，通过将描述加工过程异常信息及异常原因的知识规则作为特征集，对SVR模型进行训练，得到能够进行异常推理的溯源模型，实现对知识规则的扩充。其中，具体的知识规则均表达为基于加工过程质量控制图异常模式类别、异常模式参数及状态信息下的某个异常原因的置信度。实例证明，通过融入SVR推理方式对规则知识进行重新训练和利用，提高了动态加工过程异常溯源的准确性和有效性。
　　(4)开发了多路阀内孔质量智能判定与控制系统，设计了系统结构、流程及功能模块，包括通用配置模块、质量检测与智能判定模块、SPC分析与模式智能识别模块和异常溯源模块，并将系统应用于多路阀生产企业的实际生产控制，取得了良好的效果。

目录

声明

致谢

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 精密内孔圆柱度误差测量与评定方法研究现状

1．2．2 加工过程质量控制图模式识别研究现状

1．2．3 加工过程质量异常溯源研究现状

1．3 研究内容及组织框架

1．4 本章小结

第二章 基于融合特征与SVR的内孔圆柱度误差在线评定

2．1 引言

2．2 基于SVR的内孔圆柱度误差评定方法

2．3 内孔圆柱度检测数据特征融合

2．3．1 内孔数据特征融合总体过程

2．3．2 内孔数据特征的提取

2．3．3 内孔数据融合特征的约减

2．4 基于SVR回归的圆柱度误差评定模型构建及参数寻优

2．5 实验验证

2．5．1 实验数据及参数优化结果

2．5．2 实验结果分析

2．6 本章小结

第三章 基于SVM在线更新的加工过程控制图模式识别与异常参数估计

3．1 引言

3．2 基于SVM在线更新的控制图模式识别方法

3．2．2 面向加工过程统计参数变化的SVM在线更新方法

3．2．3 控制图模式识别仿真实验

3．3 基于SVR的异常模式参数估计

3．3．1 训练样本数据的生成

3．3．2 基于SVR模型的参数估计

3．3．3 异紫模式参数估计仿真实验

3．4 本章小结

第四章 基于知识规则和SVR推理的加工过程质量异常溯源

4．1 引言

4．2 精密内孔加工过程中的知识规则建立与编码

4．2．1 面向置信度评估的异常溯源知识规则建立

4．2．2 异常溯源知识规则的编码

4．3 融合知识规则和SVR推理机制的异常溯源方法

4．3．2 基于SVR回归的异常推理模型构建

4．4 异常溯源方法实例验证

4．5 本章小结

第五章 多路阀内孔质量智能判定与控制系统原型开发

5．1 引言

5．2 系统需求分析

5．3 系统总体设计

5．3．1 系统结构形式设计

5．3．2 系统流程设计

5．3．3 系统功能模块设计

5．4 系统功能实现

5．4．1 通用配置模块

5．4．2 质量检测与智能判定模块

5．4．3 SPC分析与模式智能识别模块

5．4．4 异常溯源模块

5．5 本章小结

第六章 总结与展望

6．1 全文总结

6．2 工作展望

参考文献

作者简介