制造过程失控趋势模式识别和变点估计研究及应用

摘要

如何对制造现场获取的统计数据进行分析，方法之一是对制造过程中的质量特征值进行统计过程控制。统计过程控制就是对制造过程数据的收集、整理、分析，通过客观定量的方法来分析产品制造过程中的质量问题，谋求以较少的资源消耗来提高产品质量，是质量管理中最有用的工具。在现实的生产过程中，失控的产生是不可避免的，同时造成失控的原因十分复杂，统计过程控制可以找出制造过程的部分确定性，尽可能保证加工过程的质量特征处于一个可以接受的水平之上。当前，在复杂制造环境下，由于生产过程高度自动化以及产品的复杂性，质量问题的来源更加广泛，使要解决如何找出制造过程中的失控原因的问题更加迫切。如何在计算机集成制造的背景下，应用统计过程控制自动识别制造过程失控趋势模式，为用户提供高效率、高精度的过程受控、失控的信息，并且给出失控原因及针对失控原因的解决办法是当前研究的一个热点。
　　本文从制造过程质量稳定性出发，以统计过程控制为背景，探讨制造过程中引起失控的各种系统性因素，并结合发动机缸体的生产实际，对其制造过程统计数据进行模式识别和变点估计，实现了失控过程的真正预测，为提高制造过程质量稳定性提供理论依据与技术支持。
　　论文首先总结了制造过程失控趋势模式识别及变点估计的经典理论，建立了失控趋势分析的理论体系，提出在统计过程中对失控趋势采用模糊神经网络进行模式识别，采用模糊聚类分析来进行变点估计，以有效的提高质量稳定性。其次建立了控制图特征的提取方法，设计基于特征的神经网络模式识别器，通过对特征的定义完成了由样本函数进行的特征提取，根据不同过程模式的特征，以自动的识别出六种失控模式。然后基于模糊聚类理论以及统计方法，提出一种新的模糊统计聚类方法来处理实际中的变点问题，并将该方法应用于不同类型控制图中，结果证明，本文所提出的该方法无论在固定抽样策略还是可变抽样策略下，对于控制图的变点估计都有着良好的效果。并且将基于特征的失控趋势模式识别和基于模糊聚类的变点估计应用于某公司缸体加工过程的质量控制中，结果表明该方法能很好地预测失控过程。最后基于IDEF和UML开发了面向制造过程的失控趋势分析系统OCRS，并将所建立的产品质量监控模型、数据采集等相关技术无缝集成，为提高制造过程质量稳定性提供技术保障。

目录

声明

摘要

致谢

第一章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 统计过程控制

1．1．3 统计过程控制模式识别

1．1．4 变点估计

1．2 统计过程控制的发展历程

1．2．1 质量管理的发展

1．2．2 统计过程控制SPC

1．2．3 SPC相关研究方法

1．2．4 控制图应用的步骤

1．3 国内外研究现状

1．3．1 国内研究概况

1．3．2 国外研究概况

1．3．3 失控趋势分析的发展趋势

1．4 论文的主要研究内容及解决的问题

第二章 制造过程失控趋势分析的理论体系

2．1 失控趋势分析的定义和理论框架

2．1．1 控制图判断规则

2．1．2 失控趋势分析的定义

2．1．3 理论和技术框架

2．2 模糊神经网络

2．2．1 人工神经网络基本结构

2．2．2 混合神经模糊网络

2．2．3 数据输入模块

2．2．4 数据处理模块

2．2．5 决策模型

2．2．6 数据分类模型

2．3 竞争型复合神经网络

2．3．1 竞争型网络

2．3．2 网络的拓扑结构

2．3．3 网络的学习算法

2．3．4 网络的基本性能

2．4 模糊集和模糊聚类分析

2．4．1 模糊数学产生背景

2．4．2 模糊集

2．4．3 模糊聚类分析

2．5 本章小结

第三章 基于特征的统计过程控制模式识别

3．1 控制图特征的概念

3．2 控制图几何特征的提取

3．2．1 AB的提取

3．2．2 RDIST的提取

3．2．4 AABPE的提取

3．2．5 ABDIFPE的提取

3．3 基于控制图特征的神经网络的建立

3．3．1 由样本函数生成的模式的特征提取

3．3．2 BP网络结构设计

3．3．3 确定隐层节点数

3．3．4 网络训练的参数的选取

3．3．5 训练的函数编写

3．3．6 训练的结果

3．4 基于模糊神经网络的缸体直径控制图模式识别

3．4．1 绘制统计控制图

3．4．2 神经网络识别器识别模式种类

3．4．3 针对识别结果给出原因和解决办法

3．5 本章小结

第四章 基于模糊聚类分析的统计过程控制变点估计

4．1 统计过程控制交点模型的建立

4．2 变点估计中的聚类方法

4．3 变点估计中的混合模糊统计聚类方法

4．3．1 聚类的总体结构

4．3．2 聚类的隶属函数

4．3．3 聚类的目标函数

4．4 基于模糊统计聚类分析的变点估计

4．4．1 基于模糊统计聚类分析的变点估计的模拟实验

4．4．2 模糊统计聚类方法在发动机缸体过程控制中的应用

4．5 本章小结

第五章 控制图失控趋势识别的系统实现及应用

5．1 系统的概念模型

5．2 系统的数据模型

5．2．1 数据类型

5．2．2UML建模

5．3 系统的关键使能技术

5．3．1 数据采集技术

5．3．2 数据挖掘技术

5．4 系统流程图

5．4．1 系统的业务流程模型

5．4．2 系统流程图

5．5 系统的硬件拓扑图

5．6 系统实现

5．6．1 系统数据库的设计

5．6．2 系统开发与应用

5．7 本章小结

第六章 总结与展望

6．1 全文总结

6．2 展望

参考文献

攻读博士学位期间发表的学术论文和参加的科研项目