【摘要】：產(chǎn)品質(zhì)量關(guān)系到企業(yè)的生存與發(fā)展,是其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力的重要體現(xiàn),更是其設(shè)計(jì)、制造、裝配等各個(gè)環(huán)節(jié)質(zhì)量因素影響或誤差累積的結(jié)果。特別是,產(chǎn)品規(guī)格日益豐富,生產(chǎn)工藝日趨復(fù)雜,多品種小批量生產(chǎn)模式已逐漸成為主流等新的態(tài)勢(shì)下,如何及時(shí)診斷、控制和預(yù)防質(zhì)量問(wèn)題已成為質(zhì)量控制領(lǐng)域的關(guān)注焦點(diǎn)之一。在復(fù)雜制造環(huán)境中,由于工藝的多樣性和質(zhì)量問(wèn)題的復(fù)雜性使得對(duì)工序狀態(tài)信息的掌握常存在著某種程度的不完全、不確定的現(xiàn)象,基于統(tǒng)計(jì)的質(zhì)量控制方法因其統(tǒng)計(jì)可靠性條件嚴(yán)苛而常常無(wú)法得到充分滿足,其適用性受到了很大的限制。如何結(jié)合信息特點(diǎn)合理選擇質(zhì)量診斷與控制方法,對(duì)不完備信息進(jìn)行正確處理,獲得相對(duì)實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的診斷結(jié)果已成為當(dāng)前復(fù)雜制造環(huán)境下工序質(zhì)量診斷的重要課題。本文以復(fù)雜制造環(huán)境中信息不完備條件下工序質(zhì)量診斷為研究對(duì)象,基于質(zhì)量診斷技術(shù)現(xiàn)狀和質(zhì)量信息的不完備性分析,分別針對(duì)工序質(zhì)量信息不完備情況下的幾種典型情形進(jìn)行研究,主要工作如下:第一章介紹本文的研究背景和意義;在歸納總結(jié)目前國(guó)內(nèi)外工序質(zhì)量診斷與控制研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,結(jié)合復(fù)雜制造環(huán)境下信息獲取現(xiàn)狀與特點(diǎn),提出了工序質(zhì)量診斷面臨的主要問(wèn)題;最后介紹了本文的主要研究?jī)?nèi)容和技術(shù)框架。第二章圍繞質(zhì)量問(wèn)題的識(shí)別、診斷與控制過(guò)程,引入質(zhì)量事件、質(zhì)量問(wèn)題、錯(cuò)誤等相關(guān)概念對(duì)工序質(zhì)量診斷各環(huán)節(jié)所需信息進(jìn)行梳理;然后利用ExGQM方法對(duì)工序質(zhì)量信息的完備性需求展開(kāi)討論,并在已有的相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上對(duì)信息的不完備認(rèn)識(shí)進(jìn)行對(duì)比分析,并總結(jié)提出了屬性缺失、信息冗余與不一致、信息不確定以及樣本不足等幾種典型的質(zhì)量信息不完備情形。在質(zhì)量信息不完備性分析的基礎(chǔ)上,尚需結(jié)合適當(dāng)?shù)脑\斷方法實(shí)現(xiàn)對(duì)工序質(zhì)量異常或質(zhì)量問(wèn)題的診斷與控制,才能有效阻斷對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的進(jìn)一步影響。為此,第三章首先針對(duì)典型信息不完備情形下的處理對(duì)策,從數(shù)據(jù)挖掘的角度進(jìn)行比較分析,并根據(jù)質(zhì)量信息特點(diǎn)和質(zhì)量診斷需求,明確各類(lèi)處理對(duì)策的適用范圍與效果;然后根據(jù)典型信息不完備情形下的處理對(duì)策,從方法優(yōu)勢(shì)與適用性的角度,進(jìn)行基于知識(shí)/規(guī)則的方法選擇,制定相應(yīng)的診斷策略;最后結(jié)合復(fù)雜制造過(guò)程中信息不完備情形下質(zhì)量診斷的具體需求,指出了尚需解決的關(guān)鍵問(wèn)題。第四章,針對(duì)如何在屬性值缺失、信息冗余條件下通過(guò)問(wèn)題聚類(lèi)獲取工序質(zhì)量診斷所需的隱含知識(shí)的問(wèn)題,根據(jù)信息補(bǔ)齊與屬性約簡(jiǎn)策略展開(kāi)研究:首先,針對(duì)Roustida算法在進(jìn)行工序質(zhì)量信息補(bǔ)齊時(shí)面臨的局限性進(jìn)行了改進(jìn)并給出了相應(yīng)算法,擴(kuò)充了其在復(fù)雜工程實(shí)踐中適用范圍的同時(shí),實(shí)現(xiàn)了不完備質(zhì)量信息的完整和完備化;然后,針對(duì)已相對(duì)完整的信息支持系統(tǒng),利用遺傳算法和廣義診斷規(guī)則推理進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)與規(guī)則提取,實(shí)現(xiàn)以最簡(jiǎn)方式表達(dá)工序狀態(tài)和質(zhì)量問(wèn)題的關(guān)系;最后,結(jié)合軸承套圈的溝道磨削質(zhì)量問(wèn)題診斷進(jìn)行實(shí)例分析,以驗(yàn)證該研究的可行性和有效性。第五章,針對(duì)信息不確定情形下的工序質(zhì)量診斷問(wèn)題,利用Bayesian網(wǎng)絡(luò)可以綜合基于經(jīng)驗(yàn)知識(shí)定性判斷和統(tǒng)計(jì)概率定量評(píng)估的優(yōu)勢(shì),通過(guò)多源信息融合對(duì)相關(guān)影響因素和質(zhì)量問(wèn)題進(jìn)行預(yù)先因果假設(shè),建立初始Bayesian網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);并針對(duì)初始網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)眾多、結(jié)構(gòu)模糊問(wèn)題,利用基于評(píng)分/搜索的K2算法進(jìn)行初始結(jié)構(gòu)的優(yōu)化;然后結(jié)合Leaky Noisy-OR節(jié)點(diǎn)模型,將生產(chǎn)過(guò)程中隨機(jī)因素的影響納入到推理模型,使概率推理更加接近實(shí)際;最后利用溝道磨削表面形貌質(zhì)量問(wèn)題診斷對(duì)所構(gòu)建模型及優(yōu)化方法的可行性和有效性進(jìn)行驗(yàn)證,并針對(duì)信息不確定情形與樸素Bayesian網(wǎng)絡(luò)做了比較評(píng)估以驗(yàn)證本研究可以明顯降低結(jié)構(gòu)復(fù)雜度和條件概率估計(jì)數(shù)量。第六章,針對(duì)小樣本問(wèn)題,利用案例推理可以實(shí)現(xiàn)基于知識(shí)的問(wèn)題學(xué)習(xí)和求解的優(yōu)勢(shì),將過(guò)去積累的“知名錯(cuò)誤”以案例的形式儲(chǔ)存在案例庫(kù)中,根據(jù)特征分類(lèi)的索引策略、匹配算法以及相似度計(jì)算,從案例庫(kù)中檢索相似案例,經(jīng)由適配策略修正,獲得適合當(dāng)前問(wèn)題的解決方案。針對(duì)工序質(zhì)量問(wèn)題案例的形式化表示存在的局限性,本章將可拓理論與案例推理相結(jié)合,提出基于物元模型的質(zhì)量信息表達(dá)結(jié)構(gòu);并通過(guò)可拓算子實(shí)現(xiàn)對(duì)質(zhì)量問(wèn)題特征項(xiàng)在多級(jí)索引結(jié)構(gòu)上的相容性求解;然后結(jié)合基于領(lǐng)域知識(shí)的分層案例組織形式與最近鄰檢索策略實(shí)現(xiàn)608-2RS深溝球軸承振動(dòng)問(wèn)題診斷,以驗(yàn)證既有可拓理論與案例推理的集成對(duì)實(shí)現(xiàn)小樣本情形下歷史經(jīng)驗(yàn)重用的可行性和有效性;最后通過(guò)與傳統(tǒng)案例檢索在檢索方式、檢索時(shí)間復(fù)雜度以及適用范圍等方面的對(duì)比分析驗(yàn)證了該集成方法在進(jìn)行工序質(zhì)量診斷應(yīng)用方面的優(yōu)勢(shì)。第七章給出了本論文的研究結(jié)論,結(jié)合自身研究的不足,展望了進(jìn)一步研究的方向。
【圖文】：

過(guò)分析問(wèn)題征兆與相關(guān)影響因素間的因果關(guān)系，準(zhǔn)確判斷導(dǎo)致工序問(wèn)題發(fā)生的最終原逡逑因，根據(jù)診斷結(jié)果確定問(wèn)題控制方案，以確保滿足質(zhì)量要求，有效的保障產(chǎn)品質(zhì)量。如逡逑圖１．１所示診斷依據(jù)的信息主要來(lái)自于該工序相關(guān)的５Ｍ１Ｅ１的監(jiān)測(cè)和后續(xù)的檢驗(yàn)，其中逡逑監(jiān)測(cè)信息主要提供狀態(tài)參考，檢驗(yàn)主要提供問(wèn)題征兆描述。由于工序狀態(tài)和問(wèn)題征兆描逡逑述的數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多，對(duì)影響工序質(zhì)量的關(guān)注點(diǎn)亦存在不同，因此工序質(zhì)量診斷方法的采逡逑用也就存在差異。目前在質(zhì)量診斷領(lǐng)域，主要的診斷方法包括統(tǒng)計(jì)質(zhì)量診斷、基于解析逡逑模型、基于信號(hào)處理以及基于知識(shí)／規(guī)則的方法等幾個(gè)類(lèi)別。逡逑／ａｓ測(cè)逡逑？邐—＾逡逑檢驗(yàn)逡逑邐？工序邋——－￣逡逑圖１．１過(guò)程簡(jiǎn)圖逡逑（１）基于統(tǒng)計(jì)的質(zhì)量診斷逡逑基于統(tǒng)計(jì)的質(zhì)量診斷是以概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)過(guò)程中的質(zhì)檢數(shù)據(jù)進(jìn)行逡逑統(tǒng)計(jì)分析，提出穩(wěn)定性判據(jù)（或稱假設(shè)條件），進(jìn)而對(duì)過(guò)程數(shù)據(jù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，判斷過(guò)逡逑程是否異常的，并對(duì)異�，F(xiàn)象的原因進(jìn)行診斷。我國(guó)學(xué)者馬義中教授［３］總結(jié)歸納了統(tǒng)計(jì)逡逑過(guò)程控制技術(shù)的發(fā)展歷程，以及國(guó)內(nèi)外研究、應(yīng)用現(xiàn)狀，并在此基礎(chǔ)上指出了該領(lǐng)域存逡逑在的相關(guān)主要問(wèn)題。牛青、莫蓉等＋５］在過(guò)程測(cè)量數(shù)據(jù)完備的前提下分別利用完全二叉樹(shù)逡逑和相關(guān)性分解定理對(duì)制造過(guò)程中的多元工序質(zhì)量診斷問(wèn)題進(jìn)行了研究。王寧、徐濟(jì)超等逡逑［６］利用多元統(tǒng)計(jì)分析提取數(shù)據(jù)特征的方式識(shí)別質(zhì)量問(wèn)題根源所在。刁廣州、趙麗萍等［７］逡逑通過(guò)對(duì)主元分析方法引入折息因子

以致實(shí)際質(zhì)量特性和設(shè)計(jì)要求之間存在差異，一般我們稱之為質(zhì)量異�；蛸|(zhì)逡逑量問(wèn)題。工序質(zhì)量診斷就是根據(jù)生產(chǎn)加工狀態(tài)信息探索造成質(zhì)量問(wèn)題發(fā)生的根本原因所逡逑在，進(jìn)而制定控制與改進(jìn)措施，如圖２．邋２所示。診斷依據(jù)主要來(lái)自于該工序相關(guān)的５Ｍ１Ｅ逡逑的監(jiān)測(cè)和后續(xù)的檢驗(yàn)，其中監(jiān)測(cè)信息主要提供狀態(tài)參考，檢驗(yàn)主要提供問(wèn)題征兆描述。逡逑這些信息貫穿于問(wèn)題的識(shí)別、分析、診斷與控制全過(guò)程，是質(zhì)量問(wèn)題診斷的信息支撐。逡逑夾具問(wèn)ａ邐設(shè)備問(wèn)題邐刀具問(wèn)ｓ逡逑砂輪主軸徑＿逡逑裝ｇ緊＿＾．頭架主軸邐ｔｔ向跳動(dòng)—邋＇邐砂輪主軸的徑逡逑不當(dāng)邐＼軸承松動(dòng)＊＼邐＼邐向跳動(dòng)逡逑＼邐工作臺(tái)擺逡逑動(dòng)和爬行、—邋砂輪主軸中心線與工作逡逑＼邐＼邐臺(tái)運(yùn)動(dòng)方向不平行逡逑夾具誤差與邐砂輪不逡逑磨損復(fù)映邐＼邐＼邋平衡邋一邋＞逡逑邐￥邐＼邐＼邐＼４邐邋砂輪磨損逡逑＾邐＂邐，，邐４邐＜邋１邋？軸磨削形位誤差ｊ逡逑換向時(shí)工作臺(tái)邐丨一冷卻液不足邋／邋軸中心孔邋／逡逑停留時(shí)間不當(dāng)邐＾邐／邐＂＇肜狀問(wèn)韙／邋邐逡逑４－—邐＾邋儀器未校準(zhǔn)逡逑進(jìn)給量過(guò)大邋＞邐件ｆ不當(dāng)邐軸本身的剛性弩’邐邐邐邐逡逑、、砂輪與工付摶觸面＿邋＾＾一一邐，二—色坯誤差復(fù)映／Ｃ￣—測(cè)ｔ方法不當(dāng)逡逑ｆ邋＼枳和磨削壓力不當(dāng)一．邐、彐邐磨削余Ｉ邐Ｊ邋＇逡逑ｇ邐’邐里不均邐測(cè)里問(wèn)題逡逑診邐加工方法問(wèn)題邐軸本身問(wèn)韙逡逑斷逡逑、、－４邐１０邐１0邐，邐ｉｒ邐逡逑丨１邋１＾＂＾邐５邋５邐Ａ逡逑0邐……邐＜邐軸形位誤差控逡逑６邋，邋８邋９邐１邋２邋３邋４邋５邋６邋７邋８邋９邐0邋
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TB114.2

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本文編號(hào)：2609375