發(fā)布時(shí)間：2017-09-24 04:08

  本文關(guān)鍵詞：再制造復(fù)雜機(jī)械產(chǎn)品裝配過(guò)程在線質(zhì)量監(jiān)測(cè)與診斷研究

  更多相關(guān)文章： 再制造 裝配過(guò)程 控制圖 貝葉斯估計(jì) 模糊Petri網(wǎng)

【摘要】：再制造產(chǎn)品質(zhì)量是影響再制造產(chǎn)品市場(chǎng)化的前提,也是制約再制造產(chǎn)業(yè)化、規(guī)�；l(fā)展的主要因素之一。再制造復(fù)雜機(jī)械產(chǎn)品是指由多種結(jié)構(gòu)復(fù)雜、多質(zhì)量特征的再制造件、再利用件和新件按照特定的工藝技術(shù)和裝配方案組合成滿足技術(shù)規(guī)范的混聯(lián)結(jié)構(gòu)裝配體。裝配環(huán)節(jié)作為整個(gè)再制造復(fù)雜機(jī)械產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程的最后一個(gè)環(huán)節(jié),其裝配過(guò)程質(zhì)量控制是保障再制造產(chǎn)品質(zhì)量和提高再制造企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的基礎(chǔ)。 因此本文以再制造復(fù)雜機(jī)械產(chǎn)品裝配過(guò)程質(zhì)量監(jiān)測(cè)與診斷為研究對(duì)象,從系統(tǒng)層面出發(fā),根據(jù)再制造裝配過(guò)程特點(diǎn),采用控制圖原理、貝葉斯理論、人工智能技術(shù)等理論和技術(shù)提出了再制造復(fù)雜機(jī)械產(chǎn)品裝配過(guò)程在線質(zhì)量監(jiān)測(cè)與診斷方法。 首先,在分析再制造裝配過(guò)程特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,闡述了常規(guī)控制圖在再制造裝配過(guò)程中的局限性,采用無(wú)信息先驗(yàn)分布,構(gòu)造基于貝葉斯估計(jì)的過(guò)程能力指數(shù)和質(zhì)量控制圖模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)再制造裝配過(guò)程質(zhì)量波動(dòng)的在線監(jiān)測(cè),并用實(shí)例加以驗(yàn)證。 其次,在分析基于貝葉斯估計(jì)的再制造裝配過(guò)程質(zhì)量控制圖的異常模式基礎(chǔ)上,將控制圖異常模式轉(zhuǎn)化成計(jì)算機(jī)可識(shí)別形式,建立控制圖異常模式在線識(shí)別模型,結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和算法,實(shí)現(xiàn)再制造裝配過(guò)程質(zhì)量異常的快速識(shí)別。 再次,針對(duì)再制造復(fù)雜機(jī)械產(chǎn)品裝配過(guò)程中存在的不確定性和模糊性,利用模糊理論建立質(zhì)量異常與控制圖異常模式映射關(guān)系模型,運(yùn)用Petri網(wǎng)圖像化描述異常產(chǎn)生和傳播機(jī)理,并根據(jù)模糊產(chǎn)生式規(guī)則實(shí)現(xiàn)了再制造裝配過(guò)程質(zhì)量異常在線診斷。 最后,以某再制造企業(yè)為背景,結(jié)合RFID、機(jī)器視覺(jué)、工業(yè)以太網(wǎng)等相關(guān)使能技術(shù),開(kāi)發(fā)了再制造發(fā)動(dòng)機(jī)裝配過(guò)程在線質(zhì)量監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng),為提高再制造裝配過(guò)程質(zhì)量穩(wěn)定性提供技術(shù)支持。
【關(guān)鍵詞】：再制造 裝配過(guò)程 控制圖 貝葉斯估計(jì) 模糊Petri網(wǎng)
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TG95;TP277
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第一章 緒論15-23
• 1.1 研究背景15-17
• 1.1.1 引言15
• 1.1.2 國(guó)內(nèi)外再制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜述15-16
• 1.1.3 國(guó)內(nèi)外過(guò)程質(zhì)量控制發(fā)展綜述16-17
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-20
• 1.2.1 再制造質(zhì)量控制國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17
• 1.2.2 過(guò)程質(zhì)量控制國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-20
• 1.3 研究目的及意義20-21
• 1.4 研究?jī)?nèi)容21-23
• 第二章 基于貝葉斯估計(jì)的在線質(zhì)量監(jiān)測(cè)與診斷方法研究23-31
• 2.1 再制造復(fù)雜機(jī)械產(chǎn)品裝配過(guò)程質(zhì)量控制特點(diǎn)23-24
• 2.2 貝葉斯方法相關(guān)理論24-27
• 2.2.1 頻率方法在再制造裝配過(guò)程質(zhì)量控制的局限性24-26
• 2.2.2 貝葉斯統(tǒng)計(jì)的本質(zhì)26-27
• 2.2.3 先驗(yàn)分布理論27
• 2.2.4 后驗(yàn)分布理論27
• 2.3 基于貝葉斯估計(jì)的在線質(zhì)量監(jiān)測(cè)與診斷模型27-29
• 2.4 基于貝葉斯估計(jì)的控制圖應(yīng)用分析29-30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 第三章 再制造裝配過(guò)程質(zhì)量異常在線識(shí)別31-39
• 3.1 過(guò)程波動(dòng)理論與控制圖應(yīng)用31-32
• 3.1.1 兩類過(guò)程波動(dòng)理論31
• 3.1.2 控制圖應(yīng)用流程31-32
• 3.2 控制圖異常模式逐點(diǎn)識(shí)別32-36
• 3.2.1 控制圖常見(jiàn)異常模式32-34
• 3.2.2 控制圖異常模式逐點(diǎn)識(shí)別34-35
• 3.2.3 過(guò)程能力判定35-36
• 3.3 基于MC方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的控制圖異常識(shí)別方法36-38
• 3.3.1 控制圖異常模式的數(shù)學(xué)模型36-37
• 3.3.2 MC方法仿真數(shù)據(jù)預(yù)處理37
• 3.3.3 控制圖BP網(wǎng)絡(luò)模型與算法37-38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 第四章 基于模糊異常診斷Petri網(wǎng)的質(zhì)量異常診斷39-47
• 4.1 異常源分析與質(zhì)量診斷理論39-40
• 4.1.1 質(zhì)量異常源分析39-40
• 4.1.2 質(zhì)量異常診斷理論40
• 4.2 基于模糊Petri網(wǎng)質(zhì)量異常診斷原理40-44
• 4.2.1 FDPNs模型41
• 4.2.2 模糊產(chǎn)生式規(guī)則表示41-43
• 4.2.3 基于FDPNs質(zhì)量異常診斷方法43-44
• 4.3 應(yīng)用實(shí)例分析44-45
• 4.4 本章小結(jié)45-47
• 第五章 面向再制造復(fù)雜機(jī)械產(chǎn)品裝配過(guò)程在線質(zhì)量監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)47-62
• 5.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)47-51
• 5.1.1 系統(tǒng)需求分析47-48
• 5.1.2 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)48-49
• 5.1.3 系統(tǒng)硬件拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)49-51
• 5.1.4 系統(tǒng)關(guān)鍵質(zhì)量工序邏輯流程51
• 5.2 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)51-52
• 5.3 系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)52-55
• 5.3.1 基于RFID技術(shù)的在制品追蹤技術(shù)52-53
• 5.3.2 基于機(jī)器視覺(jué)的信息感知技術(shù)53-54
• 5.3.3 基于OPC的數(shù)據(jù)集成技術(shù)54-55
• 5.4 原型系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用55-61
• 5.4.1 質(zhì)量點(diǎn)管理模塊55-57
• 5.4.2 在線質(zhì)量分析模塊57-58
• 5.4.3 在線質(zhì)量診斷模塊58-59
• 5.4.4 在線質(zhì)量?jī)?yōu)化模塊59-60
• 5.4.5 質(zhì)量譜系追溯模塊60-61
• 5.5 本章小結(jié)61-62
• 第六章 總結(jié)與展望62-64
• 6.1 全文總結(jié)62-63
• 6.2 展望63-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況68

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 初紅艷;李鵬;蔡力鋼;李風(fēng)光;;基于MC方法和BP網(wǎng)絡(luò)的印刷質(zhì)量控制圖模式識(shí)別研究[J];北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2011年06期

2 湯希峰;毛海軍;李旭宏;;零部件質(zhì)量不確定對(duì)其再制造加工的影響(英文)[J];Journal of Southeast University(English Edition);2011年01期

3 陳春良;石文華;呂會(huì)強(qiáng);葉紅兵;;基于貝葉斯法的變速箱集中項(xiàng)修過(guò)程能力分析[J];兵工學(xué)報(bào);2012年07期

4 徐濱士;;再制造工程的現(xiàn)狀與前沿[J];材料熱處理學(xué)報(bào);2010年01期

5 樂(lè)清洪,滕霖,朱名銓,王潤(rùn)孝;質(zhì)量控制圖在線智能診斷分析系統(tǒng)[J];計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng);2004年12期

6 沈斌;齊黨進(jìn);樊留群;Horst Meier;;基于面向服務(wù)體系結(jié)構(gòu)的制造企業(yè)協(xié)同化工程支持技術(shù)[J];計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng);2011年04期

7 余忠華,吳昭同;面向小批量制造過(guò)程的質(zhì)量控制方法研究[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2001年08期

8 林忠欽,連軍,倪軍,來(lái)新民,陳關(guān)龍;基于小樣本的車身裝配尺寸質(zhì)量動(dòng)態(tài)高精度評(píng)價(jià)方法[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2001年11期

9 劉明周;趙志彪;凌先姣;蔣增強(qiáng);王小巧;凌琳;;基于最短路徑的復(fù)雜機(jī)械產(chǎn)品裝配過(guò)程質(zhì)量控制點(diǎn)公差帶在線優(yōu)化方法[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2012年10期

10 李明慧;盧鵠;;尺寸公差的工藝能力指數(shù)評(píng)價(jià)方法[J];南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào);2012年S1期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 程志強(qiáng);基于智能方法的產(chǎn)品制造過(guò)程質(zhì)量診斷[D];南京理工大學(xué);2011年

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本文編號(hào)：909252