【摘要】： 隨著制造過程越來越集成化、智能化,在很多大型制造企業(yè)都可以找到復(fù)雜制造過程。隨著市場對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量要求的不斷提高,企業(yè)需要越來越關(guān)注其制造過程的控制問題,因?yàn)橘|(zhì)量是制造出來的。復(fù)雜制造過程往往具有過程變量多、變量交互影響復(fù)雜、多工序多平臺(tái)等特點(diǎn),因此很難或幾乎不可能找到一個(gè)合適的差分或微分方程來描述過程響應(yīng)和過程變量之間的關(guān)系,從而使得實(shí)施過程層面的質(zhì)量控制變得困難。本文針對(duì)復(fù)雜制造過程的參數(shù)控制問題,在已有的“基于回歸模型的健壯參數(shù)控制”方法基礎(chǔ)上,進(jìn)一步完善其方法學(xué)體系和框架,討論了過程變量的新分類和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)效應(yīng)排序新原則,提出了謹(jǐn)慎控制律的設(shè)計(jì)方法,開發(fā)了一類自適應(yīng)可變參數(shù)控制圖技術(shù),提出了旨在降低在線調(diào)節(jié)頻次的節(jié)約型控制律設(shè)計(jì)方法,解決了非計(jì)量型過程響應(yīng)的在線觀測問題。同時(shí)也通過介紹所提方法在鋼鐵行業(yè)、半導(dǎo)體制造業(yè)、成型過程中的應(yīng)用分析,證明所提方法是有效且實(shí)用的。論文的主要研究工作包括以下五大部分: 一、在現(xiàn)有健壯參數(shù)控制方法基礎(chǔ)上,總結(jié)并完善了該方法學(xué)的理論框架,討論了實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)建模階段需要考慮和改進(jìn)的方面,并提出具有一般性的方法學(xué)求解模型。 二、明確考慮模型系數(shù)估計(jì)誤差和噪聲觀測誤差的存在,在分析了兩類誤差對(duì)所提方法控制性能的影響機(jī)理之后,設(shè)計(jì)了相應(yīng)的謹(jǐn)慎控制策略,該謹(jǐn)慎策略能使原先的基于統(tǒng)計(jì)回歸的健壯參數(shù)控制方法不敏感于這兩類誤差,提高了該方法在不確定性環(huán)境下的控制性能。 三、針對(duì)已經(jīng)應(yīng)用了健壯參數(shù)控制方法的過程,提出一類自適應(yīng)可變參數(shù)控制圖技術(shù)。通過整合控制律信息,對(duì)系統(tǒng)響應(yīng)進(jìn)行預(yù)測,基于預(yù)測進(jìn)行控制圖參數(shù)的在線自動(dòng)調(diào)節(jié)。新的自適應(yīng)控制圖分為兩類:一類主要提高過程變異的跟蹤能力,另一類則著重優(yōu)化控制圖的使用成本。新發(fā)展的控制圖能夠有效地配合基于統(tǒng)計(jì)回歸的健壯參數(shù)控制方法,共同改善復(fù)雜制造過程的質(zhì)量。 四、在健壯參數(shù)控制方法基礎(chǔ)上,考慮盡量減少在線不必要的調(diào)節(jié),提出一種節(jié)約型控制律的設(shè)計(jì)方法。首先提出兩個(gè)新的概念:質(zhì)量邊際和噪聲變化的自補(bǔ)償,并定量分析了兩個(gè)概念是如何創(chuàng)造了減少調(diào)節(jié)頻次的可能。最后提出全新的控制律設(shè)計(jì)方法,通過和傳統(tǒng)的控制方法進(jìn)行比較,指出所提方法在保證工程要求的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的前提下,能夠用更少的調(diào)節(jié)頻次達(dá)到控制目標(biāo)。 五、明確考慮非計(jì)量型過程響應(yīng)的在線觀測問題和在所提方法中的應(yīng)用問題。非計(jì)量型過程響應(yīng)往往不能在線進(jìn)行直接測量,但對(duì)復(fù)雜制造過程進(jìn)行統(tǒng)計(jì)回歸建模時(shí),一個(gè)必要條件就是過程響應(yīng)(即過程質(zhì)量指標(biāo))必須是可以定量觀測的。針對(duì)這一問題,提出了使用機(jī)器視覺和圖像處理技術(shù),實(shí)現(xiàn)非計(jì)量型過程響應(yīng)的在線觀測。結(jié)合鋼鐵行業(yè)中的連鑄過程,開發(fā)了高溫連鑄過程鋼坯表面質(zhì)量的在線檢測系統(tǒng)的關(guān)鍵算法,為后續(xù)的回歸建模提供了必要的過程響應(yīng)數(shù)據(jù)。針對(duì)非計(jì)量型過程響應(yīng)和計(jì)量型過程變量之間的不匹配關(guān)系,提出了使用邏輯回歸方法對(duì)連鑄過程進(jìn)行建模,基于所得邏輯回歸模型,應(yīng)用所提健壯參數(shù)控制方法設(shè)計(jì)出優(yōu)化控制律,最后得到鋼廠現(xiàn)場工程師的支持,建議得到了成功應(yīng)用。 本文通過整合和應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法、自動(dòng)控制理論、謹(jǐn)慎控制理論、控制圖技術(shù)、最優(yōu)控制理論和圖像處理方法,提高了基于統(tǒng)計(jì)回歸的健壯參數(shù)控制方法的魯棒性、自適應(yīng)性、經(jīng)濟(jì)性和實(shí)際應(yīng)用性。
【圖文】：

通大學(xué)博士學(xué)位論文 第三章 基于RM-RPC方法的謹(jǐn)慎控制策 .TT T Tβ B x β B x trB B 2 1 e 2 1 4 e 4 n項(xiàng)其實(shí)反映的就是噪聲觀測誤差是如何傳遞并影響到過程響應(yīng)方差的中的圖 3 和圖 4，首先介紹謹(jǐn)慎控制律本身然后通過和確定性控制律的性能比較，表明其更為健壯的優(yōu)點(diǎn)。目標(biāo)函數(shù)，通過優(yōu)化求解，所得的控制變量的最優(yōu)解自然也會(huì)最小化該到抑制噪聲觀測誤差對(duì)過程控制的負(fù)面影響。因此，采用式（3-20）作數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解得到的控制律即是考慮了噪聲因素觀測誤差的謹(jǐn)慎控體地，針對(duì)噪聲觀測誤差的謹(jǐn)慎控制策略表現(xiàn)為，當(dāng)噪聲觀測誤差較大量的自動(dòng)調(diào)節(jié)幅度將會(huì)變小，而當(dāng)噪聲觀測誤差較小時(shí)，控制變量的調(diào)變大，充分體現(xiàn)了針對(duì)過程控制中不確定信息的謹(jǐn)慎態(tài)度。謹(jǐn)慎控制律以及其性能比較后，結(jié)合 Jin and Ding (2004)

上海交通大學(xué)博士學(xué)位論文 第三章 基于RM-RPC方法的謹(jǐn)慎控制策略曲線是在觀測誤差較大的情況下對(duì) B 的控制，它的調(diào)節(jié)幅度更小，，已經(jīng)幾乎接近不調(diào)節(jié)了，充分顯示了當(dāng)環(huán)境信息很不可靠時(shí)，控制行為應(yīng)該偏向于極度謹(jǐn)慎這一思想。特別地，如果噪聲觀測誤差過分大，則謹(jǐn)慎控制律將會(huì)把 B 固定在某一個(gè)值而不加調(diào)節(jié)，這時(shí)，謹(jǐn)慎控制律就變成了離線的 RPD 最優(yōu)設(shè)置值了。接著，我們將給出謹(jǐn)慎控制律和確定性控制律以及 RPD 方法的性能比較，如圖 3-7 所示。
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：TH164

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本文編號(hào)：2669726