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文檔簡介
1、產品質量關系到企業(yè)的生存與發(fā)展,是其市場競爭能力的重要體現(xiàn),更是其設計、制造、裝配等各個環(huán)節(jié)質量因素影響或誤差累積的結果。特別是,產品規(guī)格日益豐富,生產工藝日趨復雜,多品種小批量生產模式已逐漸成為主流等新的態(tài)勢下,如何及時診斷、控制和預防質量問題已成為質量控制領域的關注焦點之一。
在復雜制造環(huán)境中,由于工藝的多樣性和質量問題的復雜性使得對工序狀態(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)計的質量控制方法因其統(tǒng)計可
2、靠性條件嚴苛而常常無法得到充分滿足,其適用性受到了很大的限制。如何結合信息特點合理選擇質量診斷與控制方法,對不完備信息進行正確處理,獲得相對實時準確的診斷結果已成為當前復雜制造環(huán)境下工序質量診斷的重要課題。
本文以復雜制造環(huán)境中信息不完備條件下工序質量診斷為研究對象,基于質量診斷技術現(xiàn)狀和質量信息的不完備性分析,分別針對工序質量信息不完備情況下的幾種典型情形進行研究,主要工作如下:
第一章介紹本文的研究背景和意義;在
3、歸納總結目前國內外工序質量診斷與控制研究現(xiàn)狀的基礎上,結合復雜制造環(huán)境下信息獲取現(xiàn)狀與特點,提出了工序質量診斷面臨的主要問題;最后介紹了本文的主要研究內容和技術框架。
第二章圍繞質量問題的識別、診斷與控制過程,引入質量事件、質量問題、錯誤等相關概念對工序質量診斷各環(huán)節(jié)所需信息進行梳理;然后利用ExGQM方法對工序質量信息的完備性需求展開討論,并在已有的相關研究成果的基礎上對信息的不完備認識進行對比分析,并總結提出了屬性缺失、信
4、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量信息不完備情形。
在質量信息不完備性分析的基礎上,尚需結合適當?shù)脑\斷方法實現(xiàn)對工序質量異?;蛸|量問題的診斷與控制,才能有效阻斷對產品質量的進一步影響。為此,第三章首先針對典型信息不完備情形下的處理對策,從數(shù)據挖掘的角度進行比較分析,并根據質量信息特點和質量診斷需求,明確各類處理對策的適用范圍與效果;然后根據典型信息不完備情形下的處理對策,從方法優(yōu)勢與適用性的角度,進行基于知
5、識/規(guī)則的方法選擇,制定相應的診斷策略;最后結合復雜制造過程中信息不完備情形下質量診斷的具體需求,指出了尚需解決的關鍵問題。
第四章,針對如何在屬性值缺失、信息冗余條件下通過問題聚類獲取工序質量診斷所需的隱含知識的問題,根據信息補齊與屬性約簡策略展開研究:首先,針對Roustida算法在進行工序質量信息補齊時面臨的局限性進行了改進并給出了相應算法,擴充了其在復雜工程實踐中適用范圍的同時,實現(xiàn)了不完備質量信息的完整和完備化;然后
6、,針對已相對完整的信息支持系統(tǒng),利用遺傳算法和廣義診斷規(guī)則推理進行屬性約簡與規(guī)則提取,實現(xiàn)以最簡方式表達工序狀態(tài)和質量問題的關系;最后,結合軸承套圈的溝道磨削質量問題診斷進行實例分析,以驗證該研究的可行性和有效性。
第五章,針對信息不確定情形下的工序質量診斷問題,利用Bayesian網絡可以綜合基于經驗知識定性判斷和統(tǒng)計概率定量評估的優(yōu)勢,通過多源信息融合對相關影響因素和質量問題進行預先因果假設,建立初始Bayesian網絡結
7、構;并針對初始網絡中節(jié)點眾多、結構模糊問題,利用基于評分/搜索的K2算法進行初始結構的優(yōu)化;然后結合LeakyNoisy-OR節(jié)點模型,將生產過程中隨機因素的影響納入到推理模型,使概率推理更加接近實際;最后利用溝道磨削表面形貌質量問題診斷對所構建模型及優(yōu)化方法的可行性和有效性進行驗證,并針對信息不確定情形與樸素Bayesian網絡做了比較評估以驗證本研究可以明顯降低結構復雜度和條件概率估計數(shù)量。
第六章,針對小樣本問題,利用案
8、例推理可以實現(xiàn)基于知識的問題學習和求解的優(yōu)勢,將過去積累的“知名錯誤”以案例的形式儲存在案例庫中,根據特征分類的索引策略、匹配算法以及相似度計算,從案例庫中檢索相似案例,經由適配策略修正,獲得適合當前問題的解決方案。針對工序質量問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合,提出基于物元模型的質量信息表達結構;并通過可拓算子實現(xiàn)對質量問題特征項在多級索引結構上的相容性求解;然后結合基于領域知識的分層案例組織形式與最近鄰
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