制造過程失控趨勢模式識別和變點估計研究及應用.pdf

1、如何對制造現(xiàn)場獲取的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行分析，方法之一是對制造過程中的質(zhì)量特征值進行統(tǒng)計過程控制。統(tǒng)計過程控制就是對制造過程數(shù)據(jù)的收集、整理、分析，通過客觀定量的方法來分析產(chǎn)品制造過程中的質(zhì)量問題，謀求以較少的資源消耗來提高產(chǎn)品質(zhì)量，是質(zhì)量管理中最有用的工具。在現(xiàn)實的生產(chǎn)過程中，失控的產(chǎn)生是不可避免的，同時造成失控的原因十分復雜，統(tǒng)計過程控制可以找出制造過程的部分確定性，盡可能保證加工過程的質(zhì)量特征處于一個可以接受的水平之上。當前，在復雜制造環(huán)

2、境下，由于生產(chǎn)過程高度自動化以及產(chǎn)品的復雜性，質(zhì)量問題的來源更加廣泛，使要解決如何找出制造過程中的失控原因的問題更加迫切。如何在計算機集成制造的背景下，應用統(tǒng)計過程控制自動識別制造過程失控趨勢模式，為用戶提供高效率、高精度的過程受控、失控的信息，并且給出失控原因及針對失控原因的解決辦法是當前研究的一個熱點。
　　本文從制造過程質(zhì)量穩(wěn)定性出發(fā)，以統(tǒng)計過程控制為背景，探討制造過程中引起失控的各種系統(tǒng)性因素，并結(jié)合發(fā)動機缸體的生產(chǎn)實際，

3、對其制造過程統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行模式識別和變點估計，實現(xiàn)了失控過程的真正預測，為提高制造過程質(zhì)量穩(wěn)定性提供理論依據(jù)與技術(shù)支持。
　　論文首先總結(jié)了制造過程失控趨勢模式識別及變點估計的經(jīng)典理論，建立了失控趨勢分析的理論體系，提出在統(tǒng)計過程中對失控趨勢采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡進行模式識別，采用模糊聚類分析來進行變點估計，以有效的提高質(zhì)量穩(wěn)定性。其次建立了控制圖特征的提取方法，設(shè)計基于特征的神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別器，通過對特征的定義完成了由樣本函數(shù)進行的特征

4、提取，根據(jù)不同過程模式的特征，以自動的識別出六種失控模式。然后基于模糊聚類理論以及統(tǒng)計方法，提出一種新的模糊統(tǒng)計聚類方法來處理實際中的變點問題，并將該方法應用于不同類型控制圖中，結(jié)果證明，本文所提出的該方法無論在固定抽樣策略還是可變抽樣策略下，對于控制圖的變點估計都有著良好的效果。并且將基于特征的失控趨勢模式識別和基于模糊聚類的變點估計應用于某公司缸體加工過程的質(zhì)量控制中，結(jié)果表明該方法能很好地預測失控過程。最后基于IDEF和UML開發(fā)