多工序機械加工過程質(zhì)量參數(shù)耦合機理及耦合度判定機制研究.pdf

1、多工序機械加工的灰色過程中，質(zhì)量參數(shù)的耦合作用及誤差流的傳遞、累積都加大了質(zhì)量預(yù)測和控制的難度，進而影響最終的產(chǎn)品質(zhì)量。本文立足于多工序機械加工過程，從數(shù)據(jù)驅(qū)動的質(zhì)量預(yù)測出發(fā)，由表及里，挖掘質(zhì)量參數(shù)的耦合作用機理及耦合度判定機制：首先針對機械加工過程的灰色性，從生產(chǎn)過程采集的產(chǎn)品數(shù)據(jù)著手，利用傅立葉變換強大的降噪功能，對新陳代謝GM(1，1)模型的預(yù)測殘差進行修正，提出循環(huán)傅立葉修正新陳代謝GM(1，1)模型，不但補償了系統(tǒng)的隨機誤差，

2、而且能夠濾去生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的噪聲，提高了預(yù)測精度；接著從導(dǎo)致質(zhì)量問題的本質(zhì)因素-質(zhì)量參數(shù)出發(fā)，建立機床-夾具-工件-刀具組成的工藝系統(tǒng)坐標(biāo)系群，對質(zhì)量參數(shù)和工件進行數(shù)字化描述，識別和計算質(zhì)量參數(shù)導(dǎo)致的各種誤差，在機加工過程中建立基于誤差流理論的質(zhì)量特征的動態(tài)耦合作用機理和耦合模型；鑒于現(xiàn)有研究中沒有衡量質(zhì)量參數(shù)耦合程度及判斷其置信度的指標(biāo)，提出基于Mahalanobis距離質(zhì)量參數(shù)耦合度和質(zhì)量參數(shù)耦合度閾限的概念，并給出其計算公式，建立質(zhì)量