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1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,以其為依托的質(zhì)量管理系統(tǒng)在全世界受到普遍重視,這項(xiàng)技術(shù)被認(rèn)為是確保和提高產(chǎn)品質(zhì)量,進(jìn)而提升制造企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的重要措施。如何有效地利用計(jì)算機(jī)和通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)機(jī)械零件加工過(guò)程的質(zhì)量管理與監(jiān)控是當(dāng)前制造業(yè)信息化領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。
SPC(Statistical Process Control,統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制)是目前進(jìn)行制造過(guò)程質(zhì)量控制的主流技術(shù)。一方面,通過(guò)SPC控制圖可以監(jiān)測(cè)生產(chǎn)過(guò)程中的潛在異常,從而達(dá)到控制
2、過(guò)程質(zhì)量和過(guò)程監(jiān)控的目的;另一方面,通過(guò)對(duì)控制圖的模式識(shí)別,可以有效鑒別過(guò)程異常的類(lèi)型,輔助對(duì)質(zhì)量異常誘因的診斷。本文結(jié)合國(guó)家科技重大專(zhuān)項(xiàng)課題“齒輪加工自動(dòng)生產(chǎn)線網(wǎng)絡(luò)化現(xiàn)場(chǎng)管理與智能監(jiān)控系統(tǒng)”的需要,對(duì)基于SPC控制圖模式的自動(dòng)生產(chǎn)線產(chǎn)品質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)控方法進(jìn)行了研究。主要研究?jī)?nèi)容如下:
研究了自動(dòng)加工生產(chǎn)線環(huán)境下應(yīng)用SPC的策略與方法。結(jié)合自動(dòng)加工生產(chǎn)線大批量和自動(dòng)化程度較高的特點(diǎn),深入分析SPC控制圖理論及其應(yīng)用方法,提出了適
3、用于零件自動(dòng)加工生產(chǎn)線的SPC質(zhì)量監(jiān)控策略。
研究了兩個(gè)基于SPC控制圖模式識(shí)別的自動(dòng)加工過(guò)程智能監(jiān)控模型。一個(gè)是基于BTSVM(Binary-Tree Support Vector Machine,二叉樹(shù)型支持向量機(jī))的控制圖模式識(shí)別三階段集成模型,該模型首先判斷是否出現(xiàn)異常模式,再應(yīng)用BTSVM確定異常模式的類(lèi)型;另一個(gè)是基于K-means提取特征的控制圖模式識(shí)別的混合模型,它首先應(yīng)用K-means聚類(lèi)算法提取控制圖模式的
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