面向网络化制造的智能工序质量控制系统

针对于复杂多变的网络化制造环境,如何有效解决动态多变的质量波动监控、波动异常诊断分析与适时的工序调整是网络化制造企业实施工序质量控制过程中面临的难题。基于此,提出质量预防—分析—诊断—调整于一体的面向网络化制造的智能工序质量控制模式,给出其功能体系结构。该模式综合运用相似制造论、统计过程控制、神经网络等理论与技术,建立智能工序质量控制系统。详细分析智能工序质量控制过程中的基于相似工序的工序质量在线分析、基于Elman网络的工序质量诊断、工序质量调整专家系统等关键使能技术。以某重型企业重型产品为例,应用JSP+Servlet的开发模式、Java与Matlab的网络功能接口开发了原型系统,验证该智能工序质量控制模式的有效性与可行性,从而为工序质量控制系统实现网络化、智能化、自动化奠定基础。     

多品种小批量制造过程工序质量动态控制方法研究

针对某电梯零/部件制造企业对产品制造过程工序质量可控性的要求,结合电梯零/部件制造企业多品种小批量机加工车间存在的质量样本数据少且数据实时采集困难、质量状态实时监控及预警不准确等问题,提出了集制造过程质量数据智能采集、工序质量实时监测以及质量预警三层技术的多品种小批量制造过程工序质量动态控制方法。对其中基于无线射频识别(RFID)的产品工序质量数据实时采集方法、基于多图联合控制的小样本统计过程控制(SPC)工序质量控制方法以及基于T-S模糊神经网络的工序质量预警方法进行了研究。最后,通过实例验证了该制造过程工序质量动态控制方法的可行性。     

基于SPC与EPC集成的制造过程质量监控与调整

针对质量监控与调整中噪声信息对测量数据质量影响的问题,提出了一种基于统计过程控制（SPC）与工程过程控制（EPC）集成的制造过程质量监控与调整方法。建立了基于波动状态的统计过程控制与工程过程控制集成模型,实现了在质量监控的同时进行波动补偿。在质量监控阶段,首先采用Kalman滤波方法对含有噪声信息的测量数据进行滤波处理,估计得到波动状态,再依据滤波状态建立指数加权移动平均控制图进行质量监控,通过平均运行长度验证了该质量监控方法的性能。在质量调整阶段,基于波动状态对制造过程进行了调整。运用生产实例验证了方法的有效性和准确性。     

基于SPC的车间制造质量管理系统研究

本文针对某企业机械加工车间的生产特点和质量管理存在的问题和需求,将SPC技术与计算机信息技术相结合,分析和建立了车间质量控制流程及质量管理系统体系框架,开发了车间级的制造过程质量管理系统.采用控制图和过程能力分析对工序过程进行分析监控,实现了车间质量数据的分析处理和对产品质量的有效控制,提高了车间生产效率,降低了生产成本.     

基于神经网络的可重组制造系统质量控制方法研究

为提高可重组制造系统的可诊断性并缩短系统重组后的斜升时间,提出了基于神经网络的可重组制造系统工序质量控制方法。首先,结合x-R控制图质量控制方法和神经网络技术分别建立了用于控制图模式识别和质量缺陷原因诊断的两个神经网络模型;然后,开发出基于神经网络的工序质量控制系统,以加工件的质量特征数据作为数据源,可对生产过程进行快速诊断和及时反馈。最后,通过实例验证了基于神经网络的可重组制造系统工序质量控制方法的有效性。     

基于MINTAB的剃齿工序质量控制

应用统计过程控制中的控制图进行过程分析,对生产过程质量可以有效监控,可提高变速箱齿轮加工过程中剃齿的质量,保证齿轮之间长期平稳啮合,提高关重项次合格率。同时,利用Minitab软件中的控制图对齿轮加工剃齿工序进行监控,发现其中正常波动和异常波动,对异常波动预警,以便采取措施,消除异常波动,恢复过程的稳定,从而达到提高和控制质量的目的。     

基于Web服务的数字化车间质量控制系统

针对离散型生产车间质量控制水平存在差异性问题以及数字化制造环境的跨平台运行特点,提出了在Web环境下质量数据实时传递、处理,质量状态在线控制的系统模式,分析了系统功能体系结构,并运用SPC(Statistical Process Control)理论和Web服务技术开发了动态质量控制系统。重点介绍了质量控制服务功能的实现方法,通过应用验证了基于Web服务的质量控制系统的可行性,从而使数字化车间的质量控制系统实现网络化和集成化。     

面向多工序制造过程的e-质量控制体系结构研究

针对复杂产品的加工过程质量控制问题,提出了一种面向多工序制造过程的e-质量控制模式,给出了其功能体系结构.该模式以构建面向加工设备的工序质量e-化模型为基础,综合运用了统计过程控制、设备状态诊断、状态空间建模和数模比对等理论和技术,实现的方法是建立e-质量控制系统.详细分析了制造过程中关键控制参数的选取、传感网络的构建、面向设备前端工序质量e-化模型的建立、基于零件加工特征的多工序过程质量控制模式的集成等关键使能技术,并给出了基于浏览器/服务器结构的e-质量控制系统的实现模式,为实现复杂零件的高精度、数字化加工提供了一条新途径.     

基于嵌入式CPS模型的产品质量在线管控方法

随着工业4.0时代的来临,制造技术正逐步从自动化、数字化、网络化向智能化方向发展。作为工业4.0的重要策略—信息物理系统(Cyber-physical system,CPS),由于其具有自主判断、自主决策、自主调控能力,如何将CPS技术应用于流程工业的智能化制造引起了广泛关注。根据钢铁制造过程的特点,提出在各工序中嵌入CPS质量管控模块的过程控制系统,实现全流程产品质量在线动态管控与优化。重点研究采用嵌入式CPS方法的产品质量在线管控系统架构和产品质量管控模型。在这些模型中,提出一种基于数据驱动的质量异常判定模型,提出基于贡献图的质量异常原因分析方法,讨论动态的工艺参数控制策略。嵌入式CPS产品质量监控系统可以根据生产过程中各个工序的产品质量偏离情况,及时调整后工序的工艺参数,实现产品质量的在线优化。通过汽车钢的应用实例,证实了基于嵌入式CPS模型的动态产品质量管控方法是提高产品质量的稳定性和实现柔性智能化制造的有效途径。     

基于RFID技术的离散制造车间实时数据采集与可视化监控方法

为提高离散制造车间多品种、小批量生产过程的透明度和生产决策制定的实时性,提出一种基于无线射频识别技术的离散制造车间实时数据采集和可视化监控方法。在提出4种典型无线射频识别监控模式的基础上,揭示了离散制造车间中无线射频识别技术应用的本质,为无线射频识别配置提供指导。设计了一种事件驱动的无线射频识别数据采集单元模型,用于采集零件的状态、事件、时间、质量等实时信息;基于该模型依次建立了加工工序、工序流、批次与批量的无线射频识别监控模型,实现了对离散制造车间生产过程的可视化监控;提出一种无线射频识别数据处理方法,为车间可视化监控提供了业务逻辑信息。设计了基于无线射频识别的车间数据采集与监控系统的功能架构,并开发了相应的原型系统,通过简单的案例验证了所提方法和模型的可行性。     

基于移动终端的网络化外协加工进度实时管控系统

针对外协加工中进度信息反馈不及时、生产异常处理效率低、主导企业对外协生产控制能力差等问题,结合网络化制造和制造执行系统等先进管理思想,提出一种基于移动终端的网络化外协加工进度实时管控系统,阐述了系统总体解决方案,并对一种基于移动终端的多工序外协加工进度信息实时采集与信息交互技术和外协企业加工进度监控预警模型进行了研究。该系统已成功应用于江苏某制造企业,取得了良好的效果。     

基于二分法的多因素工序质量诊断算法

针对制造过程中的多因素工序质量诊断问题,提出一种基于二分法的工序质量诊断算法。通过对质量因素集合逐次进行折半划分,构造质量因素集合的完全二叉树结构,以完全二叉树中每一节点对应的质量因素子集合为非控因素,构建父节点对应的中间质量指标关于选定非控因素集合的选控图,构成多因素工序质量诊断体系。在对异常质量因素进行诊断时,通过比较具有相同父节点的两个子节点所对应的选控图,逐次缩小异常因素所在的范围,直至确定具体的异常质量因素。理论分析和应用表明,基于二分法的多因素工序质量诊断算法可以使异常因素的诊断过程与调整过程相互独立,并能有效缩短确定异常质量因素时对选控图进行比较的次数,提高诊断效率。     

[数据建模]面向智能生产维护的大数据建模分析方法

从当前的车间离散制造过程大数据应用特性出发,基于车间智能代理,实现了制造过程大数据的采集、处理分析,建立的制造过程大数据采集模型可实现对工序数据集的封装。采用基于聚类的方法对工序数据集进行离群点检测标记,实现对制造资源生产状态的描述与量化。建立了工序级数据特征模型,结合改进的相似元分析方法,对工序过程数据多层次包装描述和制造工序的相似性进行了评价。开发了车间底层智能管理系统,并将其运用于企业生产实际。     

面向智能生产维护的大数据建模分析方法

从当前的车间离散制造过程大数据应用特性出发,基于车间智能代理,实现了制造过程大数据的采集、处理分析,建立的制造过程大数据采集模型可实现对工序数据集的封装。采用基于聚类的方法对工序数据集进行离群点检测标记,实现对制造资源生产状态的描述与量化。建立了工序级数据特征模型,结合改进的相似元分析方法,对工序过程数据多层次包装描述和制造工序的相似性进行了评价。开发了车间底层智能管理系统,并将其运用于企业生产实际。     

基于RFID离散制造业车间生产过程控制系统研究与开发

针对当前离散制造车间生产过程控制的实时性、可靠性差的问题,提出了一种基于射频识别技术的离散制造车间生产过程控制系统解决方案。面向离散制造企业车间层的生产过程控制系统强调制造过程数据的实时采集、生产作业计划的可执行性和有效性。开发了基于RFID的离散制造业生产过程控制系统,经仿真实验平台验证表明：所设计的过程控制系统切实有效,为实现离散制造车间的准时生产奠定了基础。     

基于RFID离散制造业车间生产过程控制系统研究与开发

针对当前离散制造车间生产过程控制的实时性、可靠性差的问题,提出了一种基于射频识别技术的离散制造车间生产过程控制系统解决方案。面向离散制造企业车间层的生产过程控制系统强调制造过程数据的实时采集、生产作业计划的可执行性和有效性。开发了基于RFID的离散制造业生产过程控制系统,经仿真实验平台验证表明:所设计的过程控制系统切实有效,为实现离散制造车间的准时生产奠定了基础。     

面向发动机装配过程的质量门控制系统研究

针对发动机装配过程在线质量控制问题,在分析发动机装配过程质量控制特点的基础上,提出质量分析-诊断-预测-调整于一体的面向发动机装配过程动态质量门控制模式。依据该模式,给出了面向发动机装配过程动态质量门控制系统的体系结构和功能模型。详细分析了在线装配质量分析技术、基于BP神经网络的装配质量诊断技术、基于灰色关联分析法的装配质量预测技术等关键使能技术。以某汽车发动机公司的汽油发动机装配过程为例,开发了面向发动机装配过程动态质量门控制系统,验证了该发动机装配过程质量控制模式的可行性和有效性。     

支持网络化制造的车间资源管理系统

车间制造资源的信息化与网络化是企业实施网络化制造战略的前提和基础。本文针对我国中小型制造业的特点,提出一种对传统车间制造资源实施网络化改造以支持网络化制造的方法。首先通过对车间制造资源进行有效地管理,以提高车间管理水平和资源利用率;然后通过企业内部网络与Internet进行通讯,便于其他企业共享车间制造资源;最后基于上述方法开发了一套支持网络化制造的车间制造资源管理系统,该系统具有简单实用和成本低等特点,不仅可实现车间内部设备资源和人力资源的有效管理,同时支持网络化制造环境下设备资源的查询。     

面向多品种小批量制造过程的NAD-EWMA控制图多目标优化设计方法

针对面向多品种小批量制造过程设计质量控制图面临的样本数量少、分布不确定问题,提出一种基于非参数、自适应、动态EWMA控制图的多目标优化设计方法。基于非参数统计理论与自适应控制的思想,构建与样本数据分布无关的控制图统计量,并设计一种基于聚类距离的动态抽样方法实现样本抽样;在此基础上,考虑统计性、经济性建立控制图多目标优化设计模型,基于改进人工鱼群算法与云清晰综合评价方法实现对模型求解,进而构建面向多品种小批量制的非参数自适应动态EWMA控制图。最后,以航天复杂构件制造过程为例,对制造过程进行动态监控。结果表明,所提方法能够快速监控到质量异常,监控性能高,验证了该方法的有效性和可行性,为多品种小批量制造过程实际的质量监控提供一种有效的途径。     

网络化制造环境下车间层信息交互模型及实现

网络化制造中，车间层的信息化水平在一定程度上可通过信息交互方式进行衡量。针对现有网络化制造环境下车间层信息交互和资源共享过程中存在的问题，提出了基于对等网络和移动Agent的车间层信息交互模型，重点阐述了该模型的体系结构、通信过程及系统安全性等；设计了用于实现以上模式的信息终端和系统，并结合某汽车焊装自动化生产线网络化监控与管理系统，分析了它在实际应用中所表现出来的特点。