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。