加工過程質(zhì)量預(yù)測與控制技術(shù)的研究與應(yīng)用.pdf

1、過程是一組將輸入轉(zhuǎn)換為輸出的相互關(guān)聯(lián)或者相互作用的活動(dòng)。加工過程強(qiáng)調(diào)制造過程中每個(gè)工站的對產(chǎn)品質(zhì)量的影響。質(zhì)量預(yù)測強(qiáng)調(diào)對產(chǎn)品質(zhì)量的提前控制,避免不良產(chǎn)品的出現(xiàn)。使用標(biāo)準(zhǔn)的方法將工件的質(zhì)量特征參數(shù)值測量出來,再將質(zhì)量特征值與造成此參數(shù)變化的因素聯(lián)系起來,建立關(guān)系模型。通過對過程參數(shù)的測量,再根據(jù)其關(guān)系模型即可實(shí)現(xiàn)對質(zhì)量參數(shù)的預(yù)測。質(zhì)量控制屬于質(zhì)量管理的范疇,其目的為了使產(chǎn)品的固有特征能夠達(dá)到規(guī)定的要求。質(zhì)量控制貫穿產(chǎn)品形成的全過程,強(qiáng)調(diào)對

2、產(chǎn)品質(zhì)量加工過程的質(zhì)量進(jìn)行控制,突出通過控制過程質(zhì)量的方法來控制最終的產(chǎn)品實(shí)物的質(zhì)量。可以預(yù)見,面向產(chǎn)品質(zhì)量加工過程,研究基于過程的質(zhì)量控制方法必將成為質(zhì)量控制技術(shù)研究領(lǐng)域的重點(diǎn)。
　　 本文針對棉紡紡紗工藝的特點(diǎn),研究了在復(fù)雜工藝條件下的質(zhì)量預(yù)測與控制技術(shù)。
　　 首先,針對棉紡工藝多工序,復(fù)雜工藝的情況,我們采用分段工藝質(zhì)量預(yù)測模型對紡紗工藝的每道工序進(jìn)行建模。建模的過程充分考慮每道工藝的輸入,當(dāng)前工序的工藝與設(shè)備參

3、數(shù),原棉質(zhì)量參數(shù)的影響和每道工序的輸出。我們使用ANN對采集的棉紡歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,得到適應(yīng)企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)、工藝和質(zhì)量條件情況下的數(shù)學(xué)模型,利用該模型可以實(shí)現(xiàn)對當(dāng)前紗線質(zhì)量的有效預(yù)測。
　　 其次,為了有效的利用企業(yè)長期積累的歷史數(shù)據(jù),提取有價(jià)值的潛規(guī)則,對企業(yè)生產(chǎn)決策提供依據(jù),我們使用數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的粗糙集理論,對某棉紡廠的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)則提取。相對傳統(tǒng)的人工智能方法,粗糙集理論對于不準(zhǔn)確、不完整和冗余數(shù)據(jù)的離散化數(shù)據(jù)的規(guī)則提取具

4、有一定的優(yōu)勢。
　　 最后,我們研究的基于SPC控制圖原理的模式分類。我們以X-bar圖作為基礎(chǔ)來對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,采用支持向量機(jī)分類算法作為我們模式分類的工具,在算法的實(shí)現(xiàn)過程中我們使用網(wǎng)格搜索法對支持向量機(jī)參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。經(jīng)實(shí)驗(yàn)表明,支持向量機(jī)分類機(jī)是很好的模式分類算法,可以達(dá)到較高的預(yù)測精度。
　　 針對以上的研究領(lǐng)域,我們開發(fā)了棉紡質(zhì)量預(yù)測與控制平臺,該平臺可以幫助管理人員順利的使用上述工具進(jìn)行建模、規(guī)則提取