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《东南大学》 2005年
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基于人工智能的质量过程控制研究

何博侠  
【摘要】: 市场竞争和消费观念的转变,使得质量的内涵扩展到了产品生命周期的全过程;当代自动化生产所进行的过程控制要求质量控制实现智能化。本文对产品全生命周期质量信息的集成技术和质量过程控制的自动化和智能化的方法进行了深入研究,主要工作包括: 1.建立了质量信息集成的XML体系模型。对质量信息及其集成性进行了系统分析,基于XML技术建立了质量信息系统的信息流框架、功能框架和技术框架,为CIMS环境下产品全生命周期质量信息的有效集成建立了支撑平台。 2.建立了质量控制系统的架构和功能模型。研究了基于MES(Manufacturing Execution System,制造执行系统)的质量控制系统工作原理,建立了动态质量控制系统的体系结构和功能模型,提出基于SPC(Statistic Process Control,统计过程控制)的在线质量监控系统模型,为三层(ERP/MES/PCS)企业集成框架下的质量控制提供了技术支持。 3.研究了基于BP网络的质量过程控制模式的识别方法。本文对质量过程控制模式建立了数学模型,提出了基于BP网络的质量过程诊断分析系统模型,并对过程数据的移动窗采样算法进行了描述,在此基础上着重研究了基于BP网络的质量过程控制模式的识别方法,为质量过程的智能控制提供了方法。 4.研究了基于BP网络的质量过程异常模式的参数估计方法。运用BP网络对质量过程异常模式的特征参数进行估计,可获得阶跃型的幅度、趋势型的斜率、周期型的波动幅值、振荡型的振荡幅度,为进一步诊断质量过程偏差原因提供了依据。 5.研究了基于粗糙集理论的质量过程偏差诊断技术。把粗糙集理论引入质量过程偏差的诊断分析,提出基于粗糙集的质量过程偏差诊断模型,为质量过程的诊断分析提供了新的思路。
【学位授予单位】:东南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TP18;TP273

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