基于人工智能的質(zhì)量過程控制研究.pdf

1、市場競爭和消費觀念的轉(zhuǎn)變，使得質(zhì)量的內(nèi)涵擴展到了產(chǎn)品生命周期的全過程；當代自動化生產(chǎn)所進行的過程控制要求質(zhì)量控制實現(xiàn)智能化。本文對產(chǎn)品全生命周期質(zhì)量信息的集成技術和質(zhì)量過程控制的自動化和智能化的方法進行了深入研究，主要工作包括： 1．建立了質(zhì)量信息集成的XML，體系模型。對質(zhì)量信息及其集成性進行了系統(tǒng)分析，基于XME，技術建立了質(zhì)量信息系統(tǒng)的信息流框架、功能框架和技術框架，為CIMS環(huán)境下產(chǎn)品全生命周期質(zhì)量信息的有效集成建立了支

2、撐平臺。 2．建立了質(zhì)量控制系統(tǒng)的架構和功能模型。研究了基于MES(Manufacturing ExecutionSystem，制造執(zhí)行系統(tǒng))的質(zhì)量控制系統(tǒng)工作原理，建立了動態(tài)質(zhì)量控制系統(tǒng)的體系結構和功能模型，提出基于SPC(Statistic．Process Control，統(tǒng)計過程控制)的在線質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng)模型，為三層(ERP/MES/PCS)企業(yè)集成框架下的質(zhì)量控制提供了技術支持。 3．研究了基于BP網(wǎng)絡的質(zhì)量過程控

3、制模式的識別方法。本文對質(zhì)量過程控制模式建立了數(shù)學模型，提出了基于BP網(wǎng)絡的質(zhì)量過程診斷分析系統(tǒng)模型，并對過程數(shù)據(jù)的移動窗采樣算法進行了描述，在此基礎上著重研究了基于BP網(wǎng)絡的質(zhì)量過程控制模式的識別方法，為質(zhì)量過程的智能控制提供了方法。 4．研究了基于：BP網(wǎng)絡的質(zhì)量過程異常模式的參數(shù)估計方法。運用BP網(wǎng)絡對質(zhì)量過程異常模式的特征參數(shù)進行估計，可獲得階躍型的幅度、趨勢型的斜率、周期型的波動幅值、振蕩型的振蕩幅度，為進一步診斷質(zhì)量