基于MES的加工过程质量控制与预测研究

发布时间：2017-04-24 13:01

  本文关键词：基于MES的加工过程质量控制与预测研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着生产制造模式逐步向多品种小批量、柔性化、敏捷化方向的转变,如何保证产品“高质量”、“零缺陷”的制造对企业提出了严峻考验,针对这一问题,有效实施对制造过程的工序质量实时控制与加工质量预测显得尤为关键。当前,社会和科技的进步促进了加工制造过程中生产设备的数字化、信息采集的自动化以及基于制造执行系统(Manufacturing Execution System, MES)的过程控制的信息化,从而可以获得制造过程中所有与质量有关的静态和动态数据,并及时存储在构建的数据仓库中。这就为利用现代质量控制技术对过程数据信息进行有效的处理,实现质量控制和预测的智能化提供了一个良好的数据信息平台。为此,本文在此背景下,以生产制造过程各工序结点为研究对象,在分析了小批量柔性生产模式下工序质量控制和预测的研究现状和当前存在问题的基础上,给出了基于MES的加工过程质量控制集成系统平台,对其中涉及的工序加工质量稳态控制、工序加工质量预测等理论和技术进行了深入的分析和研究,主要研究内容包含如下若干方面：(1)针对小批量柔性生产模式下工序质量控制和工序加工质量预测的国内外研究现状进行分析总结,并指出当前研究存在的若干问题,进而给出了本课题研究的基本内容和基本框架。(2)针对当前加工过程质量控制的实际问题,构建了基于MES的加工过程质量控制系统体系结构及功能模型,讨论分析了其实现的关键技术,扩展了传统的加工过程质量控制模式。(3)针对工序质量控制问题,基于小批量生产模式和工序质量波动特点,给出了工序质量控制实现框架。通过分析研究卡尔曼滤波(Kalman Filtering, KF)理论和指数加权移动平均(Exponentially Weighted Moving Average, EWMA)理论建立了KF-EWMA工序质量监控模型,实现了对工序短期微小波动高效精确的识别和监控；其次,基于相似工序理论和基于统计特征的凝聚层次聚类(Agglomerative Hierarchical Clystering, AHC)分析算法对质量数据样本进行定性、定量聚类预处理得到具有相似制造过程的样本集合,从而在符合一定要求的情况下运用统计过程控制(Statistical Process Control, SPC)技术对工序长期较大波动的识别和监控,实现用联合模型对工序过程波动的进行实时监控。(4)针对事前工序加工质量预测问题,首先从工序流层面分析了影响加工误差产生的因素,进而建立了基于加工误差传递网络的质量预测模型,在此基础上,通过研究粒子群优化(Particle Swarm optimization, PSO)和支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)理论构建了基于PSO参数优化的SVR最优预测回归算法实现了对加工质量预测模型的求解,同时为适应加工过程的变化,采用滚动式有限阶段优化策略实时更新SVR预测模型,实现对加工质量的在线人工智能预测,并给出了实现框架。(5)基于以上理论和方法,采用VB.NET、MATLAB以及SQL Server 2008构建了原型系统实现平台并结合实例进行了分析,达到了预期效果,验证了本文所提出的思路、理论和方法的可行性。
【关键词】：制造执行系统 工序质量控制 工序加工质量预测
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TB497
【目录】：

• 摘要9-11
• ABSTRACT11-13
• 第1章 绪论13-21
• 1.1 课题研究背景及意义13-14
• 1.2 国内外研究现状14-18
• 1.2.1 加工过程工序质量控制理论与方法的研究现状15-17
• 1.2.2 工序加工质量预测控制理论与方法的研究现状17-18
• 1.3 研究现状总结及问题分析18-19
• 1.4 本文的主要研究工作19-21
• 第2章 基于MES的加工过程质量控制系统的分析与研究21-29
• 2.1 引言21
• 2.2 基于MES的加工过程质量控制系统的体系结构和功能模型21-24
• 2.2.1 基于MES的加工过程质量控制系统的体系结构21-23
• 2.2.2 基于MES的加工过程质量控制系统的功能模型23-24
• 2.3 基于MES的加工过程质量控制系统运行的支撑技术24-28
• 2.3.1 数字化自动或半自动质量数据采集技术24-25
• 2.3.2 工序加工质量稳态控制技术25-26
• 2.3.3 工序加工质量诊断技术26-27
• 2.3.4 工序加工质量预测技术27-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第3章 基于MES的小批量生产模式工序质量控制的研究29-49
• 3.1 引言29
• 3.2 基于MES的小批量生产模式工序质量控制建模和运作流程29-32
• 3.3 基于离散kalman滤波的EWMA工序质量控制的分析与研究32-39
• 3.3.1 卡尔曼问题描述32-33
• 3.3.2 卡尔曼滤波递推模型的建立33-34
• 3.3.3 卡尔曼滤波递推算法参数估计的分析与研究34-37
• 3.3.4 基于Kalman滤波的EWMA工序质量控制37-39
• 3.4 基于相似工序理论和聚类分析的工序质量控制的分析与研究39-43
• 3.4.1 MES环境下基于相似工序原理的数据预处理39-41
• 3.4.2 基于统计特征的凝聚层次聚类分析41-43
• 3.5 实例分析43-48
• 3.6 本章小结48-49
• 第4章 基于加工误差传递网络的PSO-SVR质量预测控制研究49-67
• 4.1 引言49-50
• 4.2 基于加工误差传递网络的质量预测模型的建立50-51
• 4.3 基于粒子群优化支持向量回归(PSO-SVR)预测算法的研究51-59
• 4.3.1 支持向量回归算法的研究51-55
• 4.3.2 基于PSO智能算法的SVR预测模型的参数优化55-59
• 4.4 基于PSO-SVR算法的加工质量智能预测模型的构建流程59-61
• 4.5 实例分析61-66
• 4.6 本章小结66-67
• 第5章 原型系统的构建开发和实现67-77
• 5.1 系统总体结构设计67-69
• 5.1.1 系统功能模块设计67-68
• 5.1.2 系统开发平台的选择68-69
• 5.2 系统数据库逻辑结构设计69-70
• 5.3 系统各功能模块的开发和实现70-76
• 5.3.1 系统主界面70
• 5.3.2 质量数据采集界面70-71
• 5.3.3 KF-EWMA工序质量监控界面71-72
• 5.3.4 基于相似工序理论和AHC分析的SPC工序质量监控界面72-74
• 5.3.5 基于PSO-SVR的工序质量智能预测界面74-76
• 5.4 本章小结76-77
• 结论和展望77-79
• 结论77-78
• 展望78-79
• 参考文献79-85
• 致谢85-86
• 附件86

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