机械零件加工过程中实时质量监测系统的开发

发布时间：2020-05-11 13:26

【摘要】：实时在线质量监测是以产品的生产过程为监测对象，以统计过程控制（SPC）理论为基础，利用控制图监控生产过程，找出影响系统稳定生产的因素，从而提示管理者及时采取相应的措施，消除系统因素影响，保持工序的稳定状态，保证产品的质量。目前，，我国中小型机械加工制造企业在产品质量控制方面，基本上是采用事后检验的方法来保证产品质量，缺乏对过程干扰、生产工况变化、生产设备老化和故障以及原料质量变化等具有广泛适应性的在线实时质量控制手段。因此推广SPC，开发基于SPC的实时质量监测系统具有现实的意义。本文基于统计过程控制基本原理，以WinCE嵌入式操作系统和微处理器ARM为核心，采用面向对象的编程思想设计开发了机械零件加工过程中实时质量监测系统，主要研究内容有： 1)分析我国机械制造业质量管理的现状及面临的问题，确定系统方案。 2)确定系统结构：针对我国机械加工制造业质量管理的现状及面临的主要问题，提出了基于统计过程控制理论的实时在线质量监测体系结构，结构包括：以S3C2410为内核的嵌入式CPU模块、数据采集模块、液晶显示模块以及光柱显示报警装置。 3）编制统计过程控制软件，对直方图、常规控制图、工序能力指数加以研究和程序化。通过对质量数据的处理与分析，实现对生产过程的在线实时质量监测。
【图文】：

框图,系统总体结构,框图

图 2-1 系统总体结构框图Fig.2-1 Constitution diagram of system该系统是基于 SPC 控制原理，以 ARM9 为硬件核心，通过数据采集模块、显示模块和预警装置实现数据的采集、显示和预警功能。软件模块包括 WinCE 操作系统的定制、硬件驱动程序的设计以及系统应用程序的编写。2.2 系统的基本功能该系统应具备以下的基本功能：（l）数据采集、显示、存储。由于系统要实现统计过程控制的自动化，数据采集必须借助传感器及通信设备自动完成。（2）数据管理。通过 DBMS 实现对收集数据的专门管理，实现对数据的存储、修改、增加、删除等。（3）数据处理。应用数理统计方法对采集数据进行信息挖掘，得到过程的有用统计量

原理图,统计过程控制,原理

SPC 发展到今天已成为一个比较庞大的质量控制领域，各种 SPC 技术已达近百然而这些技术都是基于一个相同的基本原理，即统计学中的小概率事件原理：在一次测中小概率事件是不可能发生的，一旦发生就认为系统出现问题。把此原理转化为工技术语言可描述为“预先假定过程处于某一状态，一旦显示出偏离这一状态的极大可性就认为过程失控，需要做出及时调整”[19]。设其质量特性为 X，工作原理如图 3在图 3-2（1）中，观测值 1 落入小概率事件域以外的范围，因而认为过程在受控状态而观测值 2 位于小概率事件域内，因而判断过程失控。如此多次观测和判断，连续地行统计分析就形成了工作图，即监测用控制图，见图 3-2（2），这种控制图具有多种现形式，但其工作原理和方法都是相同的，用这类控制图对质量过程进行监测控制即SPC 的一个重要工具。SPC 对生产过程的控制，这种方法属于预防性，它比检验法控更为有效[20]。
【学位授予单位】：大连工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：TP274;TH161.1

【参考文献】