基于多源信息融合的车身装配偏差建模方法与应用研究
发布时间：2021-07-20 06:43
汽车车身装配精度是整车质量、制造成本和市场表现的重要影响之一,因此车身装配的质量控制与诊断方法一直受到学术界和工业界的高度重视。车身装配偏差预测控制与诊断是提升产品质量的重要途径。然而,装配系统的复杂性和观测信息的不完备性,使得各类偏差源与车身装配质量之间的影响关系难以准确描述,制约了模型预测控制的有效性;同时,车身装配工位多、多故障源耦合的特点制约了传统的基于统计的诊断方法在小样本条件下的应用,使得故障诊断的周期长、成本高。多源信息融合技术是一种在有限信息条件下进行数据挖掘的有效方法。一方面,可以将多种装配偏差预测方法进行融合,从而解决由于使用的技术以及提取的信息有限所导致的传统的单一模型预测精度不高的问题;另一方面,可以将当前测量数据与工艺知识相融合,实现小样本下的故障诊断。本文将多源信息融合技术应用到车身装配质量提升之中,提出基于多源信息融合的装配偏差预测控制与实时诊断方法。首先,根据车身制造的特点建立了基于变权组合预测的车身装配偏差模型;然后,研究了基于融合模型的合格率预测方法和预测控制方法;之后,研究了基于测量数据与工艺知识的融合的故障源实时诊断方法;最后,结合实际工程案例对...
【文章来源】：上海理工大学上海市
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
车身装配过程示意图
上海理工大学硕士学位论文13图2-5白车身上测点布置2.2.3车身偏差模型的定义图2-6车身装配偏差传递模型图2-6所示为车身装配输入输出模型的基本结构，在车身装配过程中偏差源主要来自与来料零件的制造偏差、定位过程中工装夹具的偏差、由于回弹变形所产生的焊接偏差以及操作人员的熟练程度等因素。输出要素主要包括关键产品特征以及关键控制特征，通常由车身CMM测量获得。基于偏差源的统计数据分析其概率分布，采用该装配偏差传递模型可实现对输出要素的预测。2.3机理模型的建立根据上一节的分析，车身零部件在多工位装配过程中的偏差主要来自于工装夹具的偏差、零件重定位的偏差、来料零件的制造偏差、及制造系统中的其他随机因素。本节基于状态空间模型[13]建立多工位装配系统的偏差传递的机理模型并将该模型应用于装配结果的预测。装配偏差模型输入要素输出要素来料零件偏差工装夹具偏差焊接偏差其他因素关键产品特征关键控制特征
第二章装配偏差模型构建方法研究162()()12()()()()122()()()()11()()nTwnwwwnnwwwSyyyyyyyyyyQU（2-5）其检验统计量可表示为FU(n1)/Q且当()β0成立时FF(,n1)在置信度为α的情况下，如果1FF(,n1),则认为回归影响显著，否则不显著。2.5案例分析汽车的后挡风玻璃作为汽车重要的功能件，其装配精度不仅影响着整车的外观，还对车身的密封性、NVH等使用性能具有显著影响，本节以后挡风玻璃与后尾门装配为例，基于上述方法分别建立后挡风玻璃与尾门装配的机理模型以及数据驱动模型。图2-8后挡风玻璃与后尾门装配示意图图2-9后挡风玻璃与后尾门装配关键特征示意图F/AU/DC/CF/AF/AU/DF/A×
【参考文献】：
期刊论文
[1]数字孪生车间信息物理融合理论与技术[J]. 陶飞,程颖,程江峰,张萌,徐文君,戚庆林. 计算机集成制造系统. 2017(08)
[2]大数据驱动的智能车间运行分析与决策方法体系[J]. 张洁,高亮,秦威,吕佑龙,李新宇. 计算机集成制造系统. 2016(05)
[3]基于最优变权组合模型的航空运输事故征候预测[J]. 王永刚,郑红运. 中国安全科学学报. 2013(04)
[4]基于数据驱动技术和工艺机理模型的PTA生产过程软测量建模方法[J]. 姚科田,邵之江,陈曦,纪彭,蒋鹏飞. 计算机与应用化学. 2010(10)
[5]数据驱动控制理论及方法的回顾和展望[J]. 侯忠生,许建新. 自动化学报. 2009(06)
[6]车身焊装质量控制中的数据融合模型[J]. 马祥宁,金隼,叶亮,杭富. 机械制造. 2007(03)
[7]Diagnosis of Multiple Fixture Faults in Multiple-Station Manufacturing Processes Based on State Space Approach[J]. 田兆青,来新民,林忠钦. Tsinghua Science and Technology. 2004(06)
[8]信息融合理论的基本方法与进展[J]. 潘泉,于昕,程咏梅,张洪才. 自动化学报. 2003(04)
[9]组合预测方法研究[J]. 唐小我,曹长修. 控制与决策. 1993(01)
博士论文
[1]轿车车身装配偏差流的状态空间建模方法及应用基础研究[D]. 田兆青.上海交通大学 2008
硕士论文
[1]基于遗传算法的变权重组合预测模型研究及其应用[D]. 都国兵.兰州大学 2011
本文编号：3292347
【文章来源】：上海理工大学上海市
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
车身装配过程示意图
上海理工大学硕士学位论文13图2-5白车身上测点布置2.2.3车身偏差模型的定义图2-6车身装配偏差传递模型图2-6所示为车身装配输入输出模型的基本结构，在车身装配过程中偏差源主要来自与来料零件的制造偏差、定位过程中工装夹具的偏差、由于回弹变形所产生的焊接偏差以及操作人员的熟练程度等因素。输出要素主要包括关键产品特征以及关键控制特征，通常由车身CMM测量获得。基于偏差源的统计数据分析其概率分布，采用该装配偏差传递模型可实现对输出要素的预测。2.3机理模型的建立根据上一节的分析，车身零部件在多工位装配过程中的偏差主要来自于工装夹具的偏差、零件重定位的偏差、来料零件的制造偏差、及制造系统中的其他随机因素。本节基于状态空间模型[13]建立多工位装配系统的偏差传递的机理模型并将该模型应用于装配结果的预测。装配偏差模型输入要素输出要素来料零件偏差工装夹具偏差焊接偏差其他因素关键产品特征关键控制特征
第二章装配偏差模型构建方法研究162()()12()()()()122()()()()11()()nTwnwwwnnwwwSyyyyyyyyyyQU（2-5）其检验统计量可表示为FU(n1)/Q且当()β0成立时FF(,n1)在置信度为α的情况下，如果1FF(,n1),则认为回归影响显著，否则不显著。2.5案例分析汽车的后挡风玻璃作为汽车重要的功能件，其装配精度不仅影响着整车的外观，还对车身的密封性、NVH等使用性能具有显著影响，本节以后挡风玻璃与后尾门装配为例，基于上述方法分别建立后挡风玻璃与尾门装配的机理模型以及数据驱动模型。图2-8后挡风玻璃与后尾门装配示意图图2-9后挡风玻璃与后尾门装配关键特征示意图F/AU/DC/CF/AF/AU/DF/A×
【参考文献】：
期刊论文
[1]数字孪生车间信息物理融合理论与技术[J]. 陶飞,程颖,程江峰,张萌,徐文君,戚庆林. 计算机集成制造系统. 2017(08)
[2]大数据驱动的智能车间运行分析与决策方法体系[J]. 张洁,高亮,秦威,吕佑龙,李新宇. 计算机集成制造系统. 2016(05)
[3]基于最优变权组合模型的航空运输事故征候预测[J]. 王永刚,郑红运. 中国安全科学学报. 2013(04)
[4]基于数据驱动技术和工艺机理模型的PTA生产过程软测量建模方法[J]. 姚科田,邵之江,陈曦,纪彭,蒋鹏飞. 计算机与应用化学. 2010(10)
[5]数据驱动控制理论及方法的回顾和展望[J]. 侯忠生,许建新. 自动化学报. 2009(06)
[6]车身焊装质量控制中的数据融合模型[J]. 马祥宁,金隼,叶亮,杭富. 机械制造. 2007(03)
[7]Diagnosis of Multiple Fixture Faults in Multiple-Station Manufacturing Processes Based on State Space Approach[J]. 田兆青,来新民,林忠钦. Tsinghua Science and Technology. 2004(06)
[8]信息融合理论的基本方法与进展[J]. 潘泉,于昕,程咏梅,张洪才. 自动化学报. 2003(04)
[9]组合预测方法研究[J]. 唐小我,曹长修. 控制与决策. 1993(01)
博士论文
[1]轿车车身装配偏差流的状态空间建模方法及应用基础研究[D]. 田兆青.上海交通大学 2008
硕士论文
[1]基于遗传算法的变权重组合预测模型研究及其应用[D]. 都国兵.兰州大学 2011
本文编号：3292347
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