多元制造过程能力分析及质量诊断

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在实际的制造过程中,被加工零部件或产品往往具有多个质量特性,且这些质量特性之间存在一定的相关性,如何确定该过程的过程能力指数以及对过程质量进行诊断,是迫切需要解决的问题,该问题的研究不仅对多元制造过程能力分析研究具有重要的意义,而且对多元制造过程的质量进行监控和诊断均具有一定的理论意义和实用价值。本文在实地调查的基础上,以制造生产过程为研究对象,针对具体的问题,采用主成分分析、支持向量机等方法和技术,系统地研究了多元制造过程中多元过程能力指数分析及质量诊断的理论方法和技术,这对于制造企业分析其过程现状,从而提高其产品的质量具有很重要的意义。本文的研究内容主要包括:1.生产过程质量控制与诊断体系构建。针对制造企业过程中的质量的问题,引起产品质量缺陷的既有过程运行参数也有设备及零部件因素,较完善地构建了生产过程质量控制与诊断体系与流程,更好地考虑了产品加工过程中导致产品质量缺陷的深层次原因,为制造过程波动溯源和质量改进提供有力和明确的支持。2.多元过程能力指数的度量与构建。产品的制造过程能力体现了过程稳定地实现加工质量的水平,过程能力分析的目的是研究制造过程的变异相对于设定公差的满足程度。由于产品需要多个质量特性进行描述,因而增加了多元过程能力分析的复杂性,需要对其进行降维,以简化分析过程。首先应用主成分分析法对多元过程进行降维,得到主成分分量的规格区间。在此基础上,首先提出基于体积比的改进Taam多元过程能力指数,并对其进行了统计假设检验。之后,利用主成分分量的概率密度函数,给出了多元过程的三种不合格品率,并基于此进行了过程能力分析。3.多元质量控制与诊断应用研究。在多元质量控制中,由于多个质量特性之间存在相关性的问题,多元控制图一旦发出报警信号,很难判断是哪个或者是那些变量的组合出现了问题。针对实际多元过程中均值偏移问题应用支持向量机方法进行了诊断研究,首先选取要研究的变量,每一个变量分为正常和异常两种情况,每一个变量分别用一个SVM分类模型来诊断该变量是否发生偏移,在对每一个变量的偏移进行诊断时,同时考虑了其他变量对该变量的影响,模型子个数与过程质量特性个数相等,最终结果将多元过程均值偏移划分成不同的模式组合,从而实现过程质量的诊断。
中文摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第一章 绪论第8-18页
   ·研究背景与意义第8-10页
     ·研究背景第8-9页
     ·研究意义第9-10页
   ·国内外研究现状综述第10-15页
     ·多元过程能力指数及分析研究综述第10-13页
     ·过程质量诊断研究综述第13-15页
   ·研究内容与技术路线第15-17页
     ·技术路线第15-16页
     ·研究内容第16-17页
   ·研究的创新之处第17-18页
第二章 过程能力指数及过程能力分析第18-43页
   ·过程能力指数第18-36页
     ·一元过程能力指数第18-25页
     ·多元过程能力指数第25-36页
   ·过程能力分析第36-42页
   ·本章小节第42-43页
第三章 过程质量诊断方法第43-51页
   ·基于主成分分析的质量诊断第43-44页
   ·基于T2 分解法的质量诊断第44-45页
   ·基于判别分析的质量诊断第45-46页
   ·基于神经网络的质量诊断第46-50页
     ·BP 网络结构第46-47页
     ·BP 网络的算法第47-50页
   ·本章小结第50-51页
第四章 制造生产过程质量控制与诊断体系构建第51-59页
   ·统计过程控制第51-53页
     ·单变量统计过程控制第51-52页
     ·多变量统计过程控制第52-53页
   ·统计过程诊断第53-54页
   ·制造生产过程的质量控制与诊断体系第54-58页
     ·控制与诊断的目标第55页
     ·控制与诊断体系模块第55-56页
     ·控制与诊断体系运行过程第56-58页
   ·本章小结第58-59页
第五章 基于PCA 的多元过程能力分析第59-73页
   ·主成分分析简介第59-63页
     ·主成分定义及导出第60-61页
     ·主成分分量的规格区间第61-63页
   ·基于区域体积比和PCA 的多元过程能力分析第63-67页
     ·基于区域体积比的多元过程能力指数的度量第63-64页
     ·多元过程能力指数MC ppc 和MC ppcm 的置信区间第64-67页
   ·基于不合格品率和PCA 的多元过程能力分析第67-69页
   ·实例分析第69-72页
     ·基于区域体积比和PCA 过程能力指数的应用第69-71页
     ·基于不合格品率和PCA 过程能力指数的应用第71-72页
   ·本章小结第72-73页
第六章 基于支持向量机的制造过程质量诊断应用研究第73-91页
   ·T2控制图第73-75页
   ·支持向量机第75-82页
     ·线性可分支持向量机第76-78页
     ·线性不可分问题第78-79页
     ·非线性支持向量分类机第79-82页
   ·过程诊断中的支持向量机算法第82-84页
   ·基于SVM 的MSPC 诊断研究第84-86页
   ·实例研究第86-90页
   ·本章小结第90-91页
第七章 结论与展望第91-93页
   ·论文工作总结第91-92页
   ·研究展望第92-93页
参考文献第93-100页
发表论文和参加科研情况说明第100-101页
致谢第101页
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