液压模块作为双离合自动变速箱的“控制中心”,是变速箱最核心的部件之一,其质量关乎整个变速箱的性能可靠性。在液压模块装配完成之后,通常会对其进行系统的台架测试,以保证每个液压模块的内在质量。通过调查发现,当前对液压模块质量相关研究主要分为两点:一是针对装配过程通过保证过程质量实现液压模块的质量控制;二是优化液压模块测试台架以提高测试的全面性与准确性从而保证最终产品的质量。但是,针对液压模块从装配到测试的整个过程研究还比较少,鉴于这种情况,本文提出面向液压模块装配-测试过程的质量预测与诊断方法,将知识图谱技术运用于装配领域,构建台架测试预测诊断模型,最终建立液压模块质量预测与诊断系统实现将理论方法进行实际应用。本文以DCT液压模块作为研究对象,首先简单介绍其组成和装配工艺流程并分析其装配过程特点,以液压模块的主油路压力控制阀等为例分析液压模块台架测试的机制,阐述液压模块质量诊断、质量预测与数据采集的支撑技术。其次,确定知识图谱的构建流程与方式,基于改进的七步法实现液压模块本体的构建。分析数据源的特点,对非结构化数据使用Bi LSTM-CRF实体抽取模型和融合Attention机制的Bi LSTM关系抽取模型进行加工处理,对结构化数据使用D2R工具进行知识抽取。将RDF数据映射储存至Neo4j图数据库实现整个基于装配-测试液压模块知识图谱的构建,为系统的质量诊断做了底层铺垫。通过构建的知识图谱可以确定,液压模块台架测试结果与装配之间具有一定的关联性与耦合性。基于此,本文提出了一种基于改进的Dense Transformer模型的预测与诊断框架,以某发动机有限公司的实际生产数据为基础,分析数据的来源与特点并对其进行相应预处理和特征选择,最终通过结果对比验证了模型的可行性。最后,基于以上的理论与和方法设计系统的开发方案并确定软、硬件架构,以某发动机有限公司DCT液压模块生产车间为应用场景,设计开发了一套面向液压模块装配与测试过程的质量预测与诊断系统（Quality Prediction and Diagnosis System,QPDS）,通过实测验证了系统的可行性与实用性。