前桥装配系统是一个众多质量特性之间存在非线性约束的制造系统。由于存在误差传递及累积效应,在制品在当前质量特性的装配结果也会受到相近质量特性的影响。同时,鉴于众多质量特性对于在制品质量的影响各不相同,相应的管控力度也应有所差异。针对前桥装配的质量控制问题,本文首先构建出关键质量特性识别模型,实现关键质量特性的识别以抓住质量控制的要点,在此基础上,建立关键质量特性控制阈预测模型,用于质量特性的控制阈预测,并使用预测值进行装配质量的合格性判定,最终实现对前桥装配过程中的质量控制。该质量控制方法的研究对降低质量控制成本,实现质量的事前控制,有效提高产品质量具有重要意义。首先,分析了前桥装配的工艺流程及其特点,阐述了装配质量控制的研究现状,并对关键质量特性进行定义,同时介绍了数据采集,数据传输等与质量控制相关的关键使能技术。然后,构建了关键质量特性识别模型,使用BP神经网络算法进行模型求解,并通过实例验证,成功找出前桥装配过程中的关键质量特性。在此基础上,针对前桥装配过程中的误差传递及误差累积效应,构建了基于粒子群神经网络的关键质量特性控制阈预测模型,并经过实验仿真证明了模型的可行性。最后,根据基于关键质量特性识别与控制阈预测的前桥装配过程质量控制方法,开发了前桥装配质量控制系统,并对装配质量控制系统的软、硬件架构、系统功能规划、数据库设计、系统界面进行了介绍,最后将系统应用于某轻卡前桥的装配质量控制,证实了系统的可靠性。