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汽车行业是我国经济的主要支撑行业之一。随着现今汽车行业的快速发展,汽车的性能不断提高,人们对汽车的需求更加旺盛,然而交通事故变得更为频繁,危害性更加严重,汽车的安全性变得尤为重要。汽车安全气囊是汽车安全性能最主要的体现,当汽车发生碰撞时,通过汽车安全气囊系统可大大降低司机和乘员的危害程度。如果安全气囊在发生碰撞时没有及时地打开,会大大提高司机和乘员的危害程度。因此,对安全气囊的质量的严格要求是有必要的。汽车安全气囊质量追溯系统就是安全气囊在生产、安装以及在汽车使用之后对安全气囊的质量进行跟踪、判断、决策的系统。本系统以奥托立夫公司实际生产相结合,以多传感器的信息融合技术为基础,利用条形码技术对产品进行追踪,最终达到汽车安全气囊质量追溯系统的建立。本文主要有以下几个方面的研究内容：(1)依托吉林省重大科技攻关项目,在对奥托立夫公司实际生产系统进行调研基础上,分析掌握影响质量追溯的各种因素。(2)利用汽车安全气囊装配工序中已有的先验知识,构建并训练了一个自组织神经网络SOM的多传感器故障诊断系统；通过现场的多传感器采集设备运行数据信息输入故障诊断的系统,利用自组织SOM神经网络的聚类性能,得到装配工序中故障的类型；此外,采用改进的SVM信息融合算法(LSSVM)实现电机的故障诊断。(3)利用条形码技术使产品和条形码数据一一对应,建立安全气囊生产线的数据信息库,实现安全气囊生产线的产品质量追溯可查。(4)基于JAVA SWING的前台界面进行设计,同时运用SQL SERVER2000(?)(?)数据库的开发,最后通过TCP/IP通信协议实现前台与后台本地数据库(服务器端数据库)的数据交互,实现生产线数据的实时监控、存储、追溯、统计等一系列功能。通过安全气囊质量追溯系统,可以大大减少汽车安全质量问题,具有广泛应用前景。