当前我国柴油发动机产业规模不断增大,但功率一致性较差仍是制约国产柴油发动机的市场竞争力的因素之一。柴油发动机作为典型的复杂机械产品,涉及零部件数目众多,装配工艺关联复杂且存在传递耦合效应,主要表现为装配质量波动随着工序流不断向下一道工序传递、累积,最终共同影响整机质量。然而,传统的理论建模、仿真分析等方法一方面无法准确刻画复杂生产过程,难以量化制造过程参数与产品质量的关系;另一方面在动态生产环境下往往会出现虽然制造过程参数符合工艺规范但产品性能达不到要求的情况,表明传统方法对误差累积和传递并不能有效预测。因此,如何有效量化分析制造过程参数与功率质量间的关联关系,准确定位关键影响因素指导生产过程参数优化控制、并对产品质量进行有效预测成为柴油发动机功率一致性控制过程中的难点。随着柴油发动机企业信息化和智能化程度的提升,海量制造过程数据得以有效采集和存储。本文从数据驱动质量的角度出发,以柴油发动机装配及测试过程为研究对象,挖掘发动机生产过程参数与功率质量间的关联关系,并建立了装配质量预测模型,避免了柴油发动机生产过程控制的盲目性。本文的主要研究内容如下:1.柴油发动机制造过程分析及数据预处理首先详细介绍了柴油发动机整机装配及台架测试过程中的工艺质量控制参数,然后在分析了工艺质量参数的分布特点的基础上,对数据进行缺失值、异常值及标准化等预处理,为后续的关联分析挖掘作数据准备。2.柴油发动机制造过程关键影响因素识别柴油发动机制造过程存在大量质量控制点,各控制点参数对产品质量的影响各异,为有效量化并挖掘与产品质量的真实关联关系,提出了基于互信息-网络去卷积(Normalized Mutual Information-Network Deconvolution,NMI-ND)的关系网络建模优化方法,首先基于标准化互信息对柴油发动机制造过程参数进行关联关系评价,并构建制造过程参数关联关系网络;为消除关联关系网络中的由于传递耦合效应而引起的链式噪声,设计了网络去卷积(Network Deconvolution)算法对关联关系网络进行优化,挖掘出柴油发动机制造过程影响功率质量的关键因素。3.柴油发动机制造过程参数优化与装配质量预测从统计理论及发动机运行原理角度分析了上述关键影响因素对功率质量的影响,并给出了相应的优化策略,对生产装配过程提供了指导;研究了基于数据驱动的柴油发动机功率质量预测方法的应用,根据生产过程参数之间的关联特性及实时装配过程数据,利用支持向量机构建了柴油发动机功率质量预测模型,实现柴油发动机功率质量实时预测,提升柴油发动机产品质量控制能力,降低柴油发动机台架测试过程成本。