本论文是国家自然科学基金资助项目“基于质量信息技术集成的‘全质量’管理系统研究”(资助号:70272032,起止日期:2003.1-2005.12)研究内容的一部分。 本论文重点研究基于质量信息技术集成的“全质量”管理系统模型:建立以质量监控和质量管理相结合为主旨的“全质量”管理系统;研究现代质量管理的新理论和新方法;研究质量信息的获取、传输、处理等方法;研究质量管理、质量监控与质量评价方法;建立相关的多种数学模型(如灰色系统模型、神经网络模型等)。 提出了以质量信息技术集成为基础、以质量监控技术与质量管理相结合的“全质量”管理系统总体模型。重点建立了全质量管理概念模型、基于绩效目标的系统数学模型、基于系统工程理论的信息集成方法三维结构模型等9个模型,构建了系统总体框架。 研究了现代企业质量信息的获取、传输及处理方法与模型。建立了质量信息追溯3维结构模型和因果关系数学模型,研究了基于搜索引擎的因果关联强度分析方法;建立了质量信息3层(现场层、局域层和广域层)网络传输结构模型和广域网优化质量信息传输模型;研究了计量器具的5层信息编码方法,实现了基于BP神经网络字符智能识别,获得较好的网络识别精度和容错能力;研究了质量信息的动态灰色预测模型,应用于计量器具检定周期预测,获得较好的精度;研究了基于支持向量机的传感器动态补偿方法,明显缩短了传感器达到稳定的时间,提高动态测量系统的精度;研究了基于SFOM网络的质量信息聚类分析方法,实现了不同类型质量信息样本的区分、同种类型质量信息样本间的一致性程度分析、多检测样本与标准样本吻合性排序分析。 构建了质量管理、质量监控与质量评价模型。建立了产品质量创新绩效模型、因素关联模型、质量创新框架模型;研究了基于网络的光机电一体化质量监控体系功能结构模型,建立了远近程多传感器汽车故障监控诊断系统,构建了故障诊断数学模型,实现了基于BP神经网络故障仿真识别;研究了单光束照射细丝外径质量信息获取方法和数学模型,选用径向基函数神经网络构建在线预测优化控制体系,获得较好的的测量精度、较小的预测误差,适合实时优化监控;建立了产品质量创新绩效目标多层综合评价结构模型和数学模型、基于DEA方法的质量控制效率优化评价数学模型,结合Matlab语言实现了质量控制相对有效性排序评价。 本论文运用模糊集理论、灰色系统理论、神经网络理论等现代理论,建立“全质量”管理系统多种相关数学模型,并运用现代信息技术、计算机新技术对“全质量”管理系统进行实用研究,为研究成果转化为生产力提供了实现方法和技术路线;运用系统论、信息论、控制论及并行工程等理论,将现代企业的质量监控和质量管理融合在一起,并引入信息科学、计算机技术、测控技术、数学方法等开展多学科的交叉研究,建立了基于质量信息技术集成的“全质量”管理系统,为现代企业质量管理的研究引入新思路和新方法;结合企业实际进行了试验研究和部分实证研究,对发展我国现代企业的质量管理和质量控制技术,尽快缩小我国在适应高新技术领域的质量管理方面与国外的差距,