【摘 要】
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随着科技的发展,现代信息技术与制造业的融合日益深入,使得制造业的生产、管理方式发生了质的飞跃,产品的质量水平得到了极大的提升,但消费者对企业产品质量也提出了更高的要求。因此,企业也提出了新的制造理念,研究了信息化、智能化的制造技术,同时,也产生了海量的制造数据。如何利用数据分析、预测制造过程中遇到的问题,解决生产过程存在的隐患成了企业亟待解决的问题。某电梯零部件公司在实际生产中也遇到了上述情况。为
【基金项目】
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导师与江苏南通某电梯零部件制造公司的合作项目； 山东省重大科技创新工程项目；
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随着科技的发展,现代信息技术与制造业的融合日益深入,使得制造业的生产、管理方式发生了质的飞跃,产品的质量水平得到了极大的提升,但消费者对企业产品质量也提出了更高的要求。因此,企业也提出了新的制造理念,研究了信息化、智能化的制造技术,同时,也产生了海量的制造数据。如何利用数据分析、预测制造过程中遇到的问题,解决生产过程存在的隐患成了企业亟待解决的问题。某电梯零部件公司在实际生产中也遇到了上述情况。为了适应现代制造业发展趋势,故寻求转型升级,打造质量管理新模式。本课题基于该公司的实际调研情况,对电梯零部件企业的加工过程质量管理方法进行了研究。结合离散型企业的特征与信息化的目标,提出一套离散制造下电梯零部件质量分析与预测方法,并利用软件技术将这一方法进行了实现。本文所做的研究工作概括如下:（1）从质量数据出发,针对企业加工过程质量管控的需求,提出一种基于特征融合的XGBOOST控制图模式识别方法。首先从多维度的时间序列数据中提取出形状特征和统计特征,通过减少特征维度达到节约计算资源,提高计算速度的目的;然后使用XGBOOST算法建立控制图模式识别模型对控制图模式进行识别,根据识别模式改进加工过程,形成加工过程控制闭环;最后针对离散制造车间单件小批量的加工特点,基于加工过程控制闭环营造的稳态加工过程,采用改进后的Bootstrap统计方法进行工序能力评估,从而确保生产线的稳定可靠,实现加工过程质量控制与分析。（2）针对实际生产过程中表面粗糙度无法实时监测的问题,提出一种在线监测方法。以机床的主轴转速、背吃刀量、刀具进给速度以及工件振动量为特征,结合XGBOOST算法对表面粗糙度建立预测模型;在加工中利用加速度传感器对工件振动量进行实时采集,结合主轴转速、背吃刀量、切削速度和进给量建立表面粗糙度在线监测模型,并通过企业实际应用进行验证,证明了该方法可实现较高的预测准确度。（3）针对实际加工中工件与刀具的无规律振动导致零件表面粗糙度不受控制的问题,结合上述表面粗糙度数据实时监测方法,提出一种参数自适应优化方法。在加工开始前设立阈值,并对质量数据进行监控,当预测结果超出阈值时,系统自动对背吃刀量、切削速度和进给量进行优化,减小工件振动,保证被加工零件的表面粗糙度。与传统的先加工后测量的方法相比,提出的方法实现了在加工的同时进行预测、分析与切削参数的自适应优化,有效地控制了被加工零件的表面粗糙度。（4）在对某电梯零部件企业的管理现状进行调研的基础上,研究了质量管理软件开发的关键技术,并基于上述理论研究开发一套企业专用的质量管理系统Web应用。以Java为开发工具,利用SQL Server2008数据库来存储质量数据,设计相应的系统数据架构,并采用浏览器/客户端模式（Browser/Server,B/S）开发一个质量分析与预测平台。
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