我国正处于从制造大国向制造强国转变的关键时期,而制造质量是制造强国的重要标志,研究制造质量控制对于制造强国的建设具有重要意义。国内外关于制造质量控制的研究取得了很大的进展,但主要侧重于制造过程的全面监控和预测,缺乏针对性。此外,随着制造设备数控化、智能化水平的不断提高,如何有效利用设备的这些特性进行质量控制显得十分重要。为此,本文研究了一种齿轮制造过程质量智能控制方法,并以齿轮制造过程质量数据为例对提出的方法进行验证。首先,分析了齿轮制造过程质量控制中存在的问题,根据目前存在的问题进行了需求分析。分析了齿轮制造过程质量智能控制方法的整体流程,从用户层、应用功能层、支撑层和设备层四个层面提出了方法的框架,并对后面章节研究的基于关联规则挖掘和模糊决策的质量控制方法、基于设备数控特性的质检控制方法等关键技术进行了分析。其次,研究了基于关联规则挖掘和模糊决策的质量控制关键技术,建立了齿轮制造过程关联规则挖掘模型,提出了基于欧氏距离的质量等级映射方法,研究了关联规则挖掘Apriori算法在制造过程质量数据中的挖掘应用,针对挖掘的关联信息有针对性地制定质量控制策略。建立了质量控制策略的模糊决策模型,研究了基于灰色关联度分析的质量控制策略模糊决策方法。然后,研究了基于设备数控特性的质检控制关键技术,研究了数控设备综合性能评价方法,研究了基于数控系统加工启停信号采集的工件识别方法,建立了质检策略的解析模型。提出了基于设备综合性能评价的质检控制策略推荐方法,并以某型号数控滚齿机为例进行实例分析。最后,以某型号齿轮的制造过程质量数据为例,验证了基于关联规则挖掘和模糊决策的质量控制方法的有效性。介绍了基于设备数控特性的质检控制系统的实现技术和系统设计,并开发了相应的系统,对质检策略的制定、质检策略的设置、质量数据的采集和质检结果的判断等功能进行了验证。