（机械工程专业论文）基于产品质量基因的水泥装备制造过程质量诊断方法研究.pdf

中文摘要 随着科学技术的进步和经济全球化的发展，市场竞争日益激烈，优质的产品 质量是企业提高核心竞争力的关键因素。面对水泥装备制造业的发展机遇，企业 必须提高制造过程中的质量诊断方法，提供最优质的产品，才能获得并保持有利 的市场地位。现有的一些质量诊断的方法和模式，如统计分析建模，专家诊断系 统、模糊诊断系统、人工神经网络诊断系统等分别从不同的侧面致力于提高质量 诊断方法的正确性和方便性。 水泥装备制造行业质量诊断分析是综合了产品工艺设计、加工和专家经验等 的一个复杂过程，需要考虑产品质量信息的获取和提炼，分析质量信息间的关联 性等。基因工程技术目前在设计、制造领域有了广泛的应用，本课题将其应用进 一步扩展，应用在了产品制造过程的质量诊断上，提出基于产品质量基因的质量 诊断模式：通过设计、存储、提取产品质量基因编码，分析产品质量基因的遗传、 变异过程，优化质量诊断流程来达到质量诊断的目的。本文从以下几个方面对水 泥装备产品加工过程中的质量诊断方法进行研究： ( 1 ) 分析了产品质量基因的产生，提出了产品质量基因模型，确定了产品质 量基因组成，结合水泥装备加工企业质量信息的复杂性，提出了产品质量基因 ( p q g - c o d e ) 编码方式和产品质量基因x m l 存储模式( p q g x m l ) ，并实例 分析了产品质量基因编码方法。 ( 2 ) 分析了水泥装备产品质量基因的形成与进化、水泥装备产品加工的检测 过程。根据其质量基因进化与检测的特点，深入剖析了产品质量基因的各种遗传 与变异，并实例进行了分析；针对产品遗传与变异特性，提出了水泥装备产品的 质量基因诊断模型。 ( 3 ) 根据质量基因诊断模型，提出了质量基因相似度定义，并分析了基于质 量基因相似度的质量诊断流程，即通过比较待检测产品质量基因与产品质量基因 诊断知识库中的案例基因的相似度与给定阀值的大小，来判断产品在加工工序 中，质量的合格性，并获取产品加工过程中的质量诊断结果。 ( 4 ) 研究了基于产品质量基因的质量诊断系统的需求分析及总体结构，并使 用a s p n e t ( c 撑) 和s q ls e r v e r 2 0 0 5 ，开发出质量诊断的各模块，最后在唐山 某水泥装备制造企业进行了实施和应用，取得良好的效果。 最后对全文的研究工作进行了总结，分析存在的不足，并对课题的后续研究 工作进行了展望。 关键字：产品质量基因，质量基因编码，质量基因相似度，质量基因诊断 a b s t r a c t w i t ht h er a p i dd e v e l o p m e n to fs c i e n t i f i ct e c h n o l o g ya n de c o n o m i cg l o b a l i z a t i o n ， i n c r e a s i n g l yf i e r c em a r k e tc o m p e t i t i o n ，t h eh i g h - q u a l i t yp r o d u c t si st h ek e yf a c t o r sf o r e n t e r p r i s et oi m p r o v et h ec o r ec o m p e t i t i v e n e s s f a c i n gt h ed e v e l o p m e n to p p o r t u n i t y o fc e m e n te q u i p m e n tm a n u f a c t u r i n gi n d u s t r y ，i m p r o v i n gt h eq u a l i t yd i a g n o s i s m e t h o d si nm a n u f a c t u r i n gp r o c e s sa n dp r o v i d i n gt h eb e s tq u a l i t yp r o d u c t si st h eb e s t w a yf o re n t e r p r i s e st oo b t a i na n dk e e paf a v o r a b l em a r k e tp o s i t i o n s o m ee x i s t i n g q u a l i t yd i a g n o s i sm e t h o d sa n dm o d e s ，s u c ha ss t a t i s t i c a la n a l y s i sm o d e l i n g ，e x p e r t d i a g n o s i ss y s t e m ，f u z z yd i a g n o s i ss y s t e m ，a n da r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r kd i a g n o s i s s y s t e ma n ds oo na r eu s e dt oi m p r o v et h ee x a c t n e s sa n dc o n v e n i e n c eo fq u a l i t y d i a g n o s i sm e t h o d sf r o md i f f e r e n ts i d e s ，r e s p e c t i v e l y c e m e n te q u i p m e n t m a n u f a c t u r i n gi n d u s t r yq u a l i t yd i a g n o s i sa n a l y s i s i sa c o m p l i c a t e dp r o c e s s 、 ，i t hc o m p r e h e n s i v ef a c t o r so fp r o d u c td e s i g n , p r o c e s sa n d e x p e r t i s ea n d5 0o n , w h i c hn e e d st oc o n s i d e rt h ea c q u i s i t i o na n dr e f i n i n go fp r o d u c t q u a l i t yi n f o r m a t i o na n da n a l y s et h er e l e v a n c eb e t w e e nt h eq u a l i t yi n f o r m a t i o n a t p r e s e n t , g e n e t i ce n g i n e e r i n gt e c h n o l o g y h a sb e e n w i d e l y u s e di n d e s i g n a n d m a n u f a c t u r i n gf i e l d s ，t h i ss t u d yf u r t h e re x p a n d si t sa p p l i c a t i o n , a n di ti su s e di nt h e q u a l i t yd i a g n o s i so fm a n u f a c t u r i n gp r o c e s s t h ep r o d u c tq u a l i t yg e n eq u a l i t y d i a g n o s i sm o d e li sp u t t i n g f o r w a r dt oa c h i e v et h ep u r p o s eo fq u a l i t yd i a g n o s i s t h r o u g hd e s i g n i n g ，s t o r i n g ，c o l l e c t i n gp r o d u c tq u a l i t yg e n ec o d e ，a n a l y s i n gh e r e d i t y a n dv a r i a t i o np r o c e s so fq u a l i t yg e n e ，o p t i m i z i n gt h eq u a l i t yd i a g n o s i sp r o c e s s t h i s s t u d ya n a l y z e st h eq u a l i t yd i a g n o s i sm e t h o d si nc e m e n te q u i p m e n tp r o d u c tp r o c e s s i n g f r o mt h ef o l l o w i n ga s p e c t s ： ( 1 ) p r o d u c tq u a l i t yg e n e t i cm o d e li sp u t t e df o r w a r dt h r o u g ha n a l y z i n gt h eo r i g i n o fp r o d u c tq u a l i t yg e n ea n dt h ec o m p o s i t i o no fp r o d u c tq u a l i t yg e n e t h ep r o d u c t q u a l i t yg e n e ( p q g - c o d e ) c o d i n gm e t h o da n dp r o d u c tq u a l i t yg e n ex m ls t o r a g e m o d e si s p u t t e d f o r w a r dc o m b i n e dw i t ht h ec o m p l e x i t yo fc e m e n te q u i p m e n t p r o c e s s i n ge n t e r p r i s eq u a l i t yi n f o r m a t i o n t h ep r o d u c tq u a l i t yg e n ec o d i n gm e t h o di s a n a l y s e di no n ee n t e r p r i s e ( 2 ) a n a l y z i n gt h ef o r m a t i o na n de v o l u t i o no fc e m e n te q u i p m e n tp r o d u c tq u a l i t y g e n ea n dt h et e s t i n gp r o c e s so fc e m e n te q u i p m e n tp r o d u c t d i s s e c t i n gv a r i o u sk i n d so f h e r e d i t ya n dv a r i a t i o no fp r o d u c tq u a l i t yg e n ea n da n a l y z i n gt h ei n s t a n c e ；c e m e n t l i e q u i p m e n tp r o d u c tq u a l i t yg e n ed i a g n o s t i c m o d e li sp u t t e df o r w a r db yt h e c h a r a c t e r i s t i c so f p r o d u c th e r e d i t ya n dv a r i a t i o n ( 3 ) a c c o r d i n gt ot h eq u a l i t yg e n ed i a g n o s t i cm o d e l ，t h ed e f i n i t i o no fq u a l i t yg e n e s i m i l a r i t yi sp u t t e df o r w a r d ，a n da l s oq u a l i t yd i a g n o s i sp r o c e s sb a s e do nq u a l i t yg e n e s i m i l a r i t yi sa n a l y s e d ，t h a ti sw h e t h e rt h eq u a l i t yi sn o r m a lo rn o tc a n b ej u d g e db yt h e g i v e nt h r e s h o l da n dt h es i m i l a r i t yb e t w e e nt h ed e t e c t e dp r o d u c tq u a l i t yg e n ea n dc a s e g e n eo fp r o d u c tq u a l i t yg e n e t i cd i a g n o s i sk n o w l e d g eb a s e ( 4 ) t h ed e m a n da n a l y s i sa n dg e n e r a ls t r u c t u r eo fq u a l i t yg e n ed i a g n o s i ss y s t e m b a s e do nt h ep r o d u c tq u a l i t yg e n ei ss t u d i e d ，a n de a c hm o d u l eo fq u a l i t yd i a g n o s i si s d e v e l o p e db ya s p n e t ( c 群) a n ds q ls e r v e r2 0 0 5 ，a n df i n a l l yi t i su s e di nac e m e n t e q u i p m e n tp r o c e s s i n ge n t e r p r i s ei nt a n g s h a na n da c h i e v e sg o o d e f f e c t f i n a l l y ，t h et e x ts u m m a r i z e st h er e s e a r c hw o r k , a n a l y z et h ed e f i c i e n c i e s ，a n d p r o s p e c tf o l l o w - u ps t u d ys u b j e c t s k e yw o r d s ：p r o d u c tq u a l i t yg e n e ，q u a l i t yg e n ec o d e ，q u a l i t yg e n e t i cs i m i l a r i t y ， p r o d u c tq u a l i t yg e n ed i a g n o s i s m 武汉理工大学硕士学位论文 1 1 研究背景 第1 章绪论 水泥装备制造企业在我国国有大中型企业中占有很大一部分。这类企业的 具有产值大、产品加工工艺复杂、制造周期长、重复性很低的特点。随着科学 技术的进步和全球化经济发展，市场竞争日益激烈，水泥装备制造行业所处的 环境发生了巨大的变化，优质的产品质量能提高企业的市场竞争力【m 】。影响质 量的两个主要因素是，满足顾客的设计质量和加工过程中满足设计质量特征， 对于企业来说，后者往往难以控制。因此，水泥装备制造企业加大产品生产过 程中质量管理理论研究与应用，变得越来越紧迫，是企业赖以生存的基础。 质量管理中，在质量方针及目标确定的情况下，产品的加工过程是产品质 量形成的主要环节【3 训。为了保证产品质量，就必须对产品加工过程中的质量特 性指标及工艺设计的参数等进行实时检测与监控，通过质量诊断以及过程调整 来使产品质量保持较高水平。水泥装备制造行业由于其产品的特殊性，通常以 一个项目或一个工程来作为质量管理的基础，对项目或工程确定质量方针、质 量目标，并作出质量决策，进行质量诊断等是保证产品按时完成，按时交货的 前提。 随着科技的进步，在水泥装备制造过程中科技含量越来越高，水泥装备制 造行业质量管理呈现出新的特点与难点： ( 1 ) 同种类型的产品制造过程所包含的质量信息基本相同： ( 2 ) 随着产品科技含量的提升，使得水泥装备生产过程越来越复杂，并且由 于大型单件产品生产过程的不重复和重复性很低，缺乏对监视过程的动态跟踪， 实时监控数据量小，如何利用产品设计参数、生产过程中质量的影响系数，质 量分析的历史数据以及根据专家经验快速并正确的对生产过程进行分析，找出 质量的波动源，并分析出导致质量波动的因素，是提升水泥装备企业质量控制 的关键和瓶颈； ( 3 ) 质量信息复杂，由于生产的复杂，使得企业之间的分工越来越明确。 生产过程中的某道工序甚至整个工件可能要外协到其他企业加工，产品质量信 息不仅要在企业内部进行交换，还要在上下游企业之间流动。怎样统一表达质 武汉理工大学硕士学位论文 量信息，对多工序生产系统中的质量信息进行高效整合、储存以及共享已经是 企业应对的新问题； ( 4 ) 质量诊断难度加大。在分析质量特性偏差时候，需要大量的质量信息， 这些信息有动态的、静态的、设备的、工件的，并且信息之间相互传递和影响。 并且每个质量特性都有自己的精度范围，若仅从单个质量特性的角度考虑，可 能检测的值是符合精度范围，但是从工序中所有质量特性的角度以及下道工序 或下几道工序的角度来考虑，当前工序的所有质量特性满足了精度要求，后续 加工工序仍然可能出现质量偏差； ( 5 ) 质量控制计划要求变动大。大型单件产品设计复杂，其制作工艺、制 造b o m 等经常变动，使得质量检测要求经常变动，为质量诊断带来了困难。 针对上述新特点及难点，水泥装备制造行业常用的质量管理和诊断方法有： 统计分析建模，专家诊断系统、模糊诊断系统、人工神经网络诊断系统等分别 从不同的侧面致力于提高质量管理的水平和诊断方法的正确性和方便性。但存 在以下不足： ( 1 ) 大多采用集中于统计过程控制和结合人工智能的方法进行研究，该方法 在应用过程中需要大量加工现场采集的质量数据，不适用于大型单件产品生产过 程中的质量管理与诊断； ( 2 ) 工序质量诊断中，一般建立针对工序制造过程的数学模型，但是制造过 程比较复杂，而且存在许多不确定性，仅用数学模型不能对水泥装备产品制造过 程中工序间复杂的关联表示完整； ( 3 ) 没有考虑质量特性指标间的相互影响，对单个质量特性指标的分析不能 正确找出引起质量偏差的原因； ( 4 ) 在现有质量控制与诊断系统中未能将所有动态质量信息提供给质量决策 者，实现质量知识的共享。 面对传统质量管理理论及诊断方法在水泥装备制造行业中遇到的问题，急 需要一种结合水泥装备制造行业设计、生产、制造加工的质量诊断方法，来提 高水泥装备制造过程的合格率，并且指导产品设计和生产，为企业带来效益。 基因工程技术目前在设计、制造领域有了广泛的应用，本课题将其应用进 一步扩展，应用在了产品制造过程的质量诊断上，提出产品质量基因诊断模式， 分析该质量特性在下道工序是否发生遗传和变异，其发生变异的概率是多少， 结果如何，实际检测的值与正常值之间的关联度，来决定该道工序所有的质量 特性是否符合要求等，若发现了质量特性不达标的情况，及时补救便能够减少 2 武汉理工大学硕士学位论文 损失。从而通过产品质量基因来统计和管理质量信息，准确分析出质量问题的 根源，找出相似问题的原因所在，极大的提高了产品设计、加工的质量。该模 式在一定程度上弥补了现有质量诊断方法的缺点，在理论和应用上对水泥装备 产品实时质量诊断和控制产生了重要的意义： ( 1 ) 在理论上，本项目的研究将生物学上的基因工程理论应用到了质量管 理上，提出了基于产品质量基因诊断模式。通过收集、存储、处理、分析产品 质量基因信息，来理清工序间复杂的影响、工序中不同质量特性间的相关性， 将质量诊断问题转换为对产品质量基因的分析，对增强质量信息的识别、转换、 加工、传递与分析能力大有提高。并用质量基因相似度分析法来达到对工序质 量诊断和预警的效果，提高了质量分析的效率与正确性，为工序质量诊断提供 了新的思路和方法。 ( 2 ) 在应用上，产品质量基因诊断模式实现了质量信息获取和管理，使 得质量信息快速共享，以及将质量管理人员积累的知识为工艺制作员工和生产 加工班组服务。质量管理人员很容易找到质量波动的根源，从而对后续的加工 提供指导和保证生产的交货期。 1 2 质量诊断的国内外研究现状 1 2 1 质量管理理论现状 质量管理在企业管理中占据重要地位。质量管理理论的发展是一个自然历 史过程，随科学技术和经济水平的发展而不断的发展着。新的质量管理思想在 新的经济技术背景下发展起来，同时又吸收以前管理思想的精华【3 】。从概念上理 解质量的含义，一件产品的质量并不是简单的表现其性能参数，它还包括综合 表现产品的可靠性、实用性、外观以及售前和售后服务水平等各方面因素。从 质量方法论上来看，已经历了质量检验( q u a l i t yi n s p e c t ) 、统计质量管理 ( s t a t i s t i c a lq u a l i t yc o n t r 0 1 ) 和全面质量管理( t o t a lq u a l i t ym a n a g e m e n t ) 以及 i s 0 9 0 0 0 质量标准化阶段；从工序质量控制理论与方法来看，从统计过程控制 ( s t a t i s t i c a lp r o c e s sc o n t r 0 1 s p c ) 发展到统计过程诊断( s t a t i s t i c a lp r o c e s s d i a g n o s i s ，s p d ) ，目前已发展到统计过程调整( s t a t i s t i c a lp r o c e s sa d j u s t m e n t ， s p a ) 阶段；对于质量控制的实施方法也发生了很大变化，最初单一借助人工和 3 武汉理工大学硕士学位论文 经验，已经转变为自动化与智能化，借助集成各个质量阶段的质量系统实现。 当今信息技术蓬勃发展，在许多领域都有重要的应用，质量控制的发展很 好的结合了信息化手段，使其由传统的质量控制转变为与信息化相结合的现代 质量控制。另外，针对并行工程在现代制造的迫切需求的环境下，在质量控制 工程的研究和应用中出现了对于质量信息获取、分析与整理为为控制的主要任 务，也使其有了进一步的发展【5 】。在质量管理与并行工程集成技术，计算机集成 系统( c i m s ) 下质量控制理论【6 7 】，在质量功能展j ：( q u a l i t yf u n c t i o nd e p l o y m e n t ， q f d ) 研究等方面，国外在学术和技术上均占有优势，这一切都促进了质量控制 理论的发展，并对质量管理变革产生很大影响【3 , 9 1 。 1 2 2 质量诊断现状 制造过程质量信息是质量诊断的基础，它包括了产品本身结构和影响制造 质量的信息，以及在制造质量控制过程中所产生的信息。对于质量信息数字化 转化应用常见于基于万维网本体论语言l l 、可扩展标记语言( e x t e n s i b l e m a r k u p l a n g u a g e ，x m l ) u 2 】等工具，文献【1 3 】将质量信息结构树与x m l 语言和s t e p 标准 的优点结合起来，形成一个包含应用层、逻辑层、物理层三层的制造质量信息 模型的框架；文献 1 4 1 应用j 2 e e + x i d l 来合理、有序、有效地管理和利用制造质 量信息。在质量信息传递与转化方面，图论与质量功能展开技术应用相对较广。 可见，对制造过程质量信息的转化问题，因为其是一个多层次、多维度并关联 复杂的数据问题，目前并没有统一的处理方法。目前虽然已有基于万维网本体 论语言、x m l 等工具的语义表达架构但是这类架构只能进行定性的结构化描述， 不具有定量计算的能力，因而无法与统计方法相结合。因此，还需进一步对制 造质量信息数字化转化方法进行深入研究，以提高转化的准确度和精度。 随着人工智能技术的发展，目前专家诊断系统、模糊诊断系统、人工神经 网络诊断系统等技术被广泛应用到了质量诊断中，文献【1 5 】提出了基于粗糙集的 多工序质量诊断系统来解决质量诊断问题：文献 1 6 】中在多工序质量控制问题 中，面向连续型制造业，利用偏最小二乘回归法，建立了多工序质量模型：文 献 1 7 中在多工序质量分析与预测的研究中利用尺寸关联和偏最小二乘回归， 结合零件加工特征和基准，建立尺寸链的工序关联矩阵，在存储零件工艺信息 中采用特征描述法。文献 1 8 中提出了一种面向多工序制造过程的e 一质量控制 模式，提供了实现复杂零件的高精度、数字化加工的新途径。以上方法，一般 首先建立制造过程中的数学模型，但是制造过程存在复杂性和不确定性，仅用 4 武汉理工大学硕士学位论文 个数学模型对制造过程中的各种因素建模难以实现，不适应像水泥装备加工 行业的大型单件生产模式，并且柔性差，不能考虑到多指标之间的关联性。 综上所述，目前国内外专家对工序质量的研究正朝着智能化、网络化、集 成化方向发展。在这种趋势下，质量诊断过程中对质量信息的高自动化处理程 度能降低工序质量诊断对专家的依赖程度；较强的实时性能够及时发现并处理 问题；标准的信息数据格式能够使信息应用于不同的环境。但大都或多或少地 存在一些缺陷与不足，主要包括质量信息量大型杂，转化的准确度不高；偏重 统计建模方法的应用，在水泥装备加工的生产模式下存在一定的局限性；此外， 上述研究工作没有考虑需求信息转化、建模、诊断整体的功能集成，智能建模 与智能诊断理论到实际应用仍有待加强。因此，目前虽然在质量建模与质量诊 断领域进行了很多具有探索性的研究，但是综合考虑质量信息关联的复杂性、 多维性、动态性，开展基于产品质量基因的质量诊断方法研究仍是十分迫切和 非常必要的。 1 2 3 质量基因诊断的由来与现状 随着基因工程理论的研究与发展，基因工程和其他独立的学科开始相互借 鉴，互为基础，在很大程度上达到了融合，促进了各自领域的发展。生物学上， 具有特定遗传信息的核苷酸序列称为基因，用于传递遗传信息，是生物体的生 命蓝本。基因是控制遗传的实体，它是d n a 和蛋白质( 组蛋白) 结合而成的核蛋 白，d n a 主要负责传递遗传信息，组蛋白起调节作用。基因的本质是具有生理 功能的d n a 片段，是由包含有a ，t ，c ，g 四种碱基的核苷酸组成的i l 勉。 医学上，通过基因诊断技术能够快速诊断出家族的遗传病史，并有针对性 治疗和预防，或预测遗传病发生的概率1 2 2 1 。本文将该理论借鉴并应用到机械加 工质量诊断上。目前国内外学者对机械工程与基因工程理的融合及基因诊断理 论上做了一些探索：文献 2 3 1 提出了设计基因工程，将基因应用在遗传算法中； 文献 2 4 2 5 对知识基因的概念进行了阐述；文献 2 6 - 2 7 1 从产品基因不同阶段的 作用不同出发，把基因进行了分类：文献 2 8 1 从产品基因的角度提出新的变型设 计方法，构建支持变型设计的产品基因模型以及操作序列，在此基础上建立了产 品优化模型。文献 2 9 】提出了过程信息基因模型的分类、编码和建模的一般方法， 包括标准过程术语、基本过程模块和过程参考模型等。文献 3 0 】提出了基于产品 基因的大批量定制产品仿生建模方法。以上方法，虽然没有将产品基因理论应 用到具体的产品质量诊断中，但是加速了质量基因诊断理论的产生。 5 武汉理工大学硕士学位论文 1 3 研究目标与内容安排 本课题的研究目标为以水泥装备制造企业为背景，对其产品的质量诊断进 行充分的调研，建立适合水泥装备制造企业的质量诊断方法，提出基于产品基 因的质量信息表示与编码方法。通过数字化制造手段获取产品基因数据，并采 用科学有效的编码方法对产品基因进行编码，让质检人员对产品质量问题的分 析更加方便快捷。提出基于产品基因的质量问题分析与诊断方法。产品基因包 含了产品设计、加工、检测的相关信息，一旦工序质量出现异常波动，则可对 产品质量基因片段进行分析和诊断，该方法将提高企业质量管理的效率，增加 竞争力。最后开发出a s p n e t 平台下基于产品基因的质量诊断原型系统，提高 质量管理的信息化水平，为质量管理实现数据共享与无纸化办公。论文共分六 章，整体安排如图1 1 所示。 第一章：绪论。本章对水泥装备制造行业质量诊断的背景和产品质量基因 理论进行分析，提出基于产品质量基因诊断理论的质量诊断技术，并对国内外 现状进行综述，明确研究目标和内容。 第二章：产品质量基因信息表示研究。通过分析产品质量基因的产生、产 品质量基因的特性，确定了产品质量基因的组成，提出产品质量基因模型；研 究该模型下产品质量基因的编码及存储方式、并结合企业实例分析和验证了该 编码方法。 第三章：水泥装备产品质量基因研究。主要内容包括：研究了水泥装备 制造过程中产品质量基因的进化过程、以及水泥装备加工型企业的产品质量基 因的检测流程；深入剖析了建材产品在加工过程中产品质量基因的各种变异 和遗传，并进行了实例分析；确定了基于产品质量基因的水泥装备制造过程 中的质量诊断模型。 第四章：基于产品质量基因相似度的质量诊断方法研究。针对产品质量基 因的特点，提出基于产品质量基因相似度的质量诊断流程，主要内容包括： 定义产品质量基因相似度；基于产品质量基因的流程分析；实例分析。 第五章：基于产品质量基因的质量诊断系统开发与应用。研究在产品质量 基因诊断方法下，面向水泥装备制造企业的质量诊断功能模型，数据模型：最 后展示系统在某企业的实施应用。 第六章：总结与展望。总结全文所作的研究工作，归纳并整理论文的创新 6 武汉理工大学硕士学位论文 点，并进行展望，指出了后续的研究内容。 基 于 产 口 1 1 1 1 质 量 基 因 的 水 泥 装 备 制 造 过 程 质 量 诊 断 方 法 研 究 1 4 课题来源 第一章绪论 型土 第二章产品质量基冈信息表示研究 i 第三章水泥装备产品质量基因研究 支 相辅t 。 l 调 持， 相成上 整 l 第四章基于产品质量基因的质量诊断方法研究 图1 1 论文总体结构 本课题的来源是结合企业的实际需求，并进行理论研究和分析。本文的研 究的课题是从以下几个课题中提炼而来。 ( 1 ) 国家自然基金课题：基于演化博弈的核心制造企业订单跟踪与预测方 法研究( n o 7 11 7 11 5 4 ) 。 ( 2 ) 横向课题：唐山中材重型机械有限公司数字化管理平台规划及开发。 7 武汉理工大学硕士学位论文 第2 章产品质量基因信息表示研究 产品质量基因信息是质量基因诊断的基础，它包含了产品从设计到制造完 成的全生命周期的质量信息，其原理是用结构化和非结构化的语言赋予特殊的 含义来表示产品在加工过程中的质量信息，从而方便人和计算机的识别和处理。 本章重点介绍了产品质量基因的模型、质量基因信息的分类、表示方法等。 2 1 产品质量基因 尽管机械产品没有实际的产品基因，但存在与生物类似的遗传信息。制造 过程涉及到的工序及工序质量管理资料、5 m i e 因素分析、关键或特殊工序能力 分析、检验与测试质量，包括质量体系、制造准则等，是质量信息的核心所在。 产品质量信息必须包含这些信息，而且随着加工过程的逐步深入以及逐层传递， 我们定义这种传递为信息的遗传性，从而引入质量基因技术。质量建模过程中， 我们将核心的制造参数、制造准则及专家经验总结归纳出来，进而驱动产品质 量基因，将基因中的信息通过遗传、继承的方式传递到子代，子代再整合自身 的制造质量信息，核心基因由此形成，逐层遗传和传递，再基因信息传递中， 有些情况下甚至会用变异的方式传递到零件中，以此构成了整个产品的质量基 因树状结构，构建产品质量基因模型。 2 1 1 产品质量基因模型 目前，国内外学者对产品基因有较多的研究，而对产品质量基因只是作为产 品基因应用的一个方面，还未形成一个统一的定义1 3 1 3 6 1 。但是对相关文献的分 析，可以看出产品质量基因都是在生物基因基础上衍生的，在本质上与生物的 遗传和变异有共同之处，认为产品质量基因是具有一定相似性和通用性的产品 工艺信息、加工质量特性以及产品质量特性的影响因素等。正如，生物学上， 基因控制着生命的实体，决定着遗传的性状，产品质量基因具备以下三个要素： ( 1 ) 产品质量基因决定了产品全生命周期中的质量特征及产品设计的的基 本功能、要求等。 ( 2 ) 产品质量基因在实践中证实，有遗传价值的产品质量信息对产品的设 计、加工、工艺制作有继承和借鉴的意义和价值，产品质量基因的遗传和正常 8 武汉理工大学硕士学位论文 的变异是产品创新的关键因素之一。 ( 3 ) 产品质量基因是标准化了的产品质量信息，能方便产品质量信息的存 储、查询、分析等。 本文结合产品质量基因的理论研究，提出新的产品质量基因模型。如图2 1 所示，产品基因模型紧紧抓住类似于生物基因和d n a 片断这两层的产品信息进 行建模，将产品工艺信息、关键工序中零件质量特性及质量影响因素等看作 “d n a 片段，具有特定含义的编码、结构化、非结构化语言比作组成d n a 的 编码区和非编码区数据，则对产品过程质量诊断可以转换为对产品质量基因和 “d n a 片段 的分析与研究。 基因 d n a 片段 编码区和 非编码区 产晶质量基因 工艺、零件、质量特性、 质量特性影响因素等 具有特定含义的编码、结构 化、辈结构化致据 2 1 2 产品质量基因组成 图2 1 产品质量基因模型 在对产品质量基因的定义中，由于各学者研究的对象不一样，所获取的产品 信息不一样，所以对产品质量基因的定义存在较大的差异。本文结合某水泥装 备制造企业的经营实际，通过研究其复杂生产系统，及引起质量波动的各因素， 例如，在每道工序中，质量都受到了5 m 1 e ( 加工工人、加工机器和设备的状态、 加工件的材料、加工的工艺和环境、质检人员的测量手段) 的影响，并且上游 的质量变异会影响下游的加工质量，甚至有变异放大的可能等，定义产品质量 基因如下t 定义l ：产品质量基因。产品质量基因是由质量信息组成的一个5 元组， p q g = ( s ，t ，f v g ) 。其中s 代表产品标签信息集，包括标识符、类别、名称、 9 武汉理工大学硕士学位论文 序列号和其他信息；t 代表产品工艺信息集，包括定位基准、工具( 刀具、夹具) 等；f 代表加工工序中产品质量特性集，包括平行度、圆柱度、尺寸等等；v 代 表了f 所表示质量特性集的精度；g 代表质量特性影响因素集，包括5 m 1 e ( 人、 机器和设备、材料、方法、测量和环境) 及5 m 1 e 的相关属性。 产品质量基因确定了产品在加工过程中，每道工序下产品的属性，为产品 加工过程中工序的关联信息、以及工序内部质量特性间的相互影响提供了依据 和便利。 2 2 水泥装备制造过程质量基因特点 水泥装备产品大多是按客户的要求定制，面向订单组织生产，其产品与批 量生产、重复生产和连续生产等其他生产类型的企业相比，不仅结构复杂，数 据量大，而且相似度不高，数据重复使用率极低。其产品质量基因设计时，需 要考虑以下质量复杂性特点： ( 1 ) 产品的系列化和标准化，产品结构组成趋近于稳定，工艺设计趋近于 标准化。 ( 2 ) 产品大，为满足发运和装配需求，需对图纸进行拆分，拆分件是不仅 要满足自身的加工质量特性，还要满足拆分前的质量特性，给质量基因表示、 质量基因获取带来困难。 ( 3 ) 原材料种类繁多，对于制造企业来说，其产品组成部分主要包括原材 料、外协件、外购件及自制件四大类，不同材料类别的质量要求不一样，给质 量基因的影响因素增加更多影响。 ( 4 ) 产品设计变更，导致产品质量要求和计划变动，对质量诊断和质量分 析带来困难。并且产品本身往往由成百上千个组件与零部件构成，导致企业产 品数据管理存在瓶颈，如何对这些产品数据进行科学管理是目前企业所面临的 主要问题之一，质量基因在遗传、变异、分析过程中需要考虑变更带来的影响。 ( 5 ) 由于加工工期或厂内加工条件的限制，某些产品的部件或加工工序需 要委外到厂外进行加工，所以要考虑厂外加工对基因信息的影响。 1 0 武汉理工大学硕士学位论文 2 3 产品质量基因信息表示 2 3 1 产品质量基因编码与存储方法 产品质量基因面向产品设计、生产的全生命周期，涉及的环节较多。为了 减少重复采集产品质量信息、加工和存储情况，尽可能消除产品质量基因由于 命名、描述、分类的不同造成误解、分歧，同时为了提高产品质量基因的描述、 检索、分类、重组的一致性，建立一套统一、合理和简洁的产品质量基因信息 表示方法十分有意义。并且产品质量基因是产品质量信息遗传、重组、变异的 关键，是产品质量基因在产品质量基因库中的存储方法，基因信息表示的合理 性决定了在产品质量基因诊断中的正常基因与实际基因之间匹配的成功与否和 匹配的相似度，成功的基因编码系统应该不仅便于产品质量信息的管理，而且 便于对产品质量基因的分析。 目前国内外学者对基因的表示方法进行了大量的研究。文献 2 3 提出了关 于产品基因编码的原则和结构，原则主要有标示唯一性、开放性、分类性和职 能性等，建立的基因编码系统由识别码、辅助码、分类码等组成。文献 2 7 3 提 出关于基因信息的分级代码，一级代码表示需要执行的功能，二级代码表示该 执行功能下的所有子功能，三级代码表示该执行功能下的所有的物理结构。文 献 z 8 3 则考虑到编码因素的多样复杂，参数取值范围是连续的，提出了采用设 计空间离散化和变长度的编码形式。本文针对水泥装备产品质量基因的复杂性， 提出产品质量基因编码方法，简称p q g c o d e ( p r o d u c tq u a l i t yg e n ec o d e ) ， 其特点如下t ( 1 ) 编码由多层编码表示，第一层次表示集合的主要特征，下一层表示上 一层的属性和状态，直到最底层，同一层级间属性可以相互共用。 ( 2 ) 对于特殊质量基因信息采用离散化和变长的编码方式。 随着基于语义w e b 知识表示方法的发展，万维网本体论语言和可扩展标记 语言x m l 在知识遗传、进化、存储上被广泛应用，国内外学者做了大量的研究， 文献 3 7 提出了过程知识本体的三层结构含义并描述了相互之间关系；文献 3 8 将x m l 语言应用到了网络服务中，并说明了x m l 在统计数据间交换的作用。本 文结合x m l 的强大描述功能，提出产品质量基因编码的x m l 模式，简称为p q g - x m l ( p r o d u c tq u l a i t yg e n ex m l ) 来规范质量基因表达，存储质量基因，为质量 武汉理工大学硕士学位论文 基因的诊断、检索提高数据支持。p q g 一) ( m l 模式的主要特点如下，结构图如2 - 2 所示 3 9 1 。 ( 1 ) x m l 元素必须具有根元素，该元素是其他元素的父元素； ( 2 ) x m l 元素形成树状结构，父、子及同胞等术语用于描述元素之间的关系， 父元素包括子元素，相同层级的子元素称为同胞； ( 3 ) 所有元素拥有文本和属性。 图2 - 2p q g x m l 表达结构图 2 3 2 水泥装备产品质量基因编码与存储 本文结合水泥装备制造产品质量信息的特点，对关键质量基因的提取，提 出水泥装备产品质量基因信息的表示方法，将数据以基因方式存放在基因知识 库中，为产品质量诊断和分析提供基础数据。产品质量基因通过正则表达式转 化为相应的代码序列，从设计到生产的产品质量信息集成，从而达到质量诊断。 产品质量基因信息包含了编码区和非编码区，其表示规则如下： ( 1 ) 产品质量基因信息包括产品标签信息集，产品工艺信息集，质量特性 集，质量特性集精度，质量特性影响因素集； ( 2 ) 每个集合采用2 层编码，对其属性及其关联信息进行详细描述。其中 编码区表示着产品质量信息中第一层含义，第二层是非编码区，由结构化、非 结构化信息组成，表示了质量基因中第一层含义的相关属性和及同级之间的关 联信息。 ( 3 ) 对于质量特性集合、质量特性集精度采用离散化和变长的编码方式； ( 4 ) 第一层编码之间用“# 隔开。 1 2 武汉理工大学硕士学位论文 在水泥装备制造企业中，根据产品所属大类的类型、产品所属大类名称编 号、产品所属大类的规格，以及产品小类编码就能够唯一确定该产品的属性， 故定义产品标签集编码如下。 定义2 ：产品标签信息集。产品标签信息集是由4 元组表示，s = ( p l ，p b ， p s ，p n ) 。其中，p l 代表产品所属大类的类型，由两层编码组成，第一层由企业 内部编码组成，例如，o l 代表窑，0 2 代表磨，0 3 代表篦冷机等；第二层编码描 述第一层的状态，属性等，例如0 表示正常，“窑 “表示了o l 的中文名称等。p b 代表产品所属大类的名称编号，由两层编码表示，第一层由三位序列号组成， 例如0 0 1 代表回转窑，0 0 2 代表水泥磨等；第二层表示了第一层的状态，属性。 p s 代表了产品所属大类的规格，由两层编码组成，第一层编码由其规格表示， 例如1 i ，5 0 代表直径为5 0 的磨等；第二层表示了第一层的状态，属性。p n 表示产 品小类的编号，由两层编码表示，第一层由三位序列号组成，例如0 0 1 代表回转 窑轴承座，0 0 2 表示托轮等，第二层表示第一层的状态、属性等。产品标签信息 集编码表示如图2 3 所示，产品标签信息集编码存储方式如