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1、過(guò)程是一組將輸入轉(zhuǎn)換為輸出的相互關(guān)聯(lián)或者相互作用的活動(dòng)。加工過(guò)程強(qiáng)調(diào)制造過(guò)程中每個(gè)工站的對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的影響。質(zhì)量預(yù)測(cè)強(qiáng)調(diào)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的提前控制,避免不良產(chǎn)品的出現(xiàn)。使用標(biāo)準(zhǔn)的方法將工件的質(zhì)量特征參數(shù)值測(cè)量出來(lái),再將質(zhì)量特征值與造成此參數(shù)變化的因素聯(lián)系起來(lái),建立關(guān)系模型。通過(guò)對(duì)過(guò)程參數(shù)的測(cè)量,再根據(jù)其關(guān)系模型即可實(shí)現(xiàn)對(duì)質(zhì)量參數(shù)的預(yù)測(cè)。質(zhì)量控制屬于質(zhì)量管理的范疇,其目的為了使產(chǎn)品的固有特征能夠達(dá)到規(guī)定的要求。質(zhì)量控制貫穿產(chǎn)品形成的全過(guò)程,強(qiáng)調(diào)對(duì)
2、產(chǎn)品質(zhì)量加工過(guò)程的質(zhì)量進(jìn)行控制,突出通過(guò)控制過(guò)程質(zhì)量的方法來(lái)控制最終的產(chǎn)品實(shí)物的質(zhì)量??梢灶A(yù)見(jiàn),面向產(chǎn)品質(zhì)量加工過(guò)程,研究基于過(guò)程的質(zhì)量控制方法必將成為質(zhì)量控制技術(shù)研究領(lǐng)域的重點(diǎn)。
本文針對(duì)棉紡紡紗工藝的特點(diǎn),研究了在復(fù)雜工藝條件下的質(zhì)量預(yù)測(cè)與控制技術(shù)。
首先,針對(duì)棉紡工藝多工序,復(fù)雜工藝的情況,我們采用分段工藝質(zhì)量預(yù)測(cè)模型對(duì)紡紗工藝的每道工序進(jìn)行建模。建模的過(guò)程充分考慮每道工藝的輸入,當(dāng)前工序的工藝與設(shè)備參
3、數(shù),原棉質(zhì)量參數(shù)的影響和每道工序的輸出。我們使用ANN對(duì)采集的棉紡歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,得到適應(yīng)企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)、工藝和質(zhì)量條件情況下的數(shù)學(xué)模型,利用該模型可以實(shí)現(xiàn)對(duì)當(dāng)前紗線(xiàn)質(zhì)量的有效預(yù)測(cè)。
其次,為了有效的利用企業(yè)長(zhǎng)期積累的歷史數(shù)據(jù),提取有價(jià)值的潛規(guī)則,對(duì)企業(yè)生產(chǎn)決策提供依據(jù),我們使用數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的粗糙集理論,對(duì)某棉紡廠的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)則提取。相對(duì)傳統(tǒng)的人工智能方法,粗糙集理論對(duì)于不準(zhǔn)確、不完整和冗余數(shù)據(jù)的離散化數(shù)據(jù)的規(guī)則提取具
4、有一定的優(yōu)勢(shì)。
最后,我們研究的基于SPC控制圖原理的模式分類(lèi)。我們以X-bar圖作為基礎(chǔ)來(lái)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,采用支持向量機(jī)分類(lèi)算法作為我們模式分類(lèi)的工具,在算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中我們使用網(wǎng)格搜索法對(duì)支持向量機(jī)參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。經(jīng)實(shí)驗(yàn)表明,支持向量機(jī)分類(lèi)機(jī)是很好的模式分類(lèi)算法,可以達(dá)到較高的預(yù)測(cè)精度。
針對(duì)以上的研究領(lǐng)域,我們開(kāi)發(fā)了棉紡質(zhì)量預(yù)測(cè)與控制平臺(tái),該平臺(tái)可以幫助管理人員順利的使用上述工具進(jìn)行建模、規(guī)則提取
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