多源多工序制造質(zhì)量的預測與控制方法.pdf

1、多源多工序是復雜制造過程的基本特征，對多源多工序制造系統(tǒng)的產(chǎn)品質(zhì)量進行預測與控制，是先進制造技術(shù)領域的支撐技術(shù)之一。傳統(tǒng)的質(zhì)量控制方法主要圍繞統(tǒng)計過程控制展開，但是，多源多工序制造過程偏差傳播問題的存在，使得統(tǒng)計過程控制表現(xiàn)出一定的局限性。在尋求有效的多源多工序質(zhì)量偏差控制方法的過程中，研究者經(jīng)歷了從改進傳統(tǒng)的統(tǒng)計過程控制方法、提出誤差流理論，直到近十年來在偏差流理論和方法的研究上取得突破三個階段?；跔顟B(tài)空間模型的偏差流理論，以其優(yōu)美

2、、統(tǒng)一的數(shù)學分析方法，代表了多源多工序制造質(zhì)量(Multi-sourceMulti-stage Manufacturing Quality，MMMQ)控制的最新發(fā)展階段和成果，但是，這一理論起源并一直依賴于白車身制造尺寸偏差消減的工程背景，限制了其核心思想在白車身制造以外的其他質(zhì)量控制領域的應用和開發(fā)。加之在社會分工日益精細化以及信息技術(shù)迅速發(fā)展的推動下，企業(yè)間形成了各盡所長、分工協(xié)作的生產(chǎn)方式，這使得多工序制造質(zhì)量的控制越出了單個企業(yè)

3、范圍，擴展到了產(chǎn)品鏈上的所有企業(yè)的制造過程，從而對企業(yè)之間交換多源多工序制造質(zhì)量信息以保證最終產(chǎn)品的質(zhì)量提出迫切需求。同時，在傳感器及計算機技術(shù)進步的推動下，質(zhì)量特征的在線測量成為現(xiàn)實，大量在線測量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，為進行制造質(zhì)量的預測與控制提供決策依據(jù)的同時，數(shù)據(jù)的富集性也對現(xiàn)有的預測與控制方法提出了嚴重挑戰(zhàn)。尋找過程數(shù)據(jù)富集條件下有效的制造質(zhì)量預測與控制方法、探索有利于制造質(zhì)量預測與控制的高效在線測量方法，成為應對數(shù)據(jù)富集環(huán)境下制造質(zhì)量控

4、制領域的新問題的兩個方面。 針對上述多源多工序制造質(zhì)量控制跨企業(yè)發(fā)展的新需求和數(shù)據(jù)富集環(huán)境下質(zhì)量控制領域出現(xiàn)的新問題，尤其是針對現(xiàn)有偏差流理論的不足，本文對多源多工序制造質(zhì)量信息的表達與交換方法、尺寸特征的在線非接觸測量方法以及多源多工序制造質(zhì)量的預測與控制方法進行了專題研究，主要包括五方面內(nèi)容： (1)研究基于XML的多源多工序制造質(zhì)量信息的表達方法。 確定多源多工序質(zhì)量信息的基本要素，設計多源多工序制造質(zhì)量信

5、息的體系結(jié)構(gòu)，建立了多源多工序質(zhì)量信息的XML表達模式MMMQ-XML，并對該模式中涉及的主要子模式進行了詳細設計。對基于MMMQ-XML模式的多源多工序制造質(zhì)量信息的XSL解析方法進行了闡述和實例驗證。為Internet環(huán)境下企業(yè)之間交換多源多工序制造質(zhì)量信息建立了基本規(guī)范，實現(xiàn)了質(zhì)量知識、質(zhì)量數(shù)據(jù)和質(zhì)量模型的融合。 (2)研究機器視覺高精度在線測量技術(shù)。 提出基于序列局部圖像尺寸特征的測量方法(簡稱為“序列圖像測量法

6、”)，為大尺寸機械零件的高精度在線測量奠定了基礎。提出基于紋理特征的序列局部圖像校準方法，解決了測量過程中相面旋轉(zhuǎn)引起的局部圖像尺寸方向變動問題，為實現(xiàn)在線自動測量奠定了基礎。提出圖像邊緣補償測量法，消除實際邊緣不能精確定位對測量精度的影響，改進和提高了傳統(tǒng)的像素當量測量法及其測量精度。基于序列局部圖像尺寸特征的在線測量，為進行制造質(zhì)量的預測與控制提供基本檢測數(shù)據(jù)，是數(shù)據(jù)富集環(huán)境下高效的在線測量方法的范例。 (3)研究有配合特征

7、類機械裝配(區(qū)別于白車身這類無配合特征的薄板沖壓件的裝配)過程的狀態(tài)空間建模方法，研究基于狀態(tài)空間模型的裝配質(zhì)量預測與控制方法。 以零件特征面為基本元素，集成三維空間中的位置和質(zhì)量特征信息，建立面向質(zhì)量分析的零件模型和零件變異模型。從偏差傳遞的角度，把零件裝配過程分為兩個步驟，提出零件基準偏差和配合基準偏差的概念，在建立這兩類偏差的數(shù)學模型以及單個零件裝配的數(shù)學模型的基礎上，建立了整機裝配過程的狀態(tài)空間模型。該模型揭示了一人類機

8、械裝配過程偏差傳遞和累積的規(guī)律，為整機綜合偏差分析、裝配質(zhì)量預測以及裝配偏差溯源等基于變異流的應用研究奠定了理論基礎，補充和完善了現(xiàn)有的偏差流理論。 (4)研究基于Logistic回歸的制造質(zhì)量預測和主動控制方法。 建立基于Logistic回歸的主動質(zhì)量控制模型，推導了主動控制模型的幾何解法，給出了工程上常用的兩種特解：在既定成本約束下，滿足最佳質(zhì)量目標的過程變量的解；在給定質(zhì)量目標約束下，獲得最小控制成本的過程變量的解

9、。分析并解算出主動控制參數(shù)的靈敏度，為復雜多源多工序制造質(zhì)量的預測與控制提供了決策依據(jù)。本文關(guān)于Logistic回歸的制造質(zhì)量預測和主動控制方法，在解決質(zhì)量二分類問題上，具有其他定量數(shù)據(jù)建模方法所不具備的優(yōu)勢，為數(shù)據(jù)富集環(huán)境下探索有效的制造質(zhì)量預測與控制方法做出了示范。 (5)研究制造質(zhì)量的多工序協(xié)同控制方法。 把協(xié)同控制思想引入多源多工序制造質(zhì)量的控制，以上下游工序之間補償性比較明顯的半導體制造過程作為應用對象，提出一

10、種協(xié)同控制模型，該模型由目標優(yōu)化、設備選擇和設備控制三層組成。建立了協(xié)同控制的目標優(yōu)化模型，在目標優(yōu)化層利用該模型對下游關(guān)鍵工序參數(shù)的目標值進行優(yōu)化，補償上游工序偏差對產(chǎn)品質(zhì)量特征的影響。建立半導體制造設備的性能評價模型和設備選擇模型，在設備選擇層綜合考慮設備性能、生產(chǎn)時間以及設備的可利用性，選擇處于最佳狀態(tài)的設備完成相應的工序操作。設備控制層對選定的設備進行Run-to-Run控制，降低產(chǎn)品批次間的差異。協(xié)同控制思想的引入，為多源多工