SIA OpenIR  > 智能检测与装备研究室
SPC在变速器装配线质量管理系统中的应用研究
其他题名Application Research of SPC in TheQuality Management System of Transmission Assembly Line
肖忠保1,2
导师陈书宏
分类号U463.212
关键词统计过程控制 支持向量机 控制图模式 质量管理系统
索取号U463.212/X47/2016
页数67页
学位专业控制工程
学位名称硕士
2016-05-25
学位授予单位中国科学院沈阳自动化研究所
学位授予地点沈阳
作者部门智能检测与装备研究室
其他摘要

SPC(Statistical Process Control ,统计过程控制)控制图作为广泛应用在企业中的质量管理工具,对控制和改进企业质量具有重要的作用。本课题以沈阳华晨动力机械有限公司的某系列变速器装配线项目背景,根据课题组和企业签订的技术协议要求和更好的完成装配任务以及提高整条线体的自动化水平,开发了这套基于SPC的变速器装配质量管理系统。其中的管理系统除了包括常见的下生产计划、生产数据采集及监控和统计报表以外,在质量控制方面把SPC控制图应用到系统中加强了对质量的监控。在系统中不仅实现了国标规定的八条判异规则,而且针对生产中常见的控制图模式现象,本文使用SVM(support vector machine,支持向量机)对其进行识别。最后,通过Matlab环境下的仿真实验,发现改进的支持向量机算法取得了很高的识别精度。本文首先对华晨项目的变速器装配线情况做了简单介绍,包括装配线的各条线体,并且通过对装配线的工艺分析概括出了变速器装配的特点。结合装配特点对装配质量控制进行了分析,选取了SPC控制图作为质量控制手段。然后研究了SPC的基本理论和其在工业环境下的应用流程。接着讲述了关于支持向量机这种分类算法的原理,选取了基于PSO(particle swarm optimization,粒子群优化算法)的SVM对常见的6种控制图模式进行识别。本文在传统的粒子群优化SVM参数的基础上,给控制图的8个形状特征和4个统计特征赋予一个适应值,并把每一个适应值也都作为粒子搜索空间的一维,根据优化以后适应值的大小决定其对应的特征是否作为SVM的输入特征。然后在Matlab环境下做了网格搜索算法、标准PSO算法以及改进后的PSO算法的联合仿真实验,通过仿真发现改进后的PSO-SVM算法不仅在识别精度上较高而且收敛速度较快,为这种算法的在线实时识别应用提供了一个很好的支持。最后在对华晨项目的整体网络架构及设备分析以后,设计和开发了SPC质量管理系统并且对相关的生产管理系统功能做了详尽介绍。该系统成功完成对设备数据的实时分析,监控设备的状态,有效预防由设备不受控带来的装配问题,保证装配质量,同时减少企业成本。

语种中文
产权排序1
文献类型学位论文
条目标识符http://ir.sia.cn/handle/173321/19661
专题智能检测与装备研究室
作者单位1.中国科学院沈阳自动化研究所
2.中国科学院大学
推荐引用方式
GB/T 7714
肖忠保. SPC在变速器装配线质量管理系统中的应用研究[D]. 沈阳. 中国科学院沈阳自动化研究所,2016.
条目包含的文件
文件名称/大小 文献类型 版本类型 开放类型 使用许可
SPC在变速器装配线质量管理系统中的应用(2135KB)学位论文 开放获取CC BY-NC-SA请求全文
个性服务
推荐该条目
保存到收藏夹
查看访问统计
导出为Endnote文件
谷歌学术
谷歌学术中相似的文章
[肖忠保]的文章
百度学术
百度学术中相似的文章
[肖忠保]的文章
必应学术
必应学术中相似的文章
[肖忠保]的文章
相关权益政策
暂无数据
收藏/分享
所有评论 (0)
暂无评论
 

除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。