再制造机床装配是机床再制造过程的最后一个环节,也是机床实现最终结果的重要工序,对保证再制造产品的质量起着重要作用。机械产品在装配时,因为受到装配环境、零部件精度不稳定等一系列不确定因素的作用下,使得装配后的机床处于不稳定的状态。通过分析影响再制造机床装配阶段质量的原因,建立有关质量属性的数学模型,能够有效减少再制造机床装配阶段的质量问题。首先,介绍本文的研究背景、理论意义和现实意义,对废旧机床再制造、机械产品质量以及再制造机械产品质量控制的国内外研究现状进行分析,并确定了本文的主要研究内容和创新点。通过分析介绍机床再制造过程、废旧机床再制造理论、装配工序质量预测与控制相关理论,为本文研究的展开作理论铺垫。其次,针对再制造机床受到装配环境、零部件精度不稳定等一系列因素的影响,提出基于状态空间模型的再制造机床装配过程质量预测方法。通过降低再制造机床的不确定性,使再制造机床的质量稳定性和装配精度得以提升。经过对再制造机床进行问题描述,确定输入向量、输出向量和状态向量,分析各装配工位的尺寸偏差以及系统偏差源,利用实例验证该方法的有效性与实用性。再次,在分析和阐述再制造机床装配不确定性的基础上,以装配工作站操作和零部件属性为输入向量,以在制品为状态向量,以装配质量为输出向量,建立了重组过程的状态空间模型,给出再制造机床装配不确定性在线控制方法流程,建立了基于动态规划的优化控制模型,根据状态空间模型提出再制造机床装配精度优化控制方法,计算再制造机床操作输入向量的补偿函数,优化再制造流程并通过实例验证该方法的有效性与实用性。最后,将废旧机床再制造质量预测方法与重组过程的状态空间模型相结合,并将其应用于B公司,通过利用状态空间模型建立了废旧机床再制造装配状态空间模型,对比优化前后再制造机床床身的合格率,验证了状态空间模型可以有效预测控制废旧机床在装配过程中的质量问题;通过数值仿真验证表明,该方法能有效解决机床在再制造过程中的质量偏差,提高预测精度。