再制造工程是构建循环经济、实现社会可持续发展的最佳实现形式,是二十一世纪应对世界环境污染和资源短缺的有效技术之一。“再制造产品质量不低于、甚至高于原型新品”是再制造工程高速发展的重要保障。但是,当前再制造产品质量存在的问题与不足,已经成为制约再制造产业进一步发展的瓶颈。由于再制造过程自身的特殊性和复杂性,其不确定性要远远高于传统正向制造过程,而这些更高的不确定性最终影响着再制造产品的质量,制约着再制造产品的服役安全性能。对再制造过程不确定性的研究,已成为再制造产业规模化发展亟需解决的关键问题之一。鉴于此,本文通过探索再制造加工过程不确定性内涵及其测度理论,研究不确定环境下机械零部件再制造加工质量控制方法,为保障再制造产品质量提供理论、方法和技术支持,论文的主要研究内容如下：(1)综述再制造基本理论、再制造过程不确定性、再制造质量控制等国内外相关研究现状,分析再制造质量控制研究的不足,阐述本论文研究背景、研究意义和主要研究内容。(2)探究再制造加工系统的不确定特征及其来源,建立再制造加工系统分析模型,对其不确定性进行多层次、多维度解析：选择“熵”作为不确定性测度基本尺度,构建再制造加工系统不确定性概念模型及测度基础模型。(3)研究再制造基础要素的随机不确定性及模糊不确定性测度模型,基于积空间P×M探索测度尺度融合方法,给出定量化描述再制造基础要素整体不确定度的复合熵模型；通过非线性拟合模型,探究再制造基础要素不确定性与再制造加工质量属性之间的耦合机理,并利用再制造曲轴加工实例,验证了方法的有效性。(4)建立基于GERT图的再制造工艺路线模型,考虑加工工艺难度及加工状态多样性要素,构建基于广义信息熵的再制造加工过程不确定性测度模型；定义再制造加工过程控制力指数,实现对再制造加工过程控制能力的评估,以曲轴再制造加工过程为例,对其加工过程控制有效性进行了评估。(5)利用质量熵度量再制造产品质量波动,并以质量波动最小为控制目标,建立再制造质量预测控制系统基本框架模型；利用小波Elman神经网络实施再制造质量建模预测,采用了自适应学习速率进行网络训练,并给出了训练网络的动态递推梯度下降算法；最后将预测模型应用于再制造发动机曲轴质量预测。(6)设计开发了再制造加工质量控制原型系统,构建了系统概念模型,给出了系统总体架构和系统实现的关键使能技术。