在全球化的国际经济和贸易竞争日益激烈的情况下,提高一个企业的产品质量成为了在竞争中获胜的关键要素之一。本文立足于机械加工质量控制,对加工设备状态监测与统计过程控制进行了研究,提出了两者集成的策略,并在某企业进行了试验与应用。论文的主要研究工作如下:　　 以磨削过程为主要监测对象,提出了基于加速度传感器、声发射传感器以及电流互感器的多传感器监测方案,实现了砂轮修整金刚笔钝化和磨削过程振动等异常状态的监测。并采用模态测试技术分析了磨削过程振动异常的原因,提高了数控机床关键零部件的加工精度和效率。　　 对统计过程控制工具中的控制图关键技术进行研究,针对多种控制图异常判别准则,编写了计算机自动识别算法,提高了质量控制的自动化水平。　　 对设备状态监测和统计过程控制的优缺点进行了比较,对两者集成的必要性和可行性进行了探讨。并针对机械加工的特点,提出了方法层面上、技术层面上和系统层面上的多种融合策略。以传感器状态监测为手段保证产品加工质量,以统计过程控制判别准则提高传感状态监测的准确性,利用网络技术实现质量数据和状态数据的网络化信息集成。将状态监测与统计过程控制技术进行集成与融合能够进一步提高产品质量控制和设备状态监控的效率。与单独使用其中某一项相比,两者的互补、融合,可以使有效信息得到最大程度的利用,为制造企业提供了新的质量保证方案。　　 最后,利用企业网作为信息交换共享的平台,利用基于虚拟仪器技术开发的车间级网络信息系统,实现了状态监测与质量控制信息的集成与融合。根据企业的实际需求,研究了远程诊断,加工状态历史查询分析以及磨削知识库等技术,使整个系统应用到工厂生产实际,起到了降低生产成本,提高产品质量的作用。