随着生产技术的进步,中国的汽车制造业的生产自动化水平以及信息化水平不断发展。汽车的生产工艺也变得愈加复杂。与此同时,对汽车的质量以及性能的要求也日益提高。发动机是整车部件的重中之重,其质量水平能够最终影响到汽车的整体性能质量。针对发动机缸盖生产线进行系统、全面的质量控制受到工程界越来越多的重视。目前,缸盖生产质量管理活动主要是通过针对单一的质量点或者质量特性进行质量控制,一般的是采用传统SPC控制图对其进行监控。然而,根据对缸盖的质量数据进行分析,发现缸盖的各质量点之间存在非线性、复杂、耦合相关性。采用传统的一元的SPC控制图并不能系统、全面地进行质量控制。本文提出基于copula函数的相关性分析的多元质量控制与诊断技术,并在此基础上构建了发动机缸盖线的多元质量控制系统。本文的主要研究内容有:1)发动机缸盖加工装配工艺特点以及对生产过程中产生的质量数据存在的特点进行分析总结。2)在缸盖线质量点的特点的基础上,提出了基于copula函数构建模型研究质量点之间的相关性。3)对于存在较强相关性的质量点,采用公差法对质量数据进行标准化,实现多元归一元处理,再进行质量控制。针对多元质量诊断问题,提出了基于BP神经网络进行多元质量诊断的技术。4)在上述理论技术基础上,建立了一套发动机缸盖线的多元质量控制系统。为实际生产过程提供了技术支持和理论支撑。