为了实现计划层与操控层之间的协调、统一与一致,制造执行系统(MES)应运而生,它是处于计划层和操作控制层间的联接层,可以实现企业生产活动与经营活动的有效集成,是优化生产运营、优化质量控制与优化管理的桥梁和纽带,是烟草生产企业密切关注的高新技术之一。质量是企业永恒的主题,是企业实现可持续发展,在未来竞争中取得胜利的法宝。实时在线智能质量控制是现代控制技术的主要研究方向和发展趋势之一。基于MES的实时在线智能质量控制技术是目前烟草生产企业突破瓶颈,取得飞速发展的关键,是当前烟草企业研究的前沿与重点课题。本文通过实际调研,详细设计了烟草MES实时在线智能质量控制系统的功能模型,在此基础上,深入研究了其算法,即改进型模拟退火Elman网络,通过这些工作,具体设计了实时在线智能质量控制技术在控制图模式识别及异常原因诊断等模块中的应用,最后,以实例验证所提模型及算法的有效性。针对烟草MES实时在线智能质量控制技术的研究现状,通过充分研究现有理论和技术,理论联系实际,进行有效创新,取得了以下成果,主要包括:(1)通过研究MES及智能质量控制的基本理论,总结归纳了实时在线智能质量控制系统的内涵,设计了实时在线智能质量控制系统的功能模型及其流程,建立了基于MES平台的实时在线智能质量控制体系结构。(2)为了适应烟草质量特征参数实时监控的需要,对模拟退火算法及Elman网络进行了改进,即通过改进的模拟退火算法,对Elman网络的调节权因子进行有效调整,增强其识别和计算速度及有效性。在此基础上设立了改进模拟退火Elman网络的实时在线智能质量控制系统,经验证该系统具备快速学习、快速识别的能力,可应用于实际加工过程,实时监控产品质量的变化趋势。(3)深入研究了改进模拟退火Elman网络在控制图异常模式智能识别中的应用。经验证,所提模型及算法对控制图异常模式能够有效识别,为基于SPC智能质量控制系统的实现提供了技术支持和参考。同时,文中采用了主元提取技术进行数据特征提取预处理,有效缩减了模型识别时间,提高了系统识别精度。(4)在上述研究基础上,对实时在线智能质量控制技术中的异常模式出现原因诊断模块进行了原理分析,提出了基于改进模拟退火Elman网络的因果映射诊断技术。即在异常模式识别的基础上,将识别结果作为输入直接激活异常原因诊断系统,二者合二为一,通过因果映射,缩短系统的运算时间,提高系统的实时性,可应用于智能质量控制的实时在线原因诊断。在理论研究的基础上,根据实际企业调研资料,对实时在线智能质量控制模型及算法进行了实现,经验证,所提模型及算法能有效实现质量控制中实时化、智能化的要求,准确性较高,可应用于现实中简单及复杂系统的实时在线智能质量控制。所研究的内容对满足现代烟草生产实时在线智能质量控制系统的实时化、自动化和智能化要求有一定的理论与应用价值。