【摘 要】
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针对分布式企业复杂的车间制造环境,如何进行实时有效的质量波动监控、异常波动的诊断分析以及过程中适时的工序调整,是进行工序质量控制面临的问题。提出了集质量监控-异常
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针对分布式企业复杂的车间制造环境,如何进行实时有效的质量波动监控、异常波动的诊断分析以及过程中适时的工序调整,是进行工序质量控制面临的问题。提出了集质量监控-异常诊断-工序调整为一体的工序质量控制模式,构建了系统功能体系结构。综合运用相似制造、统计学习、神经网络、统计过程控制等理论,开发了面向网络化车间制造的工序质量智能控制系统。采用针对多品种、小批量过程的基于相似工序的工序质量控制技术和针对多变量过程的基于混合自组织映射模型的控制方法,应用B/S五层架构,完成了工序质量控制系统的开发,验证了系统的可行性,为网络化车间制造提供有效工序质量控制。
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