[发明专利]基于跨工步隐式参数记忆的产品加工质量预测装置及方法

说明书

本发明公开了一种基于跨工步隐式参数记忆的产品加工质量预测装置及方法。所述装置包含数据获取模块、数据预处理模块、质量预测模型构建模块、参数优化模块、质量特征预测模块、在线更新模块；方法包括数据获取；数据预处理(样本数据异常值处理、依据产品制造过程的特征分组与排序、组内未知输入特征的处理、不平衡数据集工位步骤样本均衡随机重采样、组内特征降维)；质量预测模型构建(质量预测模型结构的构建、模型最优参数优化训练)；待测样本质量特征预测的步骤。本发明可以自动获取离散制造过程跨工步工艺过程参数之间的影响，具有较高的产品质量预测精度、灵活性、预测效率和模型重用性。

技术领域

本发明涉及了产品制造过程的质量预测装置及方法，尤其涉及一种基于跨工步隐式参数记忆的产品加工质量预测装置及方法。

背景技术

产品制造过程质量特征的测量往往是一个高成本、低效率的过程，同时很多质量的测量对于产品产生破坏性作用，导致一个产品的彻底报废。因此很有必要提供一种产品质量预测装置及方法，建立工艺过程参数与质量特征的映射关系，降低产品质量特征实验测量造成的成本损失与时间损失。然而对于离散制造这一常见的制造模式，存在一些技术难点。离散型制造企业的生产过程，常常分解成很多个加工任务，而每一个加工任务只需要极少的资源就可以完成，但零件从一个工作环节到另一个工作环节，之间常进行不同类型和要求的多种加工任务，不同加工任务之间又存在着相互之间的影响，其中包含了很多的变化与不确定性因素。同时，又因离散型企业产品定制程度高，其零件加工工艺及设备使用过于灵活，使其品质控制上难度极高。所以要想实现离散制造过程的过程控制与质量预测建模将会更加复杂。本发明旨在解决离散制造过程的质量预测建模中的一些问题，并为该领域的研究提供一定的思路。目前已经存在一些技术对制造业产品制造过程质量预测模型建立进行了一定的研究，其研究可以分为两类：基于数据驱动的质量预测模型和基于物理或数学模型的质量预测模型。

基于数据驱动的质量预测模型。如见中国专利申请文件“一种可重组生产线产品质量预测方法”(申请号CN200810202402.4，申请日2008.11.07)，公开了一种可重组生产线产品质量预测方法，其根据选取的关键工序质量控制点，采用贝叶斯统计的方法对关键质量特征进行预测，对检测获得的误差序列进行实时建模，求出生产的预测数值。另有中国专利申请文件“多工序制造过程质量波动预测方法”(申请号CN201210292407.7，申请日期2012.08.16)，公开了一种多工序制造过程质量波动预测方法，采用贝叶斯状态空间的方法设计质量波动模型，同时采用小波滤波的方法对质量波动模型中的噪声进行处理，最终使用多元质量控制图进行制造过程监控。另有中国专利申请文件“一种高炉多元铁水质量预测控制方法及系统”(申请号CN201610825945.6，申请日期2016.09.14)，公开了一种高炉多元铁水质量预测控制方法及系统，对于铁水质量预测模型的建立是以热风温度、热风压力、富氧率、设定喷煤量为输入，以高炉多元铁水质量指标为输出的多输出最小二乘支持向量回归模型。

基于物理或数学模型的质量预测与精度预测模型。如见中国专利申请文件“一种基于动态工件-装夹系统的铣削加工表面误差预测方法”(申请号CN201510609382.2，申请日期2015.09.22)，提供了一种基于动态工件-装夹系统的铣削加工表面误差预测方法，建立工位与定位元件系统坐标系，构建工件-定位元件接触模型，分析定位元件与工件之间的接触刚度随法向接触力的变化，构建工件-定位元件系统模型。另有中国专利申请文件“一种数控切割机床切割精度的预测方法”(申请号CN201710993224.0，申请日期2017.10.23)，提供了一种数控切割机床切割精度预测方法，计算了数控机床供电电压幅值、频率、谐波含量以及数控机床的切割速度和待加工工件的长度对切割精度的影响因子，最终综合各影响因子，计算出数控机床的切割精度。