[发明专利]轴类零件全流程加工质量合格状态决策及优化方法

权利要求书

1.一种轴类零件全流程加工质量合格状态决策及优化方法，其特征在于，所述方法包括：

S1：对多个轴类零件进行多项指标的检测，并对多项指标的检测值进行分类得到对应的观测状态几何指标；

S2：基于影响所述多项指标的加工工序对应的加工余量构建工序调节算子，采用所述工序调节算子修正隐马尔科夫模型λ＝(N，Q，π，A，B)中的π、A和B，其中，π为零件加工中的初始加工合格概率，A为状态转移矩阵，B为发射概率矩阵，N为零件最终合格状态的评价数目，Q为所述观测状态几何指标的数目；

S3：以所述多项指标的检测值以及对应的观测状态几何指标为输入并以零件最终合格状态为输出对修正后的所述隐马尔科夫模型进行训练得到训练完成的隐马尔科夫模型；

S4：以所述多项指标为依据获取影响最终合格状态的关键特征、关键加工工序以及关键加工参数；

S5：构建所述多项指标与关键特征、关键加工工序以及关键加工参数的代理模型函数，不断调整所述关键特征、关键加工工序以及关键加工参数，以使所述代理模型函数得到的多项指标输入训练完成的隐马尔科夫模型后得出的最终合格状态满足要求。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多项指标为壁厚差、直线度和跳动，步骤S1中所述对多项指标的检测值进行分类具体为：依据所述壁厚差、直线度和跳动的尺寸公差带进行分类。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述观测状态几何指标为k₁、k₂、k₃，步骤S1中所述对多项指标的检测值进行分类得到对应的观测状态几何指标具体为：

对壁厚差、直线度和跳动，根据各自的尺寸公差带进行分类，其中所述尺寸公差带包括四种类型，也即上偏差、中偏差、下偏差和超差，对所述三种指标按四种类型进行分类，具体的分类规则为：若其中至少2以及以上的指标处于中偏差则归为k₁，若其中有至少1个指标为超差的归为k₃，其余情况归为k₂。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中所述对修正后的所述隐马尔科夫模型进行训练的依据为使得各观测状态几何指标在隐马尔科夫模型的条件下概率p(K|λ)最大，其中：

其中，T为时间序列值，为k_q在时间序列T下分布。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工序调节算子为：

其中，a_TD-jj为影响跳动的第jj道工序的加工余量，N_TD为影响跳动的加工工序集合，a_BHC-ii为影响壁厚差的第ii道工序的加工余量，M_BHC为影响壁厚差的加工工序集合，D_ZXD为影响直线度的加工工序集合。

6.根据权利要求1或5所述的方法，其特征在于，步骤S2中所述采用所述工序调节算子修正所述隐马尔科夫模型λ＝(N，Q，π，A，B)中的π、A和B具体为：

采用所述工序调节算子对所述零件加工中的初始加工合格概率进行修正；

采用所述工序调节算子对所述状态转移矩阵中的元素进行修正；

采用所述工序调节算子对所述发射概率矩阵中的元素进行修正。