[发明专利]一种基于质量状态任务网的制造系统健康诊断与预测方法

摘要

一种基于质量状态任务网的制造系统健康诊断与预测方法，其步骤如下一、收集分析设备运行数据；二、建立制造系统的质量状态任务网模型；三、量化产品质量状态；四、量化设备性能状态；五、量化任务执行状态；六、建立制造系统健康诊断与预测模型，集成产品质量状态、设备性能状态与任务执行状态；七、结果分析讨论；通过以上步骤，建立了系统工程视角下的制造系统健康诊断与预测模型，达到了综合考虑制造系统的运行多态性与构成多工位性，提高系统运行状态透明度的工程目的，解决了传统健康诊断方法忽视生产任务及被制造产品状态的片面性等问题。

主权项

一种基于质量状态任务网的制造系统健康诊断与预测方法，提出的基本假设如下：假设1、制造系统各设备之间物理上保持相互独立，且每台关键加工设备后都有一个检测工位，检测结果是绝对可靠的，只有质量检测合格的在制品能够进入下一工位；假设2、在具有返工工序的设备中，缺陷产品能且只能返工一次；假设3、产品关键质量特性之间相互独立；假设4、设备性能退化以伽马过程表征，所以可控过程变量服从伽马分布，设备在理想状态下，可控过程变量集X(t)＝0；假设5、设备发生各类型故障的比例是恒定的，并且各类型故障的修复时间与设备当前的性能退化状态无关；基于上述假设，本发明提出的一种基于质量状态任务网的制造系统健康诊断与预测方法，其特征在于：其步骤如下：步骤1、收集分析相关设备的运行数据；步骤2、建立制造系统的质量状态任务网模型；步骤3、量化产品质量状态；步骤4、量化设备性能状态；步骤5、量化任务执行状态；步骤6、集成产品质量状态、设备性能状态与任务执行状态，建立制造系统健康诊断与预测模型；步骤7、结果分析；该“结果分析”，是指与传统健康诊断与预测方法对比，验证本专利方法有效性；通过以上步骤，建立了一种基于质量状态任务网的制造系统健康诊断与预测方法，达到了从系统工程的视角综合考虑设备性能状态、任务执行状态以及产品质量状态的目的，解决了传统健康诊断与预测方法只关注设备性能而忽略了制造系统功能特性的问题，提高了健康诊断与预测的科学性、全面性，有利于指导企业进行科学的生产决策，提升企业生产效益。