[发明专利]一种废旧产品再制造过程质量控制方法

摘要

本发明公开了一种废旧机床再制造过程质量控制方法，主要解决由于废旧机床毛坯服役工况和质量不确定性而导致加工件质量分布的不确定性、非正态性以及动态性的问题。根据非参数方法中的Wilcoxon秩和检验的理论知识，应用秩统计量，获得与样本数据分布无关的统计量；在此基础上，通过不断移动控制图数据窗口来更新在线观测点，并利用得分函数获得动态的光滑参数，构建面向动态、非正态分布的再制造过程质量EWMA控制图，实现动态再制造过程质量的自适应监控。

主权项

一种废旧机床再制造过程质量控制方法，该方法从废旧毛坯实际质量问题导致再制造过程质量分布不确定性问题出发，构造了面向动态、非正态的再制造过程质量EWMA控制图，其特征在于：该控制图统计量与控制限的确定，新的再制造质量监控点的统计量如式(1)：其中式中1≤i≤t，选择0≤λ≤1，k＝3δ，再制造监控统计量最终值T_t(ω,v(e_t))＝maxT_jt²，(2)改进后的再制造过程质量监控控制限的确定引入自适应的概念后，最终再制造质量控制动态控制限为式(2)：Pr(T_t(ω,v(e_t))>H_t(α)|T_i(ω,v(e_t))<H_i(α),使用的动态控制限需要特别强调，动态控制限是在线确定的，而不是在监控前确定的，即这些控制限与原始数据相关的，并且没有做任何假设，这是构造与分布无关控制图的关键，定理：在可控情况下，对于任何连续的F₀，当t≥1时，Pr(RL＝t)＝α(1+α)^t‑1虽然T_t(ω,v(e_t))是条件与数据分布无关的，但要通过求解再制造加工质量统计量所有值，进而求得H_t(α)是很难实现的，此外，鉴于再制造控制限统计量公式本身及求解的复杂性，同样无法通过分析方法来解决H_t(α)的求解问题，因此，本文提出一种算法近似H_t(α)，推理：对于每一个j，T_jt(ω,λ)与T_jk(ω,v(e_t))无关，k≤t‑ω，依据此理论，将上述求解再制造过程控制限统计量公式(14)简化为公式(3)：Pr(T_t(ω,v(e_t))>H_t(α)|T_i(ω,v(e_t))<H_i(α),当t较大时，式(3)有助于求得H_t(α)，因为概率只与窗宽ω内的T_i有关，而不是与再制造所有参数的T_i有关，因此，采用如下算法:①当t＝1时，{‑m₀+1，…,1}随机进行排序，假设某一排序为设求得相应的循环该排序过程b次，最后通过求解所有值的(1‑α)经验分位数，得到相应的条件阈值H₁(α)，②当t>1时，假设初始值i＝0，按照上述随机排序方法，计算求得再制造统计量max(1,t‑ω+1)≤k<t，若求得一个进入下一次排序，且i＝i+1，反之，舍弃该排序，循环该过程，当i＝b时停止，随后通过求解的(1‑α)经验分位数，获得条件阈值H₁(α)。