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1、2009年第9期管理技术文章编号:1001-2265(2009)09-0097-05*制造过程质量决策粗糙集模型徐晓,翟敬梅(华南理工大学机械与汽车工程学院,广州510640)摘要:针对当前企业对获取的制造信息进行深层次挖掘的需求,提出了制造过程质量决策粗糙集模型。分析了制造过程状态参数与质量之间的作用关系;基于粗糙集理论,提出了从制造数据中获取质量知识的最优规则集算法,研究了制造信息和决策知识确定性的度量方法。最后,以实际生产中的轴加工为例验证了模型的正确性和有效性。关键词:制造过程;质量决策;粗糙集中图分类号:TP18文献标识码:ADecisionSuppor
2、tModelofManufacturingQualityBasedonRoughSetXUXiao,ZHAIJingmei(SchoolofMechanicalandAutomotiveEngineering,SouthChinaUniversityofTechnology,Guangzhou510640,China)Abstract:Adecisionsupportmodelofmanufacturingqualityissuggestedtominetheknowledgefromavarietyofmanufacturingdata.Thecomplexcorre
3、lationisanalyzedbetweentheprocessingparametersandqualityamongmanufacturingprocesses.Basedonroughsettheory,amethodisproposedtoacquiretheoptimalrulesfromgivenmanufacturingdatathatrevealprofoundqualityknowledge,andtheuncertaintymeasurementofmanufacturinginformationandtheextractedrulesarestu
4、died.Atlas,tthemodelhasprovedtobecorrectandeffectiveappliedinaprocessofmachiningaxis.Keywords:manufacturingprocesses;qualitydecision;roughset日趋容易,但要罗列所有的影响因素是很困难的。因此0引言获取的制造过程数据往往是不完备的,这使得建立实际目前,产品的质量监控已从传统的事后检测,转移制造过程质量模型相当困难。粗糙集理论可以处理不到了制造的过程监控。制造过程实时监控已在很多企完备和不确定的信息,根据已有数据,采用确定方法计业的车间
5、一级实现,然而目前企业对获取的大量信息算数据的不确定性并描述这种不确定性,过程与结果之[3]的利用往往停留在基础层的浏览、检索、查询和应用层间的关系也可根据分类知识挖掘出来的。[1]的继承、组合、整理和低层次上的统计分析等方面。本文在制造过程自动监测系统一般性结构的基础制造过程信息的提炼、综合概括,特别是对数据背后隐上,分析了制造过程质量的影响关系,在粗糙集理论的藏着的许多重要信息进行更高层次的分析,为企业进基础上,建立了基于数据驱动的制造过程质量决策模行有效的质量设计和质量改进提供有力的决策支持,型。[2]是非常有现实意义的。1制造过程质量分析制造过程是一个复杂、非线
6、性、不确定的动态系统。实际生产中,即使当前自动监控设备在线获取制造数据制造过程的监测包含制造过程状态监测和制造质收稿日期:2009-07-07*基金项目:国家自然科学基金项目(50675069)作者简介:徐晓(1963),男,江西九江人,华南理工大学机械与汽车工程学院讲师,硕士,主要从事机械设计、智能装备和人工智能等研究,(E-mail)simonxx@scut.edu.cn。97管理技术组合机床与自动化加工技术量特征监测。过程状态监测数据主要反映机器生成的2基于粗糙集的制造过程质量决策模型数据,包括操作工艺参数和设备在线工作状态参数,这些参数是影响制造质量的因素。
7、质量监测反映了制造21决策表建立过程的质量状态,提供了质量特征信息。根据粗糙集理论,制造过程的信息可用一个决策某生产线有n个工序,X0表示原始材料质量特征表表示为S=(U,C#D,V,f),U是制造对象的集合,参数集,Xi={xi1,xi2,!}为影响工序i生产的参数集,C#D=R,子集C和D分别为条件属性和决策属性,其包括工序i过程状态参数和工序i过程设计参数。工V是属性值的集合,f是一个信息函数,指定U中每一对序i的质量特征集为Yi,Yn表示产品最终的质量特性。象的属性值。已加工的半成品和产品的质量特征是制造过程参数的
