[发明专利]多工序加工过程质量波动预测方法

摘要

本发明公开了一种多工序加工过程质量波动预测方法，用于解决现有的多工序加工过程质量控制方法准确性差的技术问题。技术方案是采用贝叶斯状态空间的方法设计多工序制造过程质量波动模型；进一步通过小波滤波的方法对制造过程质量波动模型中的噪声项进行处理，消除噪声；基于除噪后的状态值设计多元质量控制图来进行加工过程的监控，通过设计多元波动量的统计量，实现了多元加工过程的控制。以三元的质量特性为对象，在过程处于稳定状态时，控制图的平均运行步长ARL0由背景技术的186.535提高到199.624，误警率由背景技术的6.73％下降0.2％。在过程失控，且偏移量为（0.5,0,0）时，控制图的平均运行步长ARL1由背景技术的170.651降低到168.354，报警率由背景技术的14.675％提高到15.823％。

主权项

1.一种多工序加工过程质量波动预测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：分析噪声信息与质量波动测量数据和波动状态数据的关系，采用贝叶斯状态空间的方法建立多工序制造过程质量波动模型：μt=Aμt-1+But+wt,wt~N[0,Wt]yt=Cμt+vt,vt~N[0,Vt]μ0|D0~N[m0,C0]---(1)]]>式中，y_t为t时刻加工工序质量特性波动均值的测量值；μ_t表示t时刻工序质量特性波动均值的真实值；w_t为t时刻制造系统的状态噪声项，W_t为其方差；v_t为t时刻测量噪声项，V_t为其方差；D₀表示t=0时刻关于工序质量的初始信息集合；m₀为在D₀条件下对工序质量的均值的一个估计值；C₀为关于均值m₀的方差，是对m₀一种不确定性的度量；对所有的t和s，当t≠s时，v_t和v_s、w_t和w_s以及v_t和w_s都相互独立；通过递归得到t时刻加工工序质量特性波动均值的测量值y_t的表达式：yt=Σi=1tCtφt,i(·)Biui+Ctφt,0(·)μ0+Σi=1tCtφt,i(·)wi+vt---(2)]]>式中，是状态转换矩阵，跟踪数据误差，并有(i<k)，且v_t为t时刻观测值的噪声项；步骤二：设计质量控制图时首先对公式（2）中的y_t进行处理，采用小波滤波的方法消除它公式（2）含的噪声项v_t；小波变换的分解表达式如下：y=Σkaj,kφj,k(t)+Σkdj,kψj,k(t)---(3)]]>式中，a为逼近系数序列；d为细节系数序列，d＝0；测量值中的噪声信息消除后，得到该工序的不再含有噪声信息的测量值矩阵X，计算每一个样本的样本均值和样本协方差矩阵：x‾jk=1nΣi=1nxijk,j=1,2,...,pk=1,2,...,m---(4)]]>第k样本的第j质量特性与第h质量特性之间的协方差：sjhk=1n-1Σi=1n(xijk-x‾jk)(xihk-x‾hk),j≠hk=1,2,...,m---(5)]]>对m样本的统计量和s_jhk求平均值得：x=j=1mΣk=1mx‾jk,j=1,2,...,p---(6)]]>s‾j2=1mΣi=1msjk2,j=1,2,...,p---(7)]]>s‾jh=1mΣi=1msjhk,j≠h---(8)]]>则样本均值向量样本方差-协方差矩阵为ss=s‾12s‾12s‾13...s‾1ps‾22s‾23...s‾2ps‾32...s‾3p...s‾p2---(9)]]>用估计的样本均值向量和样本协方差矩阵代替实际加工过程的总体均值和方差；此时的检验统计量为：Ti2=n(X‾i-X=)TS-1(X‾i-X=)---(10)]]>取第一类错误概率为α，则多元控制图在分析阶段的控制限为：UCL=p(m-1)(n-1)mn-m-p+1Fα,p,mn-m-p+1,LCL=0---(11)]]>控制阶段的控制限为：UCL=p(m-1)(n-1)mn-m-p+1Fα,p,mn-m-p+1,LCL=0---(12)]]>当控制图上出现超出UCL的异常点时，控制图发出警报信号，表示过程发生异常。