1、研究技术工作

(1)在对抽样检验的理论和应用技术深入研究的基础上，实现抽样检验方法及应用向导的程序化；

(2)对多品种小批量生产模式下的质量管理与控制策略及应用技术进行较为系统地研究，并对部分小批量质量控制方法实现了程序化；

(3)在对控制图的理论及应用技术深入研究的基础上，对通用控制图进行了研究，并实现程序化；

(4)深入研究选控图的理论及其应用技术；

(5)对实验设计、可靠性分析的理论及其应用技术进行了研究和探讨。

2、抽样检验的研究

对抽样检验的研究，创始于20世纪20年代。抽样检验的目的是“通过样本判断总体”，而其期望则在于“用尽量少的样本量来尽可能准确的判断总体(批)的质量”。统计抽样检验的优越性体现在可以尽可能低的检验费用(经济性)，有效的保证产品质量水平(科学性)，且对产品质量检验或评估结论可靠(可靠性)，而且实施过程又很简便(可用性)。目前，抽样检验的应用领域已深入到机械、电子等国民经济的各个部门。 本论文在对抽样检验的理论及系列标准的深入研究的基础上，进一步剖析了常用抽样检验方法的特点以及相关规律性，基于C Builder的面向对象技术以及Access数据库开发技术等，实现了常用的抽样检验标准及应用向导的程序化，建立了计算机辅助抽样检验及应用向导的模块及系统，并提供系统 的在线帮助功能，不仅填补了国内对此类研究的一项空白，而且方便用户使用 抽样检验标准，提高产品的生产质量，促进抽样检验的推广应用。

3、多品种小批量生产模式下质量管理与控制的研究

市场竞争日趋激烈，顾客对产品的需求日益呈现出多样化和个性化的发 展趋势，促进企业打破传统的单一品种、大批量生产模式，转向了多品种、小批量生产。 针对多品种小批量的生产特点：加工零件少，样本数据量少，不足以构 成足够的数据进行质量控制，如绘制控制图等，在本论文中提出生产加工过程 数据继承的观点。根据成组技术的原理，利用加工过程的相似性，将加工零件分类成族，测量得到同一加工族的产品数据。如果本次加工的零件的数据量不 足，就采用继承的方法，从历史的数据中调取一部分数据进行补充，使单件小 批量的生产模式可以采用大批大量生产模式下的各种质量控制方法。 在利用成组技术构建数据模型的基础上，对小批量控制图的理论及其应 用技术进行了研究，并利用面向对象技术对其实现程序化。

4、控制图的理论及其应用技术研究

在对控制图的原理及其作用深入研究的基础上，进一步优化控制图应用技术，实现了通用控制图的变换处理及其程序化。所谓的通用控制图， 就是利用统计学的方法，对质量控制数据进行标准变换，以此改变控制图界限 非直线的问题，使控制图更加简洁、方便、直观。 在对控制图应用特点进行全面系统分析的基础上，对其应用向导也进行 了研究开发。车间制造过程是产品质量管理的重要环节，是产品质量问题的主要来源之一。传统的车间制造过程质量管理存在质量体系不健全、质量数据有效性差、过程统计技术应用不够、质量监督和质量责任追究不力以及质量决策滞后等问题。这些问题给企业造成了严重的质量损失，因此，企业质量管理部门迫切地希望采用一种新的质量管理方法来辅助车间质量管理，提高车间制造过程的质量管理水平 。

1、 数据采集技术

制造过程质量数据主要来自两个方面：对零件和产品的检测和对制造过程的监控。开展质量管理，就是要用数据来提出和解决产品质量的问题，用数据来反映或描述产品质量的变化规律，因此及时准确地获取质量数据是质量管理取得成功的关键。基于MES的车间制造过程动态质量管理系统充分考虑了先进的数据采集技术和工厂的实际情况，采用具有高度适应性和可扩充性数据采集方式，包括自动采集、手工录入和数据转换与共享。

（1） 自动采集

系统设有各种接口与不同的数据采集装置（如计量器、测量器、条码读卡机、无线射频扫描仪与各类仪器仪表等）相连接，完成各种质量数据（包括外购原材料及零/部件检测数据、零件加工过程中在线检测和序后检测数据、过程状态监测数据、零件最终检测数据、装配过程检测数据和成品试验数据等）的自动采集及处理，还可以将分析结果自动反馈到生产设备的控制装置，实现闭环的质量控制。

（2）手工录入

考虑到设备、现场条件和成本等因素，并不是所有的产品质检数据和生产线运行状态数据都能够做到自动采集和实时监控，这就需要利用各种手动计量仪或“目测”的方式来进行检测。系统设定相关质量信息录入功能，检测人员“目测”计量仪的读数，然后通过电脑或信息交互终端进行数据的录入、处理、传输和存储。

（3）数据转换与共享

系统之间高度数据共享，可以方便地将产品的CAD、CAPP等各类信息转换至本系统，或通过共享数据的方式实现对产品质量的全面管理和监控。全面高效的数据转换与共享能力，可实时地将产品数据存入指定的数据库，或从数据库直接读取所需信息，数据存取时间周期由用户根据实施需要自行设置。

1）质量参数获取：在车间制造过程中，要系统地识别、分析产品或零/部件工艺流程，找出影响产品质量的因素，并根据各工序对最终产品质量影响程度的大小及相互关系，绘制关键工序流程图；根据该图确定质量控制点及关键参数，绘制工序质量管理网络图，对影响产品质量的关键工序实施监控。在确定了关键工序及其参数后，就要对这些参数进行及时准确地采集和处理，为后续计算、控制和分析诊断做准备。

2）绘制控制图：根据控制图使用的目的不同，可分为分析用和控制用两个阶段，因此要分别绘制分析用和控制用控制图。一道工序的初期或进行系统改进后，总存在不稳定因素，因此，先要绘制分析用控制图来判断过程是否受控。在分析用控制图阶段，点出万方数据界说明过程有异因存在，应积极采取措施分析原因，调整过程，直到剔除所有异因，过程受控。如果过程能力充足，就用稳态下控制图的控制线控制生产过程；如果过程能力不充足，则要采取措施分析原因，调整过程，然后重新进行过程判断和过程能力评价。

在生产过程中，人们常常对实际加工出来的一批工件进行检查测量，运用数理统计方法加以处理和分析，从中找出规律，找出解决加工精度问题的途径，并控制工艺过程的正常进行。人工检验和统计分析是质量控制的传统方法，这是一项精细、单调而且费时的工作。在统计采样处理中会有少量不合格品漏检而进入合格品中。实际上，在生产和检测过程中统计采样处理经常让平均不合格率保持在某一百分比以下，这就是说允许工件合格率百分比略低于100%。

传统质量检验的另一个问题是事后检验，即零件质量是在加工完后确定的。如果零件不合格，就需要返工或报废，而返工费用往往比正常加工费用大。

日益激烈的市场竞争和日趋复杂的产品质量需求清楚地表明,必须将信息技术、计算机技术引入到企业质量管理与控制当中,才能真正有效地实现企业现代化质量管理与质量保证.近年来,以计算机技术应用为基础,以先进的质量控制技术、信息处理手段和现代质量管理方法紧密结合为特点的计算机辅助质量控制（Computer Aided Quality Control） 和计算机辅助质量控制系统(CAQ,Computer Aided Quality System)已经成为企业中的有机组成部分,构成了现代质量管理的新特点.在企业保证产品质量,提高企业素质,赢得市场竞争等方面正发挥着越来越重要的作用 。

计算机辅助质量管理顾名思义,是应用现代计算机技术为依据设计和运作的一整套质量管理技术体系。它是现代质量管理和计算机技术相结合的产物。随着电脑技术和能力的迅猛发展,特别是散电脑/机的问世和普及它的应用延伸到了几乎所有的领域。例如在制造领域,计算机辅助设计,计算机辅助制造和计算机辅助测试等项技术早巳陆续得到广泛应用。在管理领域,由于各项管理因素及其影响的复杂性不定性甚至不可知性,在相当长一段时间内计算机的应用停滞不前。

现代模糊技术的突破不但消除了这种障碍,还充分显示计算机在解决管理性问题上的巨大优势,产生了计算机辅助信息分析,计算机辅助决策,计算机模拟方案评价等管理技术，并得到日益广泛的应用。在质量管理领域，人们把控制图,相关图和试验设计等各种质量管理工具与计算机的应用结合起来,大大提高了应用效率。不过那时由于质量管理技术本身的系统性还不是银强以及计算机硬件普及性的限制等,与其它领域比,计算机在质量管理上的应用显得有点"零打碎敲",还有快形成系统的技术。8年代中后期质量体系概念的最终形成,特别是ISO9000质量体系国际标准的制订颁布,为计算机在质量管理方面的系统应用即提供了框架。

产品质量是其质量特征满足顾客需求的程度,质量控制就是采取一定的方法使产品的质量特征在规定的标准范围内。对于机械加工系统而言,常用的质量控制方法包括过程改进,在线质量控制和序后质量控制三种。下面对这三种方法作一个介绍和比较。

过程改进是一种消除产生质量缺陷的可能性的质量控制方法。它是通过消除引起过程变化的原因，使过程始终稳定，来保证产品质量特征在规定的范围内，达到质量控制的目的。过程改进是控制产品质量的积极方法，也是控制产品质量的最直接的途径。因为它消除了产生过程变化的根源。一般对于经过改进的过程，不必再进行在线质量控制或序后质量控制。

上述的过程改进是进行质量控制的最佳途径，但并不是所有的过程变化都可以通过过程改进被消除。对于不能消除的过程变化而言，为了达到优良的质量特征，往往需要采用在线质量控制技术对过程变化并行控制。所谓在线质量控制就是在生产过程中控制产品质量，即在线地监测过程参数和检测质量特征，在线地调整过程参数，使产品的质量特征在一定的范围之内。对于经过在线质量控制的过程一般不再需要序后质量控制。

所谓序后质量控制就是序后检验和测试，它是在工序完成后对零件进行检测，剔除不合格品来保证产品质量的控制方法。

在线质量控制方法中，最关键的是在线质量数据的采集和过程参数的在线调整。在线质量数据采集完成过程信息和产品信息的收集，经过信号的预处理和数据接口送入控制计算机。计算机根据质量特征和过程参数的关系，做出对过程参数进行调整的决策，然后控制器通过执行元件完成过程参数调整，实现在线质量控制。在线质量控制系统的框图6-6所示。

在线质量数据采集方法包括过程参数的监测和在线产品质量检验。过程参数监测是通过测量与产品质量特征有关的参数来实现的，在线产品质量检验是在加工过程中或加工工步间隔直接测量产品的质量特征来实现的。常见的过程测量参数包括切削力，温度，主轴电机电流变化，振动噪声信号等。对于在线质量控制一般应建立过程参数和最终产品质量特征之间的相互关系，通过参数的调整，来保证最终的产品质量。

CNC机床的在线循环测量大部分的CNC机床都安装有闭环的位置反馈控制系统，即由安装在导轨或移动部件的位置传感器测量实际的移动位置，然后反馈到机床的控制器。如果存在偏差，控制器将自动调节驱动电机的脉冲信号，消除位置误差。初看起来，这似乎是一种自动过程控制。在每次程序运行中，都能保证零件的正确尺寸。切削刀具的位置，尺寸，形状也是引起加工质量的主要因素。因此有关刀具状况的信息也应该及时进入机床控制器，并进行及时的刀具补偿，如果做不到这一点，那么由于刀具磨损，破损，切削力引起的变形等因素产生的影响将导致零件的尺寸误差。

为了保证生产合格的零件，人们采用了不同的在线质量检测与控制方法。例如:切削过程的振动和噪声信号可以用来判定刀具的磨损状况和破损的产生;主轴电流的变化也可以用作决定刀具状况的过程参数;也许最有用的是直接测量工件或刀具的尺寸的在线循环测量技术，它是在线质量控制的一个典型实例。

在线循环测量是利用安装在CNC机应酬上的三维测头来进行在线质量数据测量和质量控制的。三维测头是一种表面接触测量装置，控制器根据机床的三个方向的位置移动坐标，得到被测工件的测量结果。图6-7是安装在CNC机床上的三维测头，三维测头就像数控机床的刀具一样，平时放在机床的刀库中，需要检测时，由机械手取出，安装在主轴孔中，进行检测。

在线循环质量控制的原理是在每次关键的切削之前，首先测量工件的位置，然后把测量结果送入控制器，控制器根据比较，通过宏指令修改机床存储器中的补偿表，达到在线补偿的目的。在线循环测量利用CNC机床的坐标控制功能，把零件的加工和检测集成在一起，可以实现在加工间隔进行在线测量，并可根据测量结果，进行加工补偿，实现在线质量控制。

三维测头除了可以进行在线质量补偿控制外，还可以在序前决定工作在机床上的精确定位和工件的位姿，测量毛坯的余量，决定加工过程的进给量。

在线循环测量的缺点是加工和检测应用相同的坐标系统，对于由于机床定位误差产生的加工误差难以检测。此外，在加工过程中增加检测工步，因而增加了加工循环的时间。

CNC机床的热变形在线补偿控制对于CNC机床而言，热变形是引起机床加工误差的最主要因素之一。据统计，由于热变形引起的加工误差占机床总误差的40%~70%。消除减小热变形误差 的方法包括改进机床结构，增加复杂热源控制装置，选用热稳定性高的材料和采用先进电机和轴承等等。这些方法一般需要对机床进行大的改进，投资很大。另一种方法是软件创成精度方法，即在机床的硬件结构不变的情况下，通过检测机床的热状况，并通过软件的方式对由于热变形引起的机床加工误差进行补偿。

补偿机床的热变形误差目前前没有完全被工业界所接收，这是因为目前的CNC机床的控制器一般不具备复杂的实时误差补偿能力，另一方面要进行机床热误差的在线测量和建立机床的热误差模型都是十分复杂困难的问题。

近年来，人们通过增加外部微机来在线测量机床的热状态，并通过软件创成精度的方法实现了机床热变形误差的补偿控制。

在线热变补偿控制原理是首先测量机床的热状况，把测量结果送入计算机，根据热误差模型计算热变形补偿量，然后把补偿信号送入机床的控制器，通过执行文件完成热变形误差补偿控制。热变形补偿控制的实施主要有两种方法，一是通过模拟量直接修改机床伺服系统回路的模拟电压信号，另一种方法是通过CNC的数字串行口修改机床的数控程序。 它是通过分布在机床上的热电偶在线实时测量机床的热状况，并建立基于神经网络的热误差模型来进行热误差补偿控制的。实验证明，该热变形在线补偿系统取得了较好的补偿效果。2100433B

内容简介

《计算机辅助建筑绘图》为中国建筑工业出版社出版发行。2100433B