基于质量信息集成的智能质量控制技术研究

合肥工业大学博士学位论文基于质量信息集成的智能质量控制技术研究姓名：吴德会申请学位级别：博士专业：精密仪器及机械指导教师：杨世元20061001基于质量信息集成的智能质量控制技术研究作者：吴德会学位授予单位：合肥工业大学相似文献(1条)1.学位论文苏海涛基于质量信息技术集成的“全质量”管理系统模型研究2006本论文是国家自然科学基金资助项目“基于质量信息技术集成的‘全质量’管理系统研究”研究内容的一部分。本论文重点研究基于质量信息技术集成的“全质量”管理系统模型：建立以质量监控和质量管理相结合为主旨的“全质量”管理系统；研究现代质量管理的新理论和新方法；研究质量信息的获取、传输、处理等方法；研究质量管理、质量监控与质量评价方法；建立相关的多种数学模型(如灰色系统模型、神经网络模型等)。提出了以质量信息技术集成为基础、以质量监控技术与质量管理相结合的“全质量”管理系统总体模型。重点建立了全质量管理概念模型、基于绩效目标的系统数学模型、基于系统工程理论的信息集成方法三维结构模型等9个模型，构建了系统总体框架。研究了现代企业质量信息的获取、传输及处理方法与模型。建立了质量信息追溯3维结构模型和因果关系数学模型，研究了基于搜索引擎的因果关联强度分析方法；建立了质量信息3层(现场层、局域层和广域层)网络传输结构模型和广域网优化质量信息传输模型；研究了计量器具的5层信息编码方法，实现了基于BP神经网络字符智能识别，获得较好的网络识别精度和容错能力；研究了质量信息的动态灰色预测模型，应用于计量器具检定周期预测，获得较好的精度；研究了基于支持向量机的传感器动态补偿方法，明显缩短了传感器达到稳定的时间，提高动态测量系统的精度；研究了基于SFOM网络的质量信息聚类分析方法，实现了不同类型质量信息样本的区分、同种类型质量信息样本间的一致性程度分析、多检测样本与标准样本吻合性排序分析。构建了质量管理、质量监控与质量评价模型。建立了产品质量创新绩效模型、因素关联模型、质量创新框架模型；研究了基于网络的光机电一体化质量监控体系功能结构模型，建立了远近程多传感器汽车故障监控诊断系统，构建了故障诊断数学模型，实现了基于BP神经网络故障仿真识别；研究了单光束照射细丝外径质量信息获取方法和数学模型，选用径向基函数神经网络构建在线预测优化控制体系，获得较好的的测量精度、较小的预测误差，适合实时优化监控；建立了产品质量创新绩效目标多层综合评价结构模型和数学模型、基于DEA方法的质量控制效率优化评价数学模型，结合Matlab语言实现了质量控制相对有效性排序评价。本论文运用模糊集理论、灰色系统理论、神经网络理论等现代理论，建立“全质量”管理系统多种相关数学模型，并运用现代信息技术、计算机新技术对“全质量”管理系统进行实用研究，为研究成果转化为生产力提供了实现方法和技术路线；运用系统论、信息论、控制论及并行工程等理论，将现代企业的质量监控和质量管理融合在一起，并引入信息科学、计算机技术、测控技术、数学方法等开展多学科的交叉研究，建立了基于质量信息技术集成的“全质量”管理系统，为现代企业质量管理的研究引入新思路和新方法；结合企业实际进行了试验研究和部分实证研究，对发展我国现代企业的质量管理和质量控制技术，尽快缩小我国在适应高新技术领域的质量管理方面与国外的差距，推动质量管理科学的发展和提高企业整体素质、增强核心竞争力有重要的科学意义和广泛的应用价值。本文链接：：上海海事大学(wflshyxy)，授权号：59d16f78-b755-4e2b-8466-9e180087e487下载时间：2010年10月23日