止推片加工過程質(zhì)量監(jiān)測與診斷技術的研究

錢曉耀 錢家維 汪 偉 孫長敬 徐新勝

1.中國計量學院，杭州，310018 2.西南自動化研究所長三角分所，嘉善，314100

0 引言

隨著專家系統(tǒng)在農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、機械等領域的廣泛應用，質(zhì)量專家們更加注重構(gòu)建SPC（統(tǒng)計過程控制）專家系統(tǒng)。國內(nèi)外現(xiàn)有SPC專家系統(tǒng)的構(gòu)建方法主要有三種：①基于規(guī)則推理和知識庫來構(gòu)建SPC專家系統(tǒng)；②利用神經(jīng)網(wǎng)絡與人工智能的集成來構(gòu)建SPC專家系統(tǒng)（可有效地實現(xiàn)控制圖模式識別）；③利用計算機仿真技術來構(gòu)建SPC專家系統(tǒng)（可實現(xiàn)對質(zhì)量成本的預測）［1－2］。

隨著專家系統(tǒng)理論的不斷發(fā)展，專家系統(tǒng)在測量領域也有了一些應用研究，如尺寸的合格性研究、零件的缺陷研究等。如今在線檢測技術已得到廣泛應用，根據(jù)在線測量數(shù)據(jù)而建立的專家系統(tǒng)也將得到發(fā)展。在產(chǎn)品加工過程質(zhì)量監(jiān)測與診斷系統(tǒng)中，結(jié)合SPC控制圖的異常模式及其判斷方法，構(gòu)建質(zhì)量診斷專家知識系統(tǒng)，并對其中涉及的控制圖異常類型識別、專家系統(tǒng)知識表示和推理機等關鍵技術進行分析，給出相應的糾正措施以使過程受控是一個重要研究方向［3－4］。加工過程質(zhì)量監(jiān)測與診斷技術正是在這樣一種背景下提出的。本文在運輸車所用止推片加工過程中構(gòu)建了質(zhì)量監(jiān)測和診斷系統(tǒng)，提出從工藝過程中人、機、料、環(huán)、法方面進行因果圖分析以獲取推理機知識，從而搭建SPC專家系統(tǒng)模塊的方法，并采用止推片厚度、平面度在線檢測和利用SPC專家系統(tǒng)診斷推理，尋求解決止推片加工過程中出現(xiàn)的質(zhì)量問題。

1 檢測系統(tǒng)設計

運輸車所用止推片的厚度、平面度是影響整機裝配精度的兩個重要的幾何量參數(shù)，在止推片產(chǎn)品加工中通常將其厚度、平面度作為關鍵點加以檢測和控制。止推片自動檢測分選裝置由上位機和下位機構(gòu)成，上位機主要實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的采集、處理和分析，下位機主要控制機械運動以及和上位機之間的通信。檢測系統(tǒng)的構(gòu)成框圖見圖1。

圖1 檢測系統(tǒng)總體框圖

在該系統(tǒng)中，止推片的厚度、平面度通過5個傳感器測量后得到5路模擬信號，分別通過采集卡的5個模擬通道，經(jīng)A／D轉(zhuǎn)化后將數(shù)字信號傳入上位機，上位機對數(shù)據(jù)進行處理分析并將結(jié)果反饋給PLC，由PLC執(zhí)行分選動作，同時上位機將測量數(shù)據(jù)繪制成控制圖，通過專家診斷實現(xiàn)對過程的監(jiān)控和報警。

2 診斷系統(tǒng)設計

2.1 SPC專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

統(tǒng)計過程控制實施的目的是對止推片厚度、平面度進行測量并繪制控制圖，在利用控制圖對止推片加工過程進行監(jiān)測的基礎上，應用SPC專家系統(tǒng)實現(xiàn)對控制圖異常模式的識別，并針對加工過程的異常現(xiàn)象進行診斷分析，以協(xié)助解決加工過程中出現(xiàn)的質(zhì)量波動問題。圖2所示為該SPC專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)［5］。

2.2 知識的獲取

圖2 SPC專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

在構(gòu)建SPC專家系統(tǒng)過程中，知識工程師從領域?qū)＜液陀嘘P技術文獻中獲取知識，并通過某種知識編輯器將其輸入到知識庫中。其中質(zhì)量診斷系統(tǒng)中異常診斷知識的來源主要由止推片加工過程工藝信息、經(jīng)驗規(guī)則以及環(huán)境等構(gòu)成。止推片加工過程的主要工藝流程如圖3所示。

圖3 工藝流程圖

每個工藝都有其技術要求，如果在加工過程中不滿足技術要求就會產(chǎn)生質(zhì)量問題，在止推片加工過程中引起止推片厚度、平面度不合格的工藝主要有落料、粗車合金面、精磨鋼背面和精切削合金面。因此，在分析工序質(zhì)量問題時，主要分析這些工序是否達到技術要求。

止推片在加工過程中的質(zhì)量問題不只由工序質(zhì)量引起，在分析質(zhì)量問題時應該從人、機、料、環(huán)、法等方面入手，采用因果圖的方法去挖掘產(chǎn)生質(zhì)量問題的各個因素。圖4所示為止推片在精切削合金面后，發(fā)現(xiàn)平面度不合格，通過因果圖來確定其主要因素的分析過程［6］。

圖4 精切削合金面因果圖分析圖

根據(jù)因果分析圖，知識工程師通過實驗研究以及經(jīng)驗知識來確定質(zhì)量問題發(fā)生的主要因素和次要因素，并賦予相應的概率值，為推理做準備。

2.3 推理機的設計

常用的推理方式有正向推理、反向推理和正反向混合推理。對控制圖異常模式識別采用的是正向推理機制。正向推理的基本思想是［7］：①用戶事先提供一組初始數(shù)據(jù)，并將其放入動態(tài)數(shù)據(jù)庫；②推理開始后，推理機根據(jù)動態(tài)數(shù)據(jù)庫中的己有事實，到知識庫中尋找當前匹配的知識，形成一個當前匹配的知識集，然后按照沖突消解策略，從該知識集中選擇一條知識作為啟用知識進行推理，并將推出的事實加入動態(tài)數(shù)據(jù)庫，作為后面繼續(xù)推理時可用的己知事實；③重復這一推理過程，直到目標出現(xiàn)或知識庫中再無可用的知識為止。圖5所示為正向推理的流程。

圖5 正向推理流程圖

3 質(zhì)量監(jiān)測與診斷系統(tǒng)的實現(xiàn)及其應用

質(zhì)量監(jiān)測與診斷系統(tǒng)需要對檢測數(shù)據(jù)進行存儲、分析、處理，為了能夠?qū)崿F(xiàn)對止推片加工過程的質(zhì)量控制，系統(tǒng)將檢測數(shù)據(jù)繪制成控制圖以實現(xiàn)對過程的監(jiān)控，同時，系統(tǒng)建立SPC專家系統(tǒng)模塊，該模塊能夠識別控制圖異常現(xiàn)象，并對異常現(xiàn)象作出糾正措施。質(zhì)量監(jiān)測與診斷系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)如圖6所示。

3.1 SPC模塊

圖6 質(zhì)量監(jiān)測與診斷系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)圖

在軟件設計過程中，SPC模塊主要實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的采集、處理、存儲，并且將采集的數(shù)據(jù)繪制成控制圖，同時對控制圖上的點的排列進行異常現(xiàn)象識別。通過在控制圖［8］編輯框中增加四條折線來分別代表控制圖的上限（UCL）、下限（LCL）、中線（CL）以及樣本連線（Sample）。控制圖中包括分析用控制圖及控制用控制圖，分析用控制圖是用來分析過程是否穩(wěn)定的，只有在過程處于穩(wěn)定時才能應用控制用控制圖對過程進行監(jiān)控。

3.2 診斷專家系統(tǒng)模塊

診斷專家系統(tǒng)模塊的主要功能是進行手動知識獲取以及系統(tǒng)的診斷推理，主要包括知識庫的實現(xiàn)、知識管理以及診斷推理的實現(xiàn)。

3.2.1 知識庫

系統(tǒng)在知識庫的設計過程中包含了異常現(xiàn)象、異常原因、糾正措施以及診斷規(guī)則4張表。異常現(xiàn)象表用于存儲控制圖上的8類異常模式，并對異常現(xiàn)象進行編號。異常原因表記錄存儲加工工序中各工藝的故障信息以及對應的先驗概率，故障信息是根據(jù)各工藝中的設備進行編號的。糾正措施表主要描述解決故障信息的方案，糾正措施的編號應與故障信息的編號一一對應。診斷規(guī)則表用于存儲異常現(xiàn)象和異常原因之間的條件概率。4張表之間的相互關系如圖7所示。

圖7 知識庫各表之間的關系

根據(jù)知識庫各表之間的關系，在Access中設計的數(shù)據(jù)表如圖8所示。

圖8 Access中設計的數(shù)據(jù)表

3.2.2 知識庫管理

在知識庫管理模塊中要對異常現(xiàn)象、異常原因、糾正措施、診斷規(guī)則等這些知識進行添加、修改和刪除，通過選擇知識表來確定知識類型，圖9所示為知識庫的管理界面，圖中選擇的為異常原因知識，在質(zhì)量診斷系統(tǒng)知識庫中全部顯示該知識庫的所有知識，對于添加、刪除、修改知識等功能可以直接在DataGrid控件上完成，也可通過上面的按鈕進行操作。

圖9 知識庫的管理界面

3.2.3 診斷推理

系統(tǒng)診斷推理的實現(xiàn)分兩步走，首先是根據(jù)控制圖異常模式知識庫中的規(guī)則知識來判斷是否產(chǎn)生異常，采用IF THEN的推理方法，根據(jù)異常現(xiàn)象的點的排列建立如下規(guī)則：

規(guī)則1：IF 1點落在UCL線或LCL線以外THEN異常報警1。

規(guī)則2：IF連續(xù)9點落在中心線上側(cè)OR連續(xù)9點落在中心線下側(cè)THEN異常報警2。

規(guī)則3：IF連續(xù)6點遞增OR連續(xù)6點遞減THEN異常報警3。

規(guī)則4：IF連續(xù)14點中相鄰點交替上下THEN異常報警4。

將檢測數(shù)據(jù)作為事實輸入到數(shù)據(jù)庫中，搜索知識庫中的異常規(guī)則，確定一條規(guī)則的前提是否與輸入的事實匹配，如果匹配，則結(jié)束推理，反之，繼續(xù)另一條異常規(guī)則，確定其前提是否與事實相匹配，反復進行，直到推理成功［11］。

然后針對異常現(xiàn)象來進行推理，屬于自底向上的診斷推理，其推理流程如圖10所示。

圖10 診斷推理流程

在此推理前要判斷概率計算是否具備條件，首先需要用戶輸入異常現(xiàn)象，根據(jù)該現(xiàn)象來查詢相應的原因和概率值，只有在所有的知識都完備后才可進行推理得到異常原因及其概率值，否則需要完善其知識直至概率可計算。其計算模型（舉例）如下：

設P（R1｜T1）為精切削合金面工藝的異常是電磁吸盤有污物、吸力不正常引起的概率，其中T1表示精切削合金面工藝，R1表示電磁吸盤有污物、吸力不正常，則P（R1｜T1）的計算過程如下：

又因為P（R1｜T1）＋P（R1｜T1）＝1，可推出

所以得到

簡化有

4 系統(tǒng)應用

實驗時選擇一批次加工過程中的止推片，經(jīng)質(zhì)量檢測產(chǎn)生上述的點的超界異常，可能的異常工序為精切削合金面工序和精磨鋼背面工藝。將數(shù)據(jù)輸入到知識庫中后，用戶可以通過診斷界面得到相應的概率值，如圖11所示（其中，R2表示砂輪有缺陷、刀具未磨好，R3表示合金面有汗?jié)n，R4表示未清除毛刺，R5表示光線不好、員工操作失誤）。選擇異常現(xiàn)象，系統(tǒng)會自動推理可能產(chǎn)生異常的工序，通過知識搜索，將知識庫中相應的異常原因和診斷規(guī)則顯示出來，然后進行診斷推理，得出相應的概率值。通過對比，表明與生產(chǎn)中發(fā)現(xiàn)問題后分析得到的結(jié)論基本一致，軟件系統(tǒng)的診斷推理結(jié)果能夠達到預期的目的。

圖11 診斷界面

5 結(jié)束語

本文在止推片自動檢測分選裝置的基礎上，設計了質(zhì)量監(jiān)測與診斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠?qū)庸み^程實現(xiàn)監(jiān)控，對加工異常進行報警，及時防止加工過程的失控，減少生產(chǎn)過程中的廢品，提高企業(yè)質(zhì)量管理水平。該系統(tǒng)對過程中的異常，能夠協(xié)助操作者找出失控原因并及時加以糾正。最后，在止推片自動檢測分選裝置上進行實驗，對系統(tǒng)進行驗證，以確定其推理的準確性。

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