[發明專利]一種船用柴油機機身孔系鏜削加工過程質量控制方法

有效

• 申請號: 202011354383.4
• 申請日: 2020-11-27
• 公開（公告）號: CN112526931B
• 公開（公告）日: 2022-03-11
• 發明（設計）人: 景旭文;趙聰;周宏根;謝占成;馮豐;田桂中;何強
• 申請（專利權）人: 江蘇科技大學
• 主分類號: G05B19/408
• 分類號: G05B19/408
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 徐澍

本發明公開了一種船用柴油機機身孔系鏜削加工過程質量控制方法，包括：步驟1、對船用柴油機機身孔系鏜削加工工序相似性分析并組成相似工序。步驟2、獲取相似工序的關鍵質量數據，將關鍵質量數據進行預處理。步驟3、使用模糊C均值聚類法對處理后的關鍵質量數據進行降維處理，得到關鍵質量數據的隸屬度值數據特征，同時根據關鍵質量數據繪制控制圖。步驟4、將隸屬度值數據特征輸入至訓練好的的支持向量機中進行模式識別。步驟5、根據支持向量機輸出的模式識別結果，利用異常因素診斷庫得到異常模式下對應的異常原因，而后對加工參數和生產設備進行及時調整。本發明的控制方法，有效提高了船用柴油機機身孔系的加工質量。

技術領域

本發明屬于船用柴油機機身孔系質量控制技術領域，具體涉及一種船用柴油機機身孔系加工過程質量控制方法。

背景技術

柴油機作為海洋裝備開發和利用的核心部件，柴油機機身是關鍵的基礎零件，其質量對柴油機的性能和壽命具有重要影響。孔系加工是機身加工的重要工序，孔系質量影響裝配過程，對提高機身運行可靠性和安全性具有非凡意義。長期以來，保證孔系質量的傳統方法的核心是測試和檢驗，屬于事后統計。這既不能保證產品的百分百合格，又會產生檢驗的廢品。但是隨著國內加工成本的不斷增加，對事中統計的質量控制方法的需求愈加強烈。而實現事中統計除了解決實時數據采集與處理的問題，還需快速判定產品是否有失控的趨勢以防產生較多不合格品。

近年來，統計過程控制(Statistical Process Control,SPC)廣泛運用于機械加工過程質量控制中，尤其是在控制圖方面，由以前的事后統計轉為事中統計。隨著物聯網技術的發展，基于 SPC船用柴油機機身加工過程的質量控制方法日益增多。傳統的控制圖需要大量數據進行統計分析，船用柴油機機身屬于小批量生產過程，存在數據樣本不足的情況，同時控制圖識別是將事后統計轉化為事中統計的重要步驟，現在對于控制圖的識別方法存在識別精度不高，識別速度慢等問題。

目前，針對船用柴油機機身孔系鏜削加工過程質量管控問題，依然沒有很好的解決方案。為此，針對上述問題和不足，亟需一種更好的船用柴油機機身孔系鏜削加工過程質量控制方法。

發明內容

本發明的目的是為了解決上述現有技術存在的技術問題和不足，提供一種船用柴油機機身孔系鏜削加工過程質量控制方法，其有效保證了船用柴油機機身的質量并提高機身加工效率。

為達到上述目的，本發明通過下述技術方案予以實現：

一種船用柴油機機身孔系鏜削加工過程質量控制方法，包括以下步驟：

步驟1、對船用柴油機機身孔系鏜削加工工序相似性分析并組成相似工序。

步驟2、機身加工并獲取相似工序的關鍵質量數據，將關鍵質量數據進行預處理。

步驟3、使用模糊C均值聚類法對處理后的關鍵質量數據進行降維處理，得到關鍵質量數據的隸屬度值數據特征，同時根據關鍵質量數據繪制質量控制圖并檢驗。

步驟4、將隸屬度值數據特征輸入至訓練好的的支持向量機中進行質量控制圖模式識別。所述控制圖模式包括正常模式和異常模式、其中異常模式包括周期模式、上升趨勢模式、下降趨勢模式、向上階躍模式和向下階躍模式。

步驟5、支持向量機輸出的模式識別結果。若判斷為正常模式，則返回步驟2繼續加工并再次獲取關鍵質量數據；若判斷為異常模式，則根據異常情況診斷庫得到異常模式下對應的異常原因，而后對加工參數和生產設備進行及時調整后步驟2，繼續加工并再次獲取關鍵質量數據。。

進一步作為優選，所述對船用柴油機機身孔系鏜削加工工序相似性分析并組成相似工序，具體內容和步驟包括：

步驟1.1、分析影響船用柴油機機身孔系鏜削加工工序相似性的六類因素，所述六類因素包括人員因素、設備因素、材料因素、加工方法因素、環境因素、測量因素。