基于误差流理论(SOV)的机械加工误差诊断系统研究

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经济全球化对制造企业的快速响应能力和产品的质量提出了更高的要求,提高产品的加工质量和生产效率、降低废品率和加工成本,对加工制造过程的监控和保障等一系列相关技术的研究开发越来越受到加工企业的高度重视。本文研究的意义在于,通过对机械加工误差的诊断,迅速找出在零件加工过程中有问题的设备,并进一步判断误差来源,以便技术人员根据提示,结合实际制造系统的具体特征,能够快速的采取相应措施来消除或减少加工误差。本文依据三维检测数据结合加工工艺对机械加工误差检测与诊断的理论和方法进行了深入的研究,其主要工作包括:1、鉴于传统上SPC(统计过程控制)在机械加工质量管理上有着不可忽视的作用。所以应用MATLAB 语言将传统上SPC(统计过程控制)集成到本误差诊断系统中,作为一个附加的功能模块,该模块的SPC 功能主要实现的是对工序的管理,是对传统的加工工序管理的集成,是运用数理统计的一系列理论和方法实现对生产过程或产品质量的管理和控制。2、对一个零件进行质量评判的全面检测,传统上比较成熟的数据分析与处理多是以重复测量数据值指标为研究对象的,本文将对三维测量数据进行研究和探讨,首先实现对三维数据的预处理;其次是通过三维测量数据获取零件几何要素之间的检测信息;最后通过对三维测量数据进行信息挖掘的方法,初步实现对加工工序和原始加工误差源的诊断。3、以语言软件MATLAB 为平台编制实现各项诊断功能的原型系统。以包含丰富的加工过程信息的三维坐标数据为对象进行研究分析对于提高产品的质量,降低制造成本和提高生产效率,保证零件加工质量具有极为重要的意义。对于机械加工误差诊断理论的研究是以通用性、实用性为目的的。它的研究价值只有在实际的应用中才能被体现出来。所以如何将先进的诊断理论和方法切实应用到实际当中,尚需要进行深入的研究。
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