基于神经网络的可重组制造系统质量控制方法研究

• 作者: 徐立云 朱凯影 李爱平 谢楠 韩建坤
• 来源期刊: 现代制造工程
• 学科: 工学
• 关键词: 可重组制造系统 神经网络 工序质量控制 模式识别
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 6-11
• 分类号: TP391
• 字数: 5226字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3133.2011.02.003

摘要

为提高可重组制造系统的可诊断性并缩短系统重组后的斜升时间,提出了基于神经网络的可重组制造系统工序质量控制方法.首先,结合 -R控制图质量控制方法和神经网络技术分别建立了用于控制图模式识别和质量缺陷原因诊断的两个神经网络模型;然后,开发出基于神经网络的工序质量控制系统,以加工件的质量特征数据作为数据源,可对生产过程进行快速诊断和及时反馈.最后,通过实例验证了基于神经网络的可重组制造系统工序质量控制方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李爱平	同济大学现代制造技术研究所	244	2265	22.0	32.0
2	徐立云	同济大学现代制造技术研究所	77	679	14.0	21.0
3	谢楠	同济大学中德工程学院	37	395	12.0	17.0
4	韩建坤	同济大学现代制造技术研究所	1	7	1.0	1.0
5	朱凯影		2	7	1.0	2.0