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摘要:
针对测量系统中测量误差的动态性以及由测量误差导致的制造质量评价过程中的误收和误废两类错误决策,提出了动态测量过程分析与贝叶斯最小成本决策准则相结合的零件质量在线评价策略.建立了系统测量误差的动态Kalman滤波模型,并利用自适应估计开窗逼近法对随机测量方差进行在线估计;在决策过程,应用贝叶斯最小决策成本准则对零件质量进行评价,并给出了决策的置信度.最后,以电动机转子动平衡工艺为例对该方法进行了验证,结果表明,该方法能够跟踪测量误差的变化,并降低误收和误废的风险.
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文献信息
篇名 基于动态测量过程的零件质量在线评价策略
来源期刊 农业机械学报 学科 工学
关键词 零件 质量评价 动态测量 Kalman滤波 贝叶斯决策
年,卷(期) 2011,(4) 所属期刊栏目 先进制造技术及基础理论
研究方向 页码范围 211-215
页数 分类号 TP202
字数 4561字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1298.2011.04.042
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张健 浙江大学机械设计研究所 67 376 9.0 17.0
2 武建伟 浙江大学机械设计研究所 17 187 8.0 13.0
3 马志勇 浙江大学机械设计研究所 5 12 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
零件
质量评价
动态测量
Kalman滤波
贝叶斯决策
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