專利名稱：一種多工序加工過程誤差流的處理及控制方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種機械零件多工序加工過程質(zhì)量改進方法，特別涉及一種多工序加工過程誤差流的處理及控制方法。

背景技術(shù)：
針對機械零件多工序加工過程質(zhì)量改進問題，國內(nèi)外學術(shù)界和工業(yè)界進行了廣泛的研究，并提出了以下解決方案國內(nèi)，1)張公緒針對多工序過程中工序質(zhì)量具有的迭代特性，提出了兩種質(zhì)量的概念，并采用選控圖對工序的兩種質(zhì)量進行監(jiān)控和診斷[Zhang G X.New type of quality control charts-cause-selecting control charts and a theory of diagnosis with control charts[A].Proceedings of the World Quality Congress ′84[C]，London，EnglandInstitute ofQuality Assurance，1984.175-185.]。2)羅振璧等提出采用迭代映射和突變論對加工誤差傳遞效應(yīng)進行描述，但他們并沒有給出完整的工序間誤差傳遞效應(yīng)模型[羅振璧，汪勁松等.制造過程加工誤差流及其模型的研究[J].機械工程學報，1994，30(1)112-118.]。國外，3)Lawness等采用一階自回歸AR(1)理論建立了前后兩工序質(zhì)量特性的傳遞效應(yīng)模型，進而建立了多個工序間質(zhì)量特性的傳遞效應(yīng)模型[Lawless J.F.，Mackay R.J.and Robinson J.A.Analysis ofvariation transmission in manufacturing processes-part I[J].Journal of QualityTechnology，1999，31(2)131-142.]。4)Huang等采用剛體運動學理論建立了加工誤差傳遞模型用于描述工序間存在的誤差傳遞效應(yīng)，但給出的模型不是線性的[Huang O，Shi J and Yuan J.Part dimensional error ant its propagationmodeling in multi-operational machining processes[J].ASME Transactions，Journal of Manufacturing Science and Engineering，2003，125(2)255-262]。
可以看出，現(xiàn)有的多工序過程質(zhì)量改進方法并沒有提供一套通用的工序間誤差傳遞的建模方法用于指導實際加工過程的過程質(zhì)量改進。統(tǒng)計建模法往往聚焦于工序間質(zhì)量特性的相互影響，沒有考慮加工過程要素(機床、刀具、夾具等)的影響，而已有的工序誤差傳遞物理模型，雖然考慮了加工過程要素的影響，但由于對加工過程進行了大量簡化(如不考慮機床的動態(tài)誤差效應(yīng)引起的零件加工誤差等)，并不符合零件多加工過程的實際情況，而且也沒有給出一套有效的建模、求解方法。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一套支持多工序加工過程關(guān)聯(lián)工序搜索、工序誤差傳遞效應(yīng)建模與處理的方法，通過Java軟件技術(shù)，可以描述工序間存在的基準、演化等關(guān)系，建立關(guān)聯(lián)工序間的誤差傳遞模型，以此量化分析工序間存在的誤差耦合效應(yīng)，監(jiān)控及診斷出關(guān)鍵問題工序，進而確定各工序節(jié)點質(zhì)量的改進機會。
為達到上述目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案是 一種多工序加工過程誤差流的處理及控制方法，其特征在于，包括下述步驟 (1)關(guān)聯(lián)工序搜索流程I通過抽取零件加工特征建立工序流-加工特征映射網(wǎng)絡(luò)，然后選擇分析工序k，判斷是否存在關(guān)聯(lián)工序，如是，搜索工序k的關(guān)聯(lián)工序集并放入一個代號為Result的表中；如不是，則在步驟(4)中分析工序k的加工誤差； (2)工序流多層狀態(tài)空間建模流程II將步驟(1)Result表中搜索到的關(guān)聯(lián)工序集取出，通過對該工序集組成的工序流進行空間粒度分解，采用多層狀態(tài)空間模型分別對所分解的加工工序流層、工序節(jié)點層、工步節(jié)點層對應(yīng)的零件誤差狀態(tài)進行建模，推導出了各關(guān)聯(lián)工序間存在的誤差傳遞模型的數(shù)學表達式 式中x(k)表示k工序零件加工特征的誤差狀態(tài)；XO(k)表示k工序零件理想加工特征；xMu(k)表示k工序機床坐標系中機床誤差引起的加工誤差；A(k)、B(k)分別表示k工序未被加工特征和被加工特征的標識矩陣；MPRO(k)、ΔMPR(k)分別表示k工序機床坐標系到零件坐標系的理想旋轉(zhuǎn)矩陣和微小偏差旋轉(zhuǎn)矩陣；PMRO(k)、ΔPMR(k)分別表示k工序零件坐標系到機床坐標系的理想旋轉(zhuǎn)矩陣和微小偏差旋轉(zhuǎn)矩陣；w(k)表示k工序隨機噪聲； (3)誤差傳遞模型線性化處理流程III對步驟(2)建立的誤差傳遞模型進行線性化處理，建立工序間誤差傳遞的線性模型如下， 式中A1(k)、A2(k)、E(k)、P1(k)是基準誤差相關(guān)的等效矩陣，B1(k)、B2(k)、S(k)、P2(k)、P3(k)是夾具誤差相關(guān)的等效矩陣，P(k)是機床誤差描述矩陣；umT(k)表示k工序機床誤差引起的被加工特征面誤差項，ufT(k)表示k工序夾具定位參數(shù)誤差狀態(tài)項；FPRO(k)表示k工序夾具坐標系到工件坐標系的理想旋轉(zhuǎn)坐標變換矩陣；w(k)表示k工序隨機噪聲； 然后，采用線性回歸方法進行線性誤差模型的校驗，實現(xiàn)對工序誤差傳遞效應(yīng)的量化分析； (4)多工序過程工序質(zhì)量狀態(tài)監(jiān)控與誤差源診斷流程IV根據(jù)步驟(3)的量化分析結(jié)果，為控制各工序節(jié)點加工誤差，對工序節(jié)點加工誤差控制函數(shù)定義為下式 D(k)＝F(k，X(k)，U(k)，x(k)，u(k)，w(k))[12] 式中k表示工序節(jié)點序號，X(k)表示工序節(jié)點k加工特征質(zhì)量特性值；U(k)表示工序節(jié)點k輸入過程變量(如夾具狀態(tài)、機床狀態(tài)、定位基準特征面狀態(tài)等)；x(k)表示工序節(jié)點k加工特征誤差狀態(tài)；u(k)表示工序節(jié)點k輸入過程變量調(diào)節(jié)量；w(k)表示工序節(jié)點k的隨機噪聲； 依據(jù)式[12]，采用“狀態(tài)+事件”機制，對工序加工誤差進行監(jiān)控及診斷。
上述方案中，所述搜索工序k的關(guān)聯(lián)工序集的搜索方法包括下述步驟 1)把待搜索的某一工序節(jié)點放入一個代號為feature的表中； 2)檢查feature表指針指向的節(jié)點是否為空，若為空則搜索結(jié)束，轉(zhuǎn)第7)步； 3)擴展feature表指針的指向節(jié)點n，生成一組子節(jié)點放入一個代號為subfeature表中； 4)判斷subfeature表中新加入的節(jié)點是否可以擴展。把其中可以擴展并符合條件的節(jié)點移入feature表中； 5)按某種條件對feature表中的節(jié)點進行排序； 6)轉(zhuǎn)第二步執(zhí)行； 7)查找feature，subfeature表中存放的所有加工特征對應(yīng)的工序或工步，合并重復結(jié)果并放入一個代號為result的表中。
所述的空間粒度分解，其具體分解過程為，首先在各工步節(jié)點建立零件加工特征質(zhì)量狀態(tài)模型MIIIij(i＝1，…，p，…q，j＝1，…，p，…q)，在此基礎(chǔ)上，在工序節(jié)點建立零件加工特征質(zhì)量狀態(tài)模型MIIj，然后建立工序流的誤差傳遞模型MI，同層內(nèi)不同節(jié)點間的關(guān)系用r描述，不同層各節(jié)點間關(guān)系用R描述。
所述的對分解的加工工序流層、工序節(jié)點層、工步節(jié)點層對應(yīng)的零件誤差狀態(tài)進行建模具體方法為，首先采用機器人學理論對零件加工特征進行矢量化描述，建立包括工件、夾具、機床在內(nèi)的三種坐標系，并對基準、夾具、機床等引起的誤差進行等效處理，然后采用剛體運動學理論推導出步驟(2)的誤差傳遞模型的數(shù)學表達式。
所述的對工序加工誤差進行監(jiān)控及診斷的具體方法為，在工序節(jié)點層，依據(jù)步驟(3)建立的k工序質(zhì)量狀態(tài)模型的量化分析結(jié)果和SPC控制圖對k工序的質(zhì)量特性參數(shù)進行監(jiān)控，其中k工序質(zhì)量狀態(tài)模型用于量化前工序?qū)工序的誤差傳遞效應(yīng)，控制圖用于確認k工序是否發(fā)生異常，若控制圖出現(xiàn)異常波動，則對引起k工序異常的誤差源進行診斷，并予以消除；在工步節(jié)點層對零件加工特征誤差的控制及診斷采用與工序節(jié)點層同樣的方法。
本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，其優(yōu)點在于 1.本發(fā)明首次把零件加工特征的概念用于關(guān)聯(lián)工序誤差分析和建模，提出了基于加工特征的多工序加工過程誤差流建模方法； 2.本發(fā)明以零件加工特征間存在的基準、演化等關(guān)系為紐帶，界定了關(guān)聯(lián)工序的概念，并設(shè)計了一種關(guān)聯(lián)工序的搜索算法； 3.本發(fā)明提出了一種基于多層狀態(tài)空間模型理論的工序流建模新方法，解決了工序誤差流多重復雜特性的建模問題； 4.本發(fā)明設(shè)計工序誤差流的分層控制方案，實現(xiàn)了對多工序加工過程誤差流的分層控制與診斷； 5.本發(fā)明把機器人學的微分運動矢量概念用于零件加工特征的適量化描述，據(jù)此，提出了基準、夾具、機床等效誤差的概念； 6.本發(fā)明定義了等效誤差的三種坐標系(工件、夾具、機床坐標系)，運用剛體運動學方法建立了工序間的誤差傳遞模型，并采用線性化處理技術(shù)，獲得了工序流的線性誤差傳遞模型； 7.本發(fā)明為多工序加工過程誤差分析、控制以及工序質(zhì)量改進問題提供了參考解決方案。



圖1是本發(fā)明方法的總體步驟框圖。
圖2是圖1總體步驟框圖的各步驟具體結(jié)構(gòu)流程框圖。
圖3是圖2步驟I中的關(guān)聯(lián)工序搜索方法的流程框圖。
圖4是圖2步驟II中工序流多層狀態(tài)空間粒度分解圖。其中，RI，II1表示節(jié)點MI和節(jié)點MII1間的縱向關(guān)系，rII1p表示節(jié)點MII1和節(jié)點MIIp間的橫向關(guān)系。
圖5是圖2步驟II中多工序誤差傳遞建模具體實現(xiàn)框圖。
圖6是圖2步驟II中的坐標系統(tǒng)設(shè)定圖。
圖7是圖2步驟II中的基準、夾具、機床誤差等效描述圖。其中，Δx、Δy、Δz分別表示x、y、z坐標軸的微小平移偏差，α、β、γ分別表示x、y、z坐標軸的微小旋轉(zhuǎn)偏差，Δqd、Δqf、Δqm分別表示基準、夾具和機床誤差引起的微分運動矢量，PFH(k)、FMH(k)分別表示k工序中工件坐標系到夾具坐標系、夾具坐標系到機床坐標系間的坐標變換矩陣，MPH(k)表示k工序機床坐標系到工件坐標系的坐標變換矩陣。
圖8是圖2步驟IV的具體實現(xiàn)框圖。
圖9是本發(fā)明某箱體零件三工序加工過程誤差傳遞分析與控制的一個具體實施例示意圖。其中步驟I包括a；步驟II、III包括b、c、d、e、f；步驟VI包括g。

具體實施例方式 下面結(jié)合附圖及實施例對本發(fā)明作進一步的詳細說明。
如圖1圖2所示，一種多工序加工過程誤差流的處理及控制方法，包括集成關(guān)聯(lián)工序搜索流程I、工序流多層狀態(tài)空間建模流程II、誤差傳遞模型線性化處理流程III和多工序過程工序質(zhì)量狀態(tài)監(jiān)控與誤差源診斷流程IV四大塊。
為處理和控制機械零件加工過程中，工序間存在的誤差傳遞效應(yīng)，首先基于零件加工特征進行關(guān)聯(lián)工序搜索(圖3)；然后對關(guān)聯(lián)工序集組成的工序流進行空間粒度分解與描述(圖4)，定義相應(yīng)的坐標系統(tǒng)(圖6)，依據(jù)機器人學理論和剛體運動學方法對基準、夾具、機床等誤差進行等效描述(圖7)，經(jīng)過理論推導建立工序間誤差傳遞模型(圖5)；在此基礎(chǔ)上，線性化處理方法被用于處理建立的誤差傳遞模型，進而獲得工序間線性誤差傳遞模型，為驗證模型的有效性，線性回歸法量化分析結(jié)果被用于和該模型獲得的結(jié)果進行比較，如果兩者差值小于給定誤差ε0，則認為該模型是有效的，否則，需要對建立的工序間線性誤差傳遞模型進行修正；最后，采用建立的模型對待分析工序k的質(zhì)量狀態(tài)進行量化分析，并對k工序質(zhì)量狀態(tài)進行監(jiān)控與診斷(圖8)。以下對本發(fā)明的各步驟予以分述。
關(guān)聯(lián)工序搜索方法 零件是由不同加工特征組成，不同的加工特征分別在不同的工序加工完成，由于加工特征間存在著基準、演變等關(guān)系，使得各加工工序被相互關(guān)聯(lián)起來。有效地搜索出問題工序的關(guān)聯(lián)工序集，是實現(xiàn)多工序加工過程誤差傳遞建模的基礎(chǔ)。因此，本發(fā)明提出了基于零件加工特征的關(guān)聯(lián)工序搜索方法。首先，對零件加工特征進行編碼處理，各個特征按規(guī)則編碼，每一個特征對應(yīng)唯一的特征ID。特征ID共有六位數(shù)字碼組成即特征ID包括前兩位主特征ID1、中間兩位輔特征ID2以及后兩位特征狀態(tài)ID3。其中，主特征ID1用01～99表示零件的1～99號主特征；輔特征ID2用00～99表示依附于主特征的第1至99號輔特征；當輔特征ID2為00時，表示該特征為主特征。特征狀態(tài)ID3用00～99分別表示某個特征在加工過程中的中間狀態(tài)序號；當中間特征ID3為00時，表示該特征為已經(jīng)加工完成的最終狀態(tài)。例如，050102，表示零件的05號主特征的01號輔特征，且該輔特征經(jīng)過了2道工序的加工。同樣，工序號和工步號均采用字母加數(shù)字進行編碼，其中工序號由字母“GY”加六位數(shù)字組成，數(shù)字前四位為零件號，后兩位為工序順序號，如GY615003表示代號為6150的零件的第三道工序；工步號字母“GY”加八位數(shù)字組成，數(shù)字前六位為工序號，后兩位為工步順序號，如GY61500302就表示代號為6150的零件的第三道工序的第二工步。
在對零件加工特征、工序、工步等進行編碼的基礎(chǔ)上，加工特征在工序流上的演變關(guān)系以及特征之間互為基準的關(guān)系將各工序及工步關(guān)聯(lián)起來，形成了一個不同節(jié)點組成的加工工序流網(wǎng)絡(luò)。對該工序流網(wǎng)絡(luò)中可能產(chǎn)生誤差流的關(guān)聯(lián)工序進行搜索，如圖3所示，其搜索流程包括 1)把待搜索的某一工序節(jié)點放入一個代號為feature的表中； 2)檢查feature表指針指向的節(jié)點是否為空，若為空則搜索結(jié)束，轉(zhuǎn)第7)步； 3)擴展feature表指針的指向節(jié)點n，生成一組子節(jié)點放入一個代號為subfeature表中； 4)判斷subfeature表中新加入的節(jié)點是否可以擴展。把其中可以擴展并符合條件的節(jié)點移入feature表中； 5)按某種條件對feature表中的節(jié)點進行排序； 6)轉(zhuǎn)第二步執(zhí)行； 7)查找feature，subfeature表中存放的所有加工特征對應(yīng)的工序或工步，合并重復結(jié)果并放入一個代號為result的表中。
基于加工特征的工序誤差流多層狀態(tài)建模方法 為實現(xiàn)對由搜索得到的關(guān)聯(lián)工序集形成的加工誤差流進行建模，本發(fā)明提出了采用多層狀態(tài)模型理論對工序流進行空間粒度分解，以便把復雜的多工序加工過程分解為工序流層、工序節(jié)點層、工步節(jié)點層，在各層分別進行零件加工誤差狀態(tài)的建模，從而降低工序誤差流建模和求解的復雜度，其具體分解過程如圖4所示，首先在各工步節(jié)點建立零件加工特征質(zhì)量狀態(tài)模型MIIIij(i＝1，…，p，…q，j＝1，…，p，…q)，在此基礎(chǔ)上，在工序節(jié)點建立零件加工特征質(zhì)量狀態(tài)模型MIIj，然后建立工序流的誤差傳遞模型MI，同層內(nèi)不同節(jié)點間的關(guān)系用r描述，不同層各節(jié)點間關(guān)系用R描述。
為建立各層節(jié)點加工特征質(zhì)量狀態(tài)模型和描述不同節(jié)點間存在的相互聯(lián)系，本發(fā)明提出了基于加工特征的誤差傳遞建模方法。這里，以工序節(jié)點層為例，說明建模過程(其它分層的建模過程相同)，首先采用機器人學理論對零件加工特征進行矢量化描述，建立包括工件、夾具、機床在內(nèi)的三種坐標系，并對基準、夾具、機床等引起的誤差進行等效處理，然后采用剛體運動學理論推導了工序間的誤差傳遞模型，其建模流程如圖5所示。這里，對加工特征矢量化描述和坐標系定義作以下界定 零件加工特征X(k)通過方向、位置、尺寸參數(shù)等進行描述，如式(1)所示。
這里，方向矢量ni(k)＝[nix(k)niy(k)niz(k)]T，位置矢量pi(k)＝[pix(k)piy(k)piz(k)]T，參數(shù)矢量di(k)＝[di1(k)di2(k)…dim(k)]T；m、n分別表示k工序的參數(shù)矢量的組成元素個數(shù)和加工特征數(shù)。
三種不同的坐標系定義如圖6，零件坐標系P描述零件的加工特征，一經(jīng)確定，隨工序進行也不再改變；夾具坐標系F由夾具參數(shù)決定，零件固定于夾具坐標系；機床坐標系M由機床工作臺決定，夾具固定于機床坐標系。
零件加工過程可以分為兩個階段，裝夾階段和切削加工階段，這兩個階段可以采用其次坐標變換矩陣進行描述，在小誤差情況下，微分運動矢量被用于描述不同加工元素引起的加工誤差，如圖7所示。零件加工特征狀態(tài)在不同坐標系中的描述如式(2)(零件坐標系到夾具坐標系)和式(3)(夾具坐標系到機床坐標系)。
這里，XF、XP分別表示零件加工特征在夾具坐標系和工件坐標系中的狀態(tài)；平移矩陣OP＝
1×(6+m)，(xP，yP，zP)為工件坐標系原點在夾具坐標系中的坐標。
旋轉(zhuǎn)矩陣 同理，零件加工特征在機床坐標系和夾具坐標系中的狀態(tài)可描述為 據(jù)此，多工序加工過程誤差流建模具體步驟如圖5所示，經(jīng)推導獲得的工序誤差傳遞模型如式(4)所示。
這里，x(k)表示k工序零件加工特征的誤差狀態(tài)；XO(k)表示k工序零件理想加工特征；xMu(k)表示k工序機床坐標系中機床誤差引起的加工誤差；A(k)、B(k)分別表示k工序未被加工特征和被加工特征的標識矩陣；MPRO(k)、ΔMPR(k)分別表示k工序機床坐標系到零件坐標系的理想旋轉(zhuǎn)矩陣和微小偏差旋轉(zhuǎn)矩陣；PMRO(k)、ΔPMR(k)分別表示k工序零件坐標系到機床坐標系的理想旋轉(zhuǎn)矩陣和微小偏差旋轉(zhuǎn)矩陣；w(k)表示k工序隨機噪聲。
多工序誤差傳遞模型線性化處理方法 由工件坐標系轉(zhuǎn)換到夾具坐標系產(chǎn)生的微分運動矢量可描述為式(5)，它由工件的定位特征面引起 變換過程中坐標原點和各軸的旋轉(zhuǎn)運動微分矢量由已加工完成的特征面X(k-1)決定，經(jīng)線性化處理可得， A1(k)、A2(k)可由工件定位的空間位置確定，

表示前工序質(zhì)量特征誤差。
由夾具坐標系轉(zhuǎn)換到機床坐標系產(chǎn)生的微分運動矢量可描述為式(8)，它由夾具定位元件誤差引起 變換過程中坐標原點和各軸的旋轉(zhuǎn)運動微分矢量由夾具參數(shù)f(k)決定，經(jīng)線性化處理可得， B1(k)、B2(k)夾具定位參數(shù)確定，
利用式(6)、(7)、(9)、(10)，經(jīng)過線性化處理后得到工序誤差傳遞的線性模型，如式(11)所示。
這里，E(k)，P1(k)是基準誤差相關(guān)的等效矩陣，可由式(6)、(7)變換求得；S(k)，P2(k)，P3(k)是夾具誤差相關(guān)的等效矩陣，可由式(9)、(10)變換求得；P(k)是機床誤差描述矩陣；umT(k)表示k工序機床誤差引起的被加工特征面誤差項；FPRO(k)表示k工序夾具坐標系到工件坐標系的理想旋轉(zhuǎn)坐標變換矩陣；w(k)表示k工序隨機噪聲。
(11)式又可進一步可表達為xII(k)＝AII(k)xII(k-1)+BII(k)uII(k)+wII(k) 這里，xII(k)分別表示k工序質(zhì)量特性誤差值，AII(k)、BII(k)、分別表示k工序系統(tǒng)矩陣、控制矩陣，AII(k)＝[A(k)+B(k)E(k)A2(k)-B(k)P1(k)A1(k)]， 表示k工序夾具、機床誤差狀態(tài)輸入量，wII(k)表示k工序隨機噪聲因素。
多工序加工過程誤差流控制方法 在通過應(yīng)用建立的工序間線性誤差傳遞模型對工序節(jié)點誤差狀態(tài)進行量化分析的基礎(chǔ)上，為控制各工序節(jié)點加工誤差，工序節(jié)點誤差控制函數(shù)被定義如(12)式所示。
D(k)＝F(k，X(k)，U(k)，x(k)，u(k)，w(k)) (12) 其中，k表示節(jié)點序號，X(k)表示節(jié)點k加工特征質(zhì)量特性值；U(k)表示節(jié)點k輸入過程變量(如夾具狀態(tài)、機床狀態(tài)、定位基準特征面狀態(tài)等)；x(k)表示節(jié)點k加工特征誤差狀態(tài)；u(k)表示節(jié)點k輸入過程變量調(diào)節(jié)量；w(k)表示隨機噪聲因素。
依據(jù)式(12)，本發(fā)明設(shè)計了如圖8所示的多工序過程誤差控制模型，它采用“狀態(tài)+事件”機制，以工序節(jié)點層為例說明加工誤差流的控制流程，這里，“狀態(tài)”是指步驟(3)建立的誤差傳遞模型對當前k工序質(zhì)量特性誤差進行量化分析結(jié)果及其SPC控制圖對k工序質(zhì)量特性波動監(jiān)測結(jié)果，事件則描述了k工序是否發(fā)生異常，若發(fā)生異常，則“事件”發(fā)生，觸發(fā)式(12)，進行工序異常診斷與調(diào)節(jié)。圖8描述了加工誤差流的分層控制過程，在中間工序驅(qū)動的工序節(jié)點層，k工序由多個工步節(jié)點組成，這些工步節(jié)點組成工步節(jié)點層，而工步節(jié)點層則由零件加工特征驅(qū)動，首先在各工步節(jié)點對零件加工特征誤差狀態(tài)進行監(jiān)控分析，各加工特征誤差狀態(tài)又決定了其所屬工序的零件質(zhì)量特性狀態(tài)，因此，工序節(jié)點的零件質(zhì)量特性狀態(tài)在工步層質(zhì)量狀態(tài)確定后也就被確定了，這樣，由底向上，可以逐層實現(xiàn)對工序誤差流的控制。
圖9是某箱體零件加工過程誤差傳遞效應(yīng)建模與控制實例，該過程包括加工工序三個，依次為銑、鉗、鏜；加工特征四個，分別為2個面特征和2個孔特征，在第3工序需要控制兩孔中心位置尺寸，第1、2工序加工的面特征被用于第3工序的定位基準。首先輸入分析該零件的四個理想加工特征矢量；其次，輸入第3工序所加工的特征標識矩陣，這是一個28×28的矩陣；再次，輸入工件坐標系-夾具坐標系-機床坐標系間的理想變換矩陣；第四，輸入基準、夾具等效誤差矩陣；第五，據(jù)此求得系統(tǒng)方程矩陣，并輸入第1、2工序完成的加工特征誤差和第3工序存在的過程誤差(夾具和機床誤差引起)，即可求解得第3工序?qū)嶋H加工特征的加工誤差大小，這里為了和統(tǒng)計模型進行比較，假定了夾具和機床誤差為零；最后，利用關(guān)聯(lián)工序的統(tǒng)計回歸模型對建立的工序誤差傳遞模型進行了校驗分析，分析結(jié)果表明回歸模型和誤差傳遞模型的求解結(jié)果具有較好地一致性。
從分析結(jié)果看出，在第1工序質(zhì)量特性存在超差情況下，第3工序質(zhì)量特性出現(xiàn)超差，根據(jù)“狀態(tài)+事件”機制，觸發(fā)控制函數(shù)，對3工序進行誤差診斷，根據(jù)建模的誤差傳遞模型分析結(jié)果和SPC(Statistical Process Control，統(tǒng)計過程控制)控制圖可以看出，在第3工序存在夾具、機床誤差的情況下，第1工序加工特征誤差的傳遞效應(yīng)對兩孔中心位置尺寸影響很小，但第3工序的質(zhì)量控制圖出現(xiàn)異常，說明第3工序質(zhì)量特性超差是由本工序引起的，需要進行改進。
權(quán)利要求
1.一種多工序加工過程誤差流的處理及控制方法，其特征在于，包括下述步驟
(1)關(guān)聯(lián)工序搜索流程I通過抽取零件加工特征建立工序流-加工特征映射網(wǎng)絡(luò)，然后選擇分析工序k，判斷是否存在關(guān)聯(lián)工序，如是，搜索工序k的關(guān)聯(lián)工序集并放入一個代號為Result的表中；如不是，則在步驟(4)中分析工序k的加工誤差；
(2)工序流多層狀態(tài)空間建模流程II將步驟(1)Result表中搜索到的關(guān)聯(lián)工序集取出，通過對該工序集組成的工序流進行空間粒度分解，采用多層狀態(tài)空間模型分別對所分解的加工工序流層、工序節(jié)點層、工步節(jié)點層對應(yīng)的零件誤差狀態(tài)進行建模，推導出了各關(guān)聯(lián)工序間存在的誤差傳遞模型的數(shù)學表達式
式中x(k)表示k工序零件加工特征的誤差狀態(tài)；XO(k)表示k工序零件理想加工特征；xMu(k)表示k工序機床坐標系中機床誤差引起的加工誤差；A(k)、B(k)分別表示k工序未被加工特征和被加工特征的標識矩陣；MPRO(k)、ΔMPR(k)分別表示k工序機床坐標系到零件坐標系的理想旋轉(zhuǎn)矩陣和微小偏差旋轉(zhuǎn)矩陣；PMRO(k)、ΔPMR(k)分別表示k工序零件坐標系到機床坐標系的理想旋轉(zhuǎn)矩陣和微小偏差旋轉(zhuǎn)矩陣；w(k)表示k工序隨機噪聲；
(3)誤差傳遞模型線性化處理流程III對步驟(2)建立的誤差傳遞模型進行線性化處理，建立工序間誤差傳遞的線性模型如下，
式中A1(k)、A2(k)、E(k)、P1(k)是基準誤差相關(guān)的等效矩陣，B1(k)、B2(k)、S(k)、P2(k)、P3(k)是夾具誤差相關(guān)的等效矩陣，P(k)是機床誤差描述矩陣；umT(k)表示k工序機床誤差引起的被加工特征面誤差項，ufT(k)表示k工序夾具定位參數(shù)誤差狀態(tài)項；FPRO(k)表示k工序夾具坐標系到工件坐標系的理想旋轉(zhuǎn)坐標變換矩陣；w(k)表示k工序隨機噪聲；
然后，采用線性回歸方法進行線性誤差模型的校驗，實現(xiàn)對工序誤差傳遞效應(yīng)的量化分析；
(4)多工序過程工序質(zhì)量狀態(tài)監(jiān)控與誤差源診斷流程IV根據(jù)步驟(3)的量化分析結(jié)果，為控制各工序節(jié)點加工誤差，對工序節(jié)點加工誤差控制函數(shù)定義為下式
D(k)＝F(k，X(k)，U(k)，x(k)，u(k)，w(k))[12]
式中k表示工序節(jié)點序號，X(k)表示工序節(jié)點k加工特征質(zhì)量特性值；U(k)表示工序節(jié)點k輸入過程變量(如夾具狀態(tài)、機床狀態(tài)、定位基準特征面狀態(tài)等)；x(k)表示工序節(jié)點k加工特征誤差狀態(tài)；u(k)表示工序節(jié)點k輸入過程變量調(diào)節(jié)量；w(k)表示工序節(jié)點k的隨機噪聲；
依據(jù)式[12]，采用“狀態(tài)+事件”機制，對工序加工誤差進行監(jiān)控及診斷。
2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的多工序加工過程誤差流的處理及控制方法，其特征在于所述搜索工序k的關(guān)聯(lián)工序集的搜索方法包括下述步驟
1)把待搜索的某一工序節(jié)點放入一個代號為feature的表中；
2)檢查feature表指針指向的節(jié)點是否為空，若為空則搜索結(jié)束，轉(zhuǎn)第7)步；
3)擴展feature表指針的指向節(jié)點n，生成一組子節(jié)點放入一個代號為subfeature表中；
4)判斷subfeature表中新加入的節(jié)點是否可以擴展。把其中可以擴展并符合條件的節(jié)點移入feature表中；
5)按某種條件對feature表中的節(jié)點進行排序；
6)轉(zhuǎn)第二步執(zhí)行；
7)查找feature，subfeature表中存放的所有加工特征對應(yīng)的工序或工步，合并重復結(jié)果并放入一個代號為result的表中。
3、根據(jù)權(quán)利要求1所述的多工序加工過程誤差流的處理及控制方法，其特征在于所述的空間粒度分解，其具體分解過程為，首先在各工步節(jié)點建立零件加工特征質(zhì)量狀態(tài)模型MIIIij(i＝1，…，p，…q，j＝1，…，p，…q)，在此基礎(chǔ)上，在工序節(jié)點建立零件加工特征質(zhì)量狀態(tài)模型MIIj，然后建立工序流的誤差傳遞模型MI，同層內(nèi)不同節(jié)點間的關(guān)系用r描述，不同層各節(jié)點間關(guān)系用R描述；
所述的對分解的加工工序流層、工序節(jié)點層、工步節(jié)點層對應(yīng)的零件誤差狀態(tài)進行建模具體方法為，首先采用機器人學理論對零件加工特征進行矢量化描述，建立包括工件、夾具、機床在內(nèi)的三種坐標系，并對基準、夾具、機床等引起的誤差進行等效處理，然后采用剛體運動學理論推導出步驟(2)的誤差傳遞模型的數(shù)學表達式。
4、根據(jù)權(quán)利要求1所述的多工序加工過程誤差流的處理及控制方法，其特征在于所述的對工序加工誤差進行監(jiān)控及診斷的具體方法為，在工序節(jié)點層，依據(jù)步驟(3)建立的k工序質(zhì)量狀態(tài)模型的量化分析結(jié)果和SPC控制圖對k工序的質(zhì)量特性參數(shù)進行監(jiān)控，其中k工序質(zhì)量狀態(tài)模型用于量化前工序?qū)工序的誤差傳遞效應(yīng)，控制圖用于確認k工序是否發(fā)生異常，若控制圖出現(xiàn)異常波動，則對引起k工序異常的誤差源進行診斷，并予以消除；在工步節(jié)點層對零件加工特征誤差的控制及診斷采用與工序節(jié)點層同樣的方法。
5、根據(jù)權(quán)利要求1所述的多工序加工過程誤差流的處理及控制方法，其特征在于所述的誤差傳遞模型線性化處理是指采用泰勒展開式忽略對誤差傳遞效應(yīng)影響較小的高階項，從而獲得步驟(3)的描述工序誤差傳遞效應(yīng)的線性表達式。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種多工序加工過程誤差流的處理及控制方法，其特征在于，包括下述步驟1)通過把各加工特征映射到相應(yīng)工序，并對零件加工特征進行編碼處理，依據(jù)加工特征間存在的關(guān)聯(lián)關(guān)系，采用搜索算法實現(xiàn)了對關(guān)聯(lián)工序集的快速搜索；2)通過對工序流進行工序流層、工序節(jié)點層、工步節(jié)點層空間粒度分解，采用機器人學理論和剛體運動學方法推導出出關(guān)聯(lián)工序間存在的誤差傳遞效應(yīng)方程；3)采用線性化處理方法，對建立的誤差傳遞模型進行線性化處理，建立工序間誤差傳遞的線性描述模型，并采用線性回歸方法實現(xiàn)對線性誤差模型的校驗；4)依據(jù)工序節(jié)點加工誤差控制函數(shù)，采用“狀態(tài)+事件”機制，對工序加工誤差進行監(jiān)控及診斷。
文檔編號G05B19/418GK101251754SQ20081001770
公開日2008年8月27日 申請日期2008年3月13日 優(yōu)先權(quán)日2008年3月13日
發(fā)明者江平宇, 劉道玉, 周光輝, 鎂 鄭 申請人:西安交通大學