[发明专利]一种数控机床部件装配质量分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及产品装配质量分析领域，具体为一种数控机床部件装配质量分析方法。

背景技术

数控机床装配过程中的质量分析、控制和改进是保证和持续提升数控机床质量的重要环节。部件装配、总装等一系列节点组成了数控机床的装配过程，其中部件装配是数控机床质量保证的关键环节。部件装配由一系列人机参与的工序组成，存在着大量的质量检验指标，最终的装配质量通过一系列质量检验指标表征出来。由于数控机床结构庞大，导致装配工序繁多，且工序的前后关联致使某些检验指标存在相互影响的关系，在反映总体质量评价时存在信息冗余。另外，由于装配质量受到执行过程中多种因素的综合影响，在对装配质量进行分析时，哪些因素影响到装配质量、影响程度如何等问题很难解决。基于数控机床部件装配过程受多种因素综合影响的特征，可将其视作一个具有明显不确定性的信息系统，而现有的基于统计过程控制和过程能力分析的方法在进行质量分析时没有考虑到信息系统的不确定性特征。

发明内容

针对数控机床部件装配的质量分析问题，本发明首先采用主成分分析法来实现众多质量检验指标的降维，形成一定程度上彼此相互独立的主成分，然后将数控机床部件装配的执行过程视作一个不确定性信息系统，引入证据理论来对该信息系统的“不确定性”进行分析，从而实现数控机床部件装配中质量影响因素的辨识。

本发明的技术方案是：

所述一种数控机床部件装配质量分析方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1：对数控机床部件装配过程的质量检验指标进行主成分分析法降维处理。

所述主成分分析法降维处理的具体步骤如下：

步骤1.1对于某型数控机床的装配过程，设其某部件装配的质量检验指标在用主成分分析法降维处理前共有p个。根据n个生产批次中该部件装配过程的质量记录，统计p个质量检验指标的合格率或平均值数据。将每个生产批次作为一个样本，则得到样本数据矩阵X＝(x_i,t)_n×p为其中x_i,t表示第t(t＝1,2,…,p)个质量检验指标在第i(i＝1,2,…,n)批次中的数据，用合格率或平均值表示。对X＝(x_i,t)_n×p进行规范化处理，即

步骤1.2对规范化后的样本数据矩阵X'＝(x'_i,t)_n×p，计算其相关系数矩阵COR＝(cor_r,j)_p×p，其中

步骤1.3求出相关系数矩阵COR＝(cor_r,j)_p×p的特征值并按大小顺序排列，即ev₁、ev₂、…、ev_p，所对应的特征向量依次为Ev₁、Ev₂、…、Ev_p，其中Ev_t＝(Ev_t1,Ev_t2,...,Ev_tp),t＝1,2,...,p。

步骤1.4依次计算第t(t＝1,2,…,p)个质量检验指标的贡献率con_t，有

步骤1.5根据贡献率大小，选取累计贡献率达到85％以上的前k(k≤p)个成分作为主成分,以ev₁、ev₂、…、ev_k对应的特征向量Ev₁、Ev₂、…、Ev_k构造p×k维的矩阵EV；令X”＝X'·EV，从而将n×p维的规范化样本数据矩阵X'转化为n×k维的新矩阵X”。X”中仅保留了k个主成分，从而实现了质量检验指标的降维处理。