面向装配过程的实时监测与异常诊断方法研究.pdf

产 k 薯j ，坷 2 0 11 年4 月 k 合肥工业大学 liij f ir ll lll lllllr ljii y 18 8 6 5 8 0 本论文经答辩委员会全体委员审查，确认符合合肥工业大学硕士学 位论文质量要求。 主席： 委员： 答辩委员会签名( 工作单位、职称) 隐 秘 辞 孕舻枞錾 心乙为弧蝴心乙向弧吖仟 历贩 嚣新，别稻笸f 删番删吻瞅爹1 雠 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。 据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写 过的研究成果，也不包含为获得 盒g 垦王些态堂或其他教育机构的学位或证书而使 用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明 并表示谢意。 学位论文作者签名： 引主 、 签字日期：知l f 年忙弓日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解盒g 垦工些太堂有关保留、使用学位论文的规定，有权保留 并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权合 艘王些盔堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、 缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文作者签名： 谁砥 签字日期：l f 年牛月涉 学位论文作者毕业后去向： 工作单位： 通讯地址： 导师 签字日翻r 年孕知驴 电话： 邮编： 面向装配过程的实时监测与异常诊断方法研究 摘要 装配过程是整个生产活动中最复杂、涉及面最广的过程，其执行的好坏对 产品的最终质量有着重要影响。装配生产过程的实时监测与异常诊断是保证生 产系统可靠、稳定运行的重要手段和关键技术，能够有效地提高产品质量与生 产效益。 本文结合装配系统的功能和特点，提出了一种面向装配生产过程的实时监 测与异常诊断方法。主要的研究内容包括以下几个部分： 首先，建立基于事件驱动的装配生产过程模型，利用该模型能够实现装配 过程的实时、全面监控。在该模型建立的基础上，研究r f i d 技术的原理，并 将其应用于监测所需过程信息数据的采集中，为装配过程的监测与诊断提供数 据基础。 其次，分析并总结装配过程中的常见异常，确定异常诊断的任务，在此基 础上研究模糊p e t r i 网和专家系统的理论与方法，并将两者结合用于装配过程异 常事件的知识表示和推理诊断中，从而构成了智能化的异常诊断策略。 最后，以某公司汽车变速箱装配生产线为依托，应用本文所研究的方法， 开发了装配生产过程的实时监测与异常诊断原型系统。通过系统在实际生产中 的应用，来验证本文所研究方法的有效性。 关键词：装配过程；实时监测；r f i d异常诊断；模糊p e t r i 网；专家系统 r e s e a r c ho n a b n o r m i t y t h em e t h o d d i a g n o s i so o fr e a l t i m em o n i t o r i n ga n d r i e n t e dt oa s s e m b l yp r o c e s s a b s t r a c t a s s e m b l yi st h em o s tc o m p l e xp r o c e s sa m o n ga l l o ft h ep r o d u c t i o na c t i v i t i e s i t si m p l e m e n t a t i o ne f f e c th a sa ni m p o r t a n ti m p a c to nt h ef i n a lp r o d u c tq u a l i t y r e a l t i m ep r o c e s sm o n i t o r i n ga n da b n o r m i t yd i a g n o s i sc a n e n s u r et h es t a b i l i t ya n d r e l i a b i l i t yo ft h ep r o d u c t i o ns y s t e mo p e r a t i o n i t so n e o ft h ei m p o r t a n tm e a n sa n d k e vt e c h n o l o g i e st oi m p r o v ep r o d u c tq u a l i t ya n dp r o d u c t i o ne f f i c i e n c y c c i m b i n e dw i t ht h ea s s e m b l yl i n e s f u n c t i o n a n df e a t u r e s ，am e t h o do f r e a l - t i m em o n i t o r i n ga n da b n o r m i t yd i a g n o s i so r i e n t e dt oa s s e m b l yp r o c e s sw a s 2 i v e n t h em a i nr e s e a r c hr e s u l t sa n dc o n t e n t sc a n b eo u t l i n e da sf o l l o w i n g ： f i r s t lv a ne v e n t d r i v e na s s e m b l yp r o c e s sm o d e lw a sp r e s e n t e d ，b yw h i c ht h e s t a t u so ft h ea s s e m b l yp r o c e s sw a sm o n i t o r e d o nt h eb a s i so f t h i sm o d e l ，t h er f i d t e c h n o l o g yw a sr e s e a r c h e d ，a n dw a s u s e da st h et o o lt oa c q u i r en e e d e dp r o c e s sd a t a ， w h i c hw e r eu s e f - u 1t om o n i t o ra s s e m b l yp r o c e s sa n dd i a g n o s ea b n o r m a l e v e n t s s e c o n d l y ，t h et a s k so fa b n o r m i t yd i a g n o s i s w e r eo b t a i n e db a s e do nt h e a n a l y s i sa n ds u m m a r yo f t h ec o m m o na s s e m b l yp r o c e s sa b n o r m i t i e s b a s e do nt h e r e s e a r c ho ff u z z yp e t r in e ta n de x p e r ts y s t e m st h e o r ya n dm e t h o d s ，t h ef u z z y p e t r in e tw a si n t r o d u c e dt ot h ea s s e m b l yp r o c e s sa b n o r m i t yd i a g n o s i se x p e r t s y s t e m t h u sa ni n t e l l i g e n ta b n o r m i t yd i a g n o s i ss t r a t e g yf o rt h ea s s e m b l y p r o c e s s w a so b t a i n e d f i n a l l y , a c c o r d i n gt o t h i sm e t h o d ，ap r o t o t y p es y s t e mo fr e a l t i m ep r o c e s s m o n i t o r i n ga n da b n o r m i t yd i a g n o s i so r i e n t e dt oa s s e m b l yp r o c e s sw a s d e v e l o p e do n t h eb a s i so fac o m p a n y sc a rg e a r b o xa s s e m b l yl i n e t h ev a l i d i t yo ft h e r e s e a r c h m e t h o dw a sp r o v e db yu s i n gt h i ss y s t e mi np r a c t i c a lp r o d u c t i o na c t i v i t i e s k e y w o r d s ：a s s e m b l yp r o c e s s ；r e a l t i m ep r o c e s sm o n i t o r i n g ；r f i dt e c h n o l o g y ； a b n o r m i t yd i a g n o s i s ；f u z z y p e t r in e t ；e x p e r ts y s t e m 致谢 感谢我尊敬的导师刘明周教授! 从本科的毕业设计开始，到近三年的研究 生学习与生活，导师一直不断地给予我丰富的知识与真诚的教导。刘老师在繁 忙的工作中，从未放松过对我的指导，不仅在理论研究上给予我耐心的启发性 指导，而且为我提供了许多实践的机会，锻炼了我独立解决问题和实际运用知 识的能力，对我的学习和研究给予了极大支持，为我的学业、研究和论文的顺 利完成打下了坚实的基础。刘老师渊博广阔的学识、严谨的治学态度、敏锐深 邃的洞察力、平易近人的待人处事方式，都深深的感染和影响着我，激励我在 今后的工作和生活道路上奋进不息。 感谢曹国安副教授、蒋增强副教授、沈维蕾副教授、葛茂根老师、张铭鑫 老师、扈静老师等工业工程教研室的老师们，在我课题的研究过程中给予的指 导、帮助和大力支持。 感谢钱芳、权魁、凌先姣、高纳、龚任波、张大伟、徐辉、王榜等研究生 同学以及已经走向工作岗位的各位师兄师姐对我的帮助和指导，同时也感谢王 强、周维维、伊莉丽、吴文瑞、凌琳、赵志彪等师弟师妹们给予我的关怀和支 持。感谢所有关心和帮助过我的老师和同学们! 衷心感谢在百忙中抽出宝贵时间对论文进行评审的专家和学者们。 最后，深深感谢我的父母和亲友们，是他们给予我生活上无微不至的关怀 和精神上的巨大支持和鼓励。 作者：王佳丽 2 0 11 年4 月10 日 目录 第一章 绪论1 1 1 研究背景1 1 2 课题研究目的和意义1 1 3 相关领域的发展与应用研究一2 1 3 1 工业过程监控的发展2 1 3 2 异常诊断理论与方法3 1 3 - 3 基于模糊p e t r i 网的专家系统4 1 4 论文内容和结构体系5 1 5 本章小结一6 第二章 面向装配过程的实时监测与异常诊断体系一7 2 1 装配生产的功能和特点分析7 2 2 过程监测与异常诊断的体系架构8 2 3 过程监测与异常诊断的关键技术8 2 4 本章小结9 第三章装配生产过程的实时监测技术1 0 3 1 基于事件驱动的装配生产模型1 0 3 1 1 模型的定义及描述1 0 3 1 2 模型的运行机制1 1 3 2 装配过程实时监测的基本分析一1 3 3 2 1 装配过程监测的需求数据分析1 4 3 2 2 实时数据采集点的设置分析1 4 3 2 3 数据采集技术的选取分析1 5 3 3r f i d 实时数据采集技术1 6 3 3 1r f i d 的基本原理1 6 3 3 2r f i d 数据采集方法1 7 3 3 3r f i d 数据处理方法18 3 4 本章小结19 第四章装配生产过程的异常诊断策略2 0 4 1 装配过程的异常诊断方案一2 0 4 1 1 异常事件的概念2 0 4 1 2 引发异常的原因归类2 0 4 1 3 异常诊断的任务及方法2 l 4 2 模糊p e t r i 网理论j 2 2 4 2 1 模糊p e t r i 网模型2 2 4 2 2 模糊p e t r i 网的知识表达2 4 4 2 3 模糊p e t r i 网的推理策略2 6 4 3 基于f p n 的专家系统2 8 4 3 1 专家系统工作模型2 8 4 3 2 基于f p n 的知识库设计一3 0 4 3 3 基于f p n 的推理机制3 1 4 4 实例分析3 2 4 5 本章小结3 3 第五章装配过程实时监测与异常诊断的系统实现3 4 5 1 系统概述3 4 5 1 1 装配线介绍3 4 5 1 2 系统特点3 4 5 1 3 系统方案3 4 5 2 系统建模3 6 5 2 1 系统概念模型3 6 5 2 2 系统功能模型3 6 5 2 3 数据库模型3 7 5 3 系统实现一3 8 5 3 1 工作站组态3 9 5 3 2 可视化监控配置一4 1 5 3 3 可视化监控管理4 2 5 3 4 系统管理一4 4 5 4 本章小结4 5 第六章总结与展望4 6 6 1 全文总结4 6 6 2 研究展望4 7 参考文献4 8 插图清单 图1 1 论文体系结构5 图2 1 装配生产系统体系结构7 图2 2 装配过程监测与诊断体系架构8 图3 1 基于事件的模型响应机制1 2 图3 2 事件创建与触发。1 2 图3 3 装配过程建模示意图。1 3 图3 4 事件驱动的装配过程1 3 图3 5 装配工序数据采集点设置1 5 图3 - 6r f i d 工作原理16 图3 7r f i d 的数据采集方法1 7 图3 8 标签信息初始化示意图1 7 图3 - 9 标签过程信息写入示意图1 8 图3 1 0 读写器读取信息的机理图1 8 图3 1 1 采集数据处理流程1 9 图4 1 异常诊断流程方案。2 2 图4 2f p n 模型示例2 4 图4 3 异常可达标识图与覆盖树2 4 图4 4 产生式规则的f p n 表示2 5 图4 5 三种规则的f p n 图形表示一2 6 图4 6 典型专家系统结构2 9 图4 7 推理机工作流程图3 1 图4 8 异常诊断规则3 2 图4 9 异常诊断f p n 模型3 2 图5 1 系统网络拓扑图3 5 图5 2 系统的概念模型一3 6 图5 3 系统的功能模型3 7 图5 4 系统的数据库模型一3 8 图5 5 工作站组态配置。3 9 图5 6 工作站添加控制位4 0 图5 7 工作站添加诊断知识。4 0 图5 8 可视化界面配置4 1 图5 - 9 诊断规则编辑4 2 图5 1o 可视化过程监控4 2 图5 1 1 可视化异常报警4 3 图5 1 2 异常事件的诊断4 3 图5 1 3 电子看板信息显示4 4 图5 14 数据库设置。4 4 图5 15 数据库备份。4 4 图5 16 日志管理4 5 a 表3 1 装配生产 表3 2 条形码和 表4 1 装配生产 表4 2f p n 与模 表4 3 模糊程度 第一章绪论 1 1 研究背景 随着经济全球化进程的加速，我国制造业参与世界范围的竞争将成为必然 趋势。瞬息万变、竞争激烈的国际市场，既为我国制造业的发展提供巨大的市 场机遇，也带了前所未有的严峻挑战。现代社会消费者需求越来越多样化，对 质量和服务的要求也越来越高，只有那些能够快速反应消费者需求、保证产品 质量和服务的企业才能够在竞争中占有一席之地。如何以最短的时间、最优的 产品、最低的成本来赢得市场，成为现代企业的立足之本和成功关键。 国民经济的发展，带动了我国制造业的进步，制造业正朝着大型化、集成 化、复杂化方向发展。但是我国的制造业在生产过程中仍然存在着一些主要问 题，比如：生产管理混乱，生产状态不能实时进行反馈，生产过程中质量控制 不力等【l 】。针对制造业所面临的问题，近年来准时化生产、敏捷制造、精益生 产、计算机集成制造等一些先进的制造模式与管理理念被提出，旨在帮助企业 提高生产管理水平，加强竞争优势。先进制造管理模式对制造系统响应市场和 客户需求的敏捷度、信息获取的及时准确性提出了更高的要求，因此制造系统 能否实时获取、处理和反馈制造过程信息，成为新型制造管理方式的瓶颈。自 动化技术、信息化技术和计算机应用的迅速发展，能够解决信息获取的瓶颈问 题，为先进制造管理模式的有效实施提供了支持。新型生产管理模式研究的不 断推进，使得制造过程的生产管理迈上了新台阶，制造业信息化也成为了企业 管理的一大趋势。对于制造企业来说，车间是企业的关键生产机构，车间层的 生产过程管理是企业管理的重要一环。信息技术大规模应用到车间生产管理过 程中，使得生产管理水平迈上了新台阶，能够帮助企业提高生产效率、降低生 产成本、增强生产过程的可控性。 现代制造系统的生产过程在变得越来越先进的同时，也变得越来越复杂、 越来越大规模化，要掌握现代车间生产运行的状态，需要综合大量的车间底层 信息、利用多种信息处理手段来做出及时、正确地分析，而传统的依靠操作人 员经验去分析生产数据、迅速发现异常、找到引起异常的原因并进行过程调整 维护的方法已无法满足现代企业的需求。在这种情况下，过程的实时监测与异 常诊断技术成为车间信息化管理的研究热点之一。借助于计算机、运用智能化 的方法帮助车间管理人员获取并分析海量的实时生产过程数据，及时有效地找 出导致异常的原因并给出正确的处理措施，对保证生产系统稳定运行、提高生 产效率具有重要意义。本文正是在这种背景下展开的研究。 1 2 课题研究目的和意义 装配生产是产品制造的最后一个环节，也是最为重要的环节之一【2 1 。它是 产品生命周期的重要组成部分，是产品功能实现的主要过程。装配过程的质量 在很大程度上决定了最终的产品质量口】。因此，如何保证装配的进度和质量是 一个十分重要的问题。 在装配过程中，异常事件的发生将导致作业流程不畅、产品质量缺陷等状 况，会严重影响装配生产的进度【4 】。但是装配车间的现场状况复杂易变、生产 信息繁多、不可预测异常频发，对其进行自动化的实时过程监测与异常诊断具 有一定难度。因此，如何实现装配过程数据的自动采集与处理，对装配过程进 行实时有效地监控，并及时发现和处理异常事件，将是装配生产信息化管理的 一个重要课题。 近年来，r f i d 技术被广泛应用于生产过程监控领域，其标签具有体积小、 容量大、寿命长、可重复使用等特点，且不怕油污、灰尘、高温等恶劣环境， 因此在工况相对比较恶劣的装配制造环境中，能够达到很好的识别效果，为过 程监测与异常诊断提供了有效的数据支持。同时，p e t r i 网作为一种图形建模工 具，具有良好的模型描述特性以及数学分析能力，而模糊p e t r i 网除了上述特点 外还能够很好地描述不确定性问题。将模糊p e t r i 网与具有人工智能的专家系统 相结合，能够实现装配过程的智能诊断。这些技术与方法的应用，实现了装配 生产的过程监测与异常诊断功能，提高了装配生产过程的可控性与稳定性。 本文以安徽六安某齿轮制造有限公司汽车变速箱装配生产线的开发设计为 依托，研究了装配线制造执行系统( m e s ) 中生产过程监控模块的异常监测与 诊断方法。该方法旨在异常事件出现时帮助车间管理人员找出异常原因并提供 处理措施的指导，从而确保装配生产过程安全、稳定地运行。本课题的研究能 够帮助企业提高装配生产系统的效率，保证产品质量，降低生产成本，对车间 乃至企业的管理具有十分重要的意义。 1 3 相关领域的发展与应用研究 1 3 1 工业过程监控的发展 如今制造企业的生产线自动化程度越来越高，如何对生产线上各种资源的 当前状态和信息进行实时监控、管理和协调便显得非常重要。高效的监控和管 理是整个生产系统稳定、可靠运行的保证。生产过程监控是获取制造系统全生 命周期内信息的主要手段，具有承上启下的重要作用。它能够实现生产信息数 据与监控系统之间的实时交互，打破了车间的黑箱式生产，使得企业管理层和 车间执行层之间的信息交互更及时、准确和全面。过程监控系统大致经历了三 个发展阶段【5 】： 1 )独立单元阶段 在7 0 年代以前，过程自动化与制造自动化的程度不高【6 】，还没有形成系统 集成，所以监控系统是分立的模块，只能完成少量功能。 2 2 )集成单元阶段 7 0 到8 0 年代中期，工业生产系统的复杂性增加，对生产过程及工业设备 的监控要求也随之得到提高，从而形成了独立的监控模块。 3 )分层分散型监控系统 现代制造系统规模大、功能多、结构复杂，需要一个集成的监控系统对其 进行监视、控制、诊断和管理。该类系统利用计算机、网络和通信技术，具有 模块化、开放式的结构，配置灵活，运算能力强大，可以独立地实现监控功能。 关于过程监控方法的研究比较多。文献 7 结合与九江整流器厂的合作项 目，详细论述了工业过程监控组态软件开发的关键技术和理论，并开发了原型 系统。文献【8 】、 9 研究了数据挖掘技术的相关理论，并对数据挖掘技术在过程 监控中的应用进行了探讨。文献 1 0 】根据企业现场实际情况，论述了一种基于 c s 结构的工业生产过程实时监视与信息管理系统的设计与实现。文献 1 1 1 从系 统开发的结构及适应性问题出发，研究了基于三层模型结构的过程工业监测系 统的设计与实现。文献【1 2 应用射频识别标签和装配a g e n t 实现了装配现场的 动态过程监控。 r f i d 是射频识别技术( r a d i of r e q u e n c yi d e n t i f i c a t i o n ) 的英文缩写，它是 9 0 年代开始兴起并逐步走向成熟的一种自动识别技术。它利用射频信号通过空 间耦合( 交变磁场或电磁场) ，实现无接触信息传播并通过所传递信息达到识别 的目的 1 3 - 1 5 】。与传统识别方式相比，r f i d 无需直接接触、无需光学可视、无 需人工干预即可完成信息的输入与处理。随着技术的成熟和标准的健全，r f i d 应用范围不断扩大，涉及零售业、运输与配送、安全与认证、制造业等多个领 域。 近年来，r f i d 在工业过程监控领域的应用也得到广泛研究。文献 16 研究 了一个基于r f i d 的加工生产线物料监控系统。文献 17 研究了r f i d 在轮胎工 业中的应用，开发了r f i d 在线管理系统来管理车间现场和库房，为企业生产 过程的数字化管理提供数据基础。文献 1 2 】为解决装配过程中物料流和信息流 不同步的问题，用r f i d 标签和装配a g e n t 实现物料与装配任务间的动态匹配， 增强装配过程的动态监控能力。文献 1 8 】中h a r r yk h 、c h o y ，l a u ，k c 等人 设计了一个基于r f i d 技术的仓库库存资源运作监控管理系统。文献 1 9 】中 c h e o n s h i kk i m ，d u k j ep a r k 等人利用r f i d 技术，对信息进行数据挖掘，设计 了一套产品信息监控系统，并用到企业制造执行系统( m e s ) 中来提高过程管 理的控制效率。 1 3 2 异常诊断理论与方法 随着自动化技术、计算机技术和网络通讯技术的快速发展和广泛应用，综 合自动化系统将成为一种趋势，具有异常事件自动发现与趋势预报的过程监控 3 集成系统将会大有用武之地，因此也成为研究的热点之一。 故障诊断( f a u l td i a g n o s i s ，f d ) 的研究始于机械设备的故障诊断【2 0 1 ，全 名为状态监测与故障诊断。随着研究的深入，已扩大到对生产全过程的控制与 诊断，因此发展成为异常诊断技术。它是一门综合性技术，其研究涉及多门学 科，如现代控制理论、模式识别、可靠性理论、模糊理论、人工智能等。随着 计算机技术、现代测试技术和信号处理技术的迅速发展，智能异常诊断取得了 很大进步，可以划分为基于解析模型、基于信号处理和基于知识的三类方法 2 1 1 。 基于解析模型的异常诊断就是通过比较被诊断对象的可测信息与由模型表达的 系统先验信息而产生残差，并对残差进行分析和处理从而实现异常诊断的方法 2 2 - 2 3 1 。基于信号处理的异常诊断利用信号模型( 如频谱、相关函数等) 直接分 析可测信号，提取诸如频率、方差、幅值等特征值从而诊断异常的方法【2 4 1 。基 于知识的方法是人工智能与诊断技术的结合，该方法不需要定量的数学模型， 并引入了对象的许多信息，具有人类智能特性，成为最有前途的一类方法。常 见的基于知识的异常诊断方法包括基于人工神经网络的方法【2 5 1 ，专家系统诊断 方法【2 6 锄】，模糊诊断方法【29 1 ，故障树诊断方法【3 0 1 ，以及基于p e t r i 网的智能诊 断方法【3 1 - 3 2 1 等。 综合上述方法的分析与研究，本文针对装配过程的异常诊断将选取基于人 工智能的方法，确定了模糊p e t r i 网与专家系统相结合的异常诊断策略，目的是 做到取长补短，达到最佳推理效果。 1 3 3 基于模糊p e t r i 网的专家系统 专家系统是一种智能的计算机程序系统，它能够模仿人类分析和解决问题 的思路，来解决那些需要领域专家才能解决的问题。文献 3 3 引入类的概念， 开发了针对石油生产和分离设备的专家系统。文献 3 4 描述了一种用于化工异 常诊断的专家系统，研究其基于框架的知识表示方法及推理机制，并用于实际 生产中。文献3 5 针对饲料加工设备的故障特点，设计并开发了故障诊断专家 系统。 p e t r i 网的概念是1 9 6 2 年c a r la ，p e t r i 的博士论文中提出来的1 3 6 ，用来描 述计算机系统事件之间的因果关系。p e t r i 网具有并发、不确定和异步等特性， 能够很好地将知识表示和推理问题转换成p e t r i 网模型，并用现有的p e t r i 网分 析方法就可以有效地处理知识表示和推理问题。模糊p e t r i 网结合了p e t r i 网技 术以及模糊集合理论，非常适合对模糊产生式规则建模，使推理更灵活有效【3 7 】。 研究表明 3 5 - 4 0 】，装配过程中异常的产生和传播是一个典型的动态行为过 程，而p e t r i 网具有很好地表示系统状态与行为间变化关系、准确描述系统异常 产生特性的能力。异常诊断专家系统知识库中的知识常常具有模糊性，而基于 模糊p e t r i 网的知识表示方法是一种对模糊知识有效表示和推理的工具。基于模 4 糊p e t r i 网的知识模型，具有模型描述性好、逻辑推理图形直观性的特点，因此 在专家系统知识库和推理机的建立中得到了广泛应用。 将p e t r i 网以及模糊p e t r i 网应用于专家系统的方法研究很多。文献 4 1 以 某化工溶剂回收过程为研究背景，将p e t r i 网技术应用于既有连续动态变量，又 有离散逻辑变量的工业混杂系统中，研究了基于p e t r i 网的监控与诊断问题求解 方法。文献 4 2 以机车柴油机的故障诊断系统为例，针对柴油机故障信息的模 糊性和不确定性，给出了基于模糊p e t r i 网的诊断知识表达方法，讨论了基于其 的反向模糊推理法。文献 4 3 在介绍了基于模糊p e t r i 网的知识描述方法与推理 算法的基础上，采用模糊p e t r i 网作为电梯故障诊断专家系统中的知识表示方法 和推理搜索策略，对故障信息的模糊性和不确定性进行表示与处理，有效解决 了电梯故障诊断的关键问题。文献 4 4 中，y t i n g 等人针对计算机控制系统中 出现的错误检测与诊断问题，提出了一种基于模糊推理与校验的p e t r i 网模型， 将模糊规则转化到模糊推理与校验的p e t r i 网模型中，并通过仿真实验验证方法 的有效性。文献 4 5 对模糊p e t r i 网理论和汽车故障现象及原因进行了研究，提 出了将模糊p e t r i 网用于诊断汽车故障的方法，建立了模糊p e t r i 网故障诊断的 知识库模型。文献 4 6 】、 4 7 将模糊p e t r i 网引进专家系统作为知识表示和推理 的工具，并以实际生产系统的诊断过程为例验证了该专家系统。 1 4 论文内容和结构体系 本论文研究的主要内容有以下几个方面： 研究装配生产系统的特点，构建装配生产过程模型； 应用r f i d 技术对装配过程实时数据进行采集，为异常诊断提供数据基础； 应用模糊p e t r i 网与专家系统相结合的方法构建装配过程异常诊断策略； 在某企业变速箱装配生产过程中，应用并验证上述研究方法。 图1 1 论文体系结构 a 论文体系结构见图1 1 。主体内容分为六章，每章内容概述如下： 第一章首先分析当前我国制造业面临的机遇、挑战和存在的问题，以及制 造业信息化的发展状况；然后明确了本文研究的目的和意义，并总结了国内外 相关技术领域发展、应用和研究的现状；最后给出本文研究的主要内容和论文 的结构体系。 第二章分析装配系统的功能及特点，构建装配过程实时监测与异常诊断方 法的总体方案，并指出研究所涉及的关键问题。 第三章建立基于事件驱动的装配过程模型，该模型能够实现装配生产全过 程的实时状态监测；在分析过程监测所需数据和数据采集点选取方法的基础上， 研究r f i d 技术原理并使用该技术进行生产过程数据采集，为异常监测与诊断 提供可靠的数据基础。 第四章首先对装配过程的异常进行分析，并提出了异常诊断的任务和方法； 其次研究模糊p e t r i 网理论，并分析利用模糊p e t r i 网进行知识表达和过程推理 的方法策略；然后构建了基于模糊p e t r i 网的异常诊断专家系统模型，对装配过 程的异常进行实时诊断；最后以装配线某工位的异常诊断为实例，对所研究的 方法进行说明。 第五章基于上述研究方法，设计并实现了变速箱装配线的实时过程监测与 异常诊断原型系统，验证了本课题所研究方法的有效性。 第六章对本文所进行的研究工作进行总结，并提出了该课题研究的展望。 1 5 本章小结 在经济全球化背景下，我国制造业发展面临着巨大的机遇与挑战，企业信 息化成为必然趋势。对生产过程的异常事件进行自动监测与诊断，作为企业信 息化管理的目标之一，具有重要的意义。本章作为全文的绪论部分，主要内容 总结如下： 1 ) 介绍论文研究背景，包括我国制造业所处的国际竞争环境，当前我国制 造业所面临的问题，企业信息化建设的现状，以及进行生产过程监测与异常诊 断的需求。 2 ) 通过分析装配在产品生产过程中的重要性，以及现代生产系统的复杂难 控性，提出了本课题研究的目的、意义以及所依托的项目。 3 ) 对相关技术领域( 包括过程监控、异常诊断、p e t r i 网、专家系统等) 的国内外研究成果与应用现状进行了介绍。 4 ) 给出论文研究的主要内容和结构体系。 6 第二章面向装配过程的实时监测与异常诊断体系 2 1 装配生产的功能和特点分析 在制造业中，装配生产是一种典型的生产方式。装配是指在机械制造过程 的后期，按照产品的设计要求和技术规范，将各个子装配件按照特定的装配顺 序进行层次组合得到所需产品的生产过程，各子装配件将通过外协或自制等方 式得到。装配生产的功能和目标就是按照生产计划将零部件进行装配从而生产 出产品并进行交付。装配生产有两个显著的特点： 第一，任何产品都是由零件和部件组合而成的，因此装配生产一般可以按 照“产品一部件一零件”这个过程分解，从而形成具有一条产品总装线和若干 条部件分装线的结构。 第二，依据分类方式的不同，装配生产有多种划分方法：根据装配产品的 特点，可以分为集中装配和分散装配；根据生产批量的大小，可以分为单件生 产、多品种小批量生产、大批量生产等；根据自动化的程度，可以分为手工装 配、自动化装配和机器人装配；根据生产单元的组织方式，还可以分为串行、 并行以及混合方式装配。 装配过程是动态的、离散的过程，它由一系列的环节所组成，一般包括计 划制定、物料配送、零部件装配、成品检验等。计划制定是根据企业总体生产 计划制定的短期内车间生产计划；物料配送负责装配过程各个环节所需的零部 件供给；零部件装配是各个工位根据工艺要求进行零部件组装；成品检验是对 下线产品进行性能和质量检测。典型的装配生产流程描述如下：计划下达或更 改产生计划事件，然后依据产品b o m 和生产调度产生相应的物料事件和生产 事件。在装配过程中，由于生产线故障、设备故障、物料配送不及时等原因， 可能产生报警事件。设备管理能够实时监控设备状态，质量控制通过对各工序 图2 一l 装配生产系统体系结构 7 产品进行检测，来保证产品质量，如果加工不合格则产生产品不合格事件。围 绕着装配生产过程为中心的各个工作环节( 也即各种事件) ，构成了装配生产系 统，其体系结构如图2 1 所示。 2 2 过程监测与异常诊断的体系架构 根据对装配生产功能与特点的分析，提出了对其进行过程监测与异常诊断 的体系架构，如图2 2 所示。 装配制造过程1 生产 采集 传输( 监控变鼍) 塑! 垒堡堡塑量i 监测 干输出 0 匿乓韩 l 厂 5 ；磊；孑习堡堑堕墨i 1 1 l a i， 图2 2 装配过程监测与诊断体系架构 该系统架构包括信息配置、生产、监测和诊断四大部分。首先依据生产的 实际情况，进行系统信息配置，包括生产相关基础数据配置、报警模板配置、 专家系统知识录入等，并用可视化生产建模工具完成装配过程的模型建立。装 配生产过程的管理是以事件驱动为核心的，事件监测器包括事件模型以及相应 的数据标签，比如托盘到位、标签读写完成等事件及其信号，事件处理器是与 事件相关联的执行模型的封装，比如托盘放行、工位报警、启动异常诊断等操 作。一旦事件监测器发现异常信号，则将触发事件处理器，对产生的异常征兆 进行分析与决策，并输出诊断结果，指导操作人员消除异常。 2 3 过程监测与异常诊断的关键技术 装配生产过程监测与异常诊断方案的实施，能够实时动态地掌握整个装配 生产过程的全貌和状态，帮助车间管理人员及时发现问题，保证装配生产稳定 运行。该方案的设计涉及两方面的关键技术，它们分别是： 1 ) 装配过程的实时监测技术 为了实现装配过程的实时监控，需要建立装配过程的模型，来真实地描述 车间实际装配过程，实现对装配过程的准确追溯。在建立装配过程模型的基础 上，准确及时地获取相关信息数据，是驱动模型响应、进行过程监控的基本保 证。数据采集传输平台负责提供装配生产过程的全部或部分信息数据，包括产 品加工状态、质量状态、关键工序设备状态、操作人员信息、物料配送监视等。 数据的采集需要信息载体，它是产品的唯一凭证，保证了信息数据与产品的一 一对应关系，采集系统能够通过识别信息载体来获取产品相应的过程数据。 2 ) 装配过程的异常诊断策略 在获取了各种生产实时状态信息数据后，如何利用这些数据，采用正确的 方法来分析和发现问题，从而帮助车间管理人员提高生产效率，是装配生产中 具有重要意义的研究内容。专家系统通过模仿人类分析问题和解决问题的思路， 能够解决那些需要领域专家才能解决的复杂问题，近年来广泛应用于设备故障 诊断领域。装配过程的异常事件除了包含设备故障外，还包括计划、物料、产 品本身等的异常，因此异常诊断是对整个装配生产系统而言的，是对装配过程 的全局控制策略。专家系统同样适用于面向装配过程的异常诊断。 2 4 本章小结 本章对装配生产过程实时监测与异常诊断方法的体系进行了研究和探讨， 主要内容包括以下几个方面： 1 ) 分析装配生产过程，包括它的功能、特点，以及典型装配过程的描述； 2 ) 基于装配系统的功能和特点，设计了面向装配过程的实时监测与异常诊 断系统架构方案； 3 ) 提出了实施上节所述方案的两大关键技术，包括装配生产过程的实时监 测技术和装配生产过程的异常诊断策略，并分别进行了简单的介绍与分析。 9 第三章装配生产过程的实时监测技术 3 1 基于事件驱动的装配生产模型 3 1 1 模型的定义及描述 装配生产模型是对车间资源、生产活动以及业务进行抽象和分类，抽象为 一系列具有一定特性的基本语义元对象，并依据实际生产的业务逻辑将若干语 义元对象进行组合重构，可以实现整个装配过程的建模与跟踪。装配系统可以 抽象为四类生产模型，分别是产品模型、工厂模型、事件模型以及执行模型。 产品模型主要完成装配产品物料清单( b i l lo fm a t e r i a l ，b o m ) 的建立，包括 定义产品的材料、规范、工艺等。工厂模型是对工厂资源的抽象，其功能是完 成车间组织模式、装配生产线以及线上设备的定义。事件模型是在工厂