标题：基于模糊理论的制造过程质量控制
内容简介
  
本书以模糊控制图的构建和模糊质量异常的识别与诊断为目标，应用模糊逻辑相关理论与方法，研究模糊质量控制图的构建方法、质量异常模式诊断的模糊推理与求解方法及模糊质量异常诊断模型的建立与仿真等问题，为质量控制中的模糊性问题处理提供支持。全书共分为6章，第1章介绍不确定质量控制的研究现状，第2章阐述模糊不确定质量控制图的构造，第3章为模糊不确定质量异常模式识别及粗诊断，第4章介绍基于模糊关系方程遗传算法（GA）求解的质量异常详细诊断系统，第5章为基于模糊Petri网的不确定质量异常诊断建模与仿真，第6章为模糊不确定质量控制原型系统的建立及应用。
目录
目    录
第1章　绪论 （1）
1.1  研究背景 （1）
1.2  质量控制过程及其异常 （2）
1.2.1  质量异常及其属性 （2）
1.2.2  质量控制过程及其异常特点 （3）
1.3  不确定性质量控制的研究现状 （4）
1.3.1  基于模糊理论的质量控制图构建 （4）
1.3.2  质量控制图异常模式识别诊断 （5）
1.4  主要研究内容 （9）
第2章　模糊控制图构造 （11）
2.1  模糊质量控制 （11）
2.1.1  模糊控制图原理 （11）
2.1.2  模糊质量控制的基本过程 （12）
2.2  模糊数的构造 （13）
2.2.1  模糊数的定义 （13）
2.2.2  模糊数的构造方法与流程 （15）
2.2.3  模糊数构造实例 （17）
2.3  模糊控制图及其异常判断 （18）
2.3.1  模糊控制图打点模糊数定义 （18）
2.3.2  控制图可能性与必要性测度 （19）
2.3.3  模糊控制图异常判断 （20）
2.4  模糊控制图的应用分析 （22）
2.4.1  评分样本数据处理 （22）
2.4.2  控制图分析 （24）
2.5  模糊数类型对模糊控制图的影响分析 （24）
2.5.1  隶属函数类型 （24）
2.5.2  隶属函数类型对模糊控制图的影响 （26）
2.6  本章小结 （29）
第3章  模糊质量异常模式识别及粗诊断 （30）
3.1  模糊质量异常模式识别及诊断模型 （30）
3.2  质量异常模糊问题描述 （31）
3.3  模糊推理系统设计 （33）
3.3.1  模糊语言变量 （33）
3.3.2  模糊规则的聚合与蕴含 （34）
3.3.3  模糊逻辑推理 （35）
3.3.4  推理的图解方法 （38）
3.3.5  模糊推理系统框架及输入/输出变量定义 （40）
3.3.6  模糊推理模块设计 （42）
3.3.7  模糊聚合算子设计 （46）
3.4  应用实例分析 （46）
3.5  本章小结 （49）
第4章  基于模糊关系方程的质量诊断 （50）
4.1  质量诊断的模糊关系方程模型 （50）
4.1.1  基于模糊关系方程的质量异常诊断原理 （50）
4.1.2  质量异常诊断模糊关系方程的求解问题 （52）
4.1.3  基于模糊关系方程GA求解的质量异常诊断模型 （53）
4.2  模糊质量异常诊断方程的参数确定 （54）
4.2.1  模糊诊断矩阵R的构建 （54）
4.2.2  模糊异常隶属度向量构建 （55）
4.3  模糊关系方程的GA求解 （59）
4.3.1  模糊关系方程求解规划 （59）
4.3.2  GA求解基本流程 （61）
4.3.3  GA相关参数设置 （62）
4.4  应用实例分析 （64）
4.4.1  质量异常定义及异因分析 （64）
4.4.2  模糊关系矩阵构建 （66）
4.4.3  模糊质量异常隶属度计算 （68）
4.4.4  模糊关系方程GA求解 （71）
4.5  本章小结 （75）
第5章  模糊Petri网质量异常诊断 （76）
5.1  模糊推理Petri网质量异常诊断原理 （76）
5.2  质量异常诊断中的模糊产生式规则及FRPNs表示 （78）
5.2.1  质量异常诊断中的模糊产生式规则类型 （78）
5.2.2  规则的FRPNs表示 （78）
5.2.3  否命题的处理 （79）
5.3  FRPNs模型 （79）
5.3.1  模型定义 （79）
5.3.2  模型的运行规则 （80）
5.4  状态流（Stateflow）仿真模型 （80）
5.4.1  Stateflow （81）
5.4.2  由FRPNs构造Stateflow仿真模型 （81）
5.5  应用实例分析 （85）
5.5.1  质量异常诊断FRPNs模型 （85）
5.5.2  FRPNs模型的Simulink/Stateflow仿真 （87）
5.5.3  仿真过程及结果分析 （90）
5.6  本章小结 （93）
第6章  模糊质量控制原型系统 （94）
6.1  模糊质量控制系统框架 （94）
6.2  系统功能及算法流程 （95）
6.2.1  系统功能描述 （95）
6.2.2  系统功能算法流程 （96）
6.3  系统应用实例 （101）
6.4  本章小结 （106）
附录A  绘制模糊控制图的Matlab程序代码 （107）
附录B  不同类型模糊控制图参数转换 （110）
附录C  模糊关系方程GA求解 （114）
附录D  第4章异因成对比较矩阵 （116）
附录E  案例控制图数据 （120）
附录F  第4章案例隶属度分析 （122）
附录G  GA算法适度函数 （125）
附录H  sfunwavelet.m  （126）
参考文献 （128）
前言
现代制造企业中，产品质量特性和生产过程中在许多方面具有不确定性和模糊性，同时，由于产品质量特性模糊渐变的特点，需要对产品质量及产品生产过程进行模糊处理与评判。传统的质量控制方法难以处理此类问题，因此，需要对质量控制中的不确定性和模糊性问题进行研究。
自从20世纪60年代加州伯克利大学的L.A.zadeh（扎德）教授（1965）提出模糊集合理论以来，模糊理论得到了长足的发展。它以模糊集合为基础，接受模糊性现象存在的事实，以处理概念模糊不确定的事物为研究目标，并积极地将其严密地量化成计算机可以处理的信息，其有效性已经在模式识别、模糊控制、人工智能及专家系统、信号处理等诸多工程领域得到验证。
本书主要包括以下内容。
第一，本书提出了基于专家评分与模糊数的模糊控制图构建方法与步骤。设计了将专家评分转换为不同隶属函数类型的模糊数的相应算法，提出了以模糊数为样本数据绘制模糊控制图的步骤；分析了给定截集水平下，可能性与必要性测度在控制图异常状态下的特征，作为判断过程受控状态的准则，并分析了不同隶属函数类型构建的模糊控制图的特点。
第二，为了适应历史数据不全面或过程复杂度不太高的制造过程质量异常粗诊断的需要，建立了基于模糊推理的质量异常粗诊断系统。该系统通过逐点计算控制图异常模式特征数，按异常严重度分段设置隶属函数，将控制图异常模式特征数转换为隶属度，并根据模糊异常-异因类之间的模糊关系转化规则进行模糊推理。系统还按照异常模式与异因的关系度，为每个异因类设计了聚合算子，聚合中间推理结果，实现模糊质量异常识别及粗诊断，将不同异因类对异常模型的贡献程度做出量化判断，并对可能的异因类优先排序。
第三，对于需要进行质量详细诊断的复杂制造过程，本书建立了基于模糊关系方程遗传算法（GA）求解的质量异常详细诊断系统。该系统以控制图数据为输入，计算监控窗口内异常模式发生隶属度。对于难以由控制图数据直接计算特征数的异常模式，利用小波分解重构及拟合方法，将控制图数据分解为基本模式信号的组合，选择其中不同部分重构模式信号，并用参数方程对重构信号的拟合度作为异常模式特征数，计算相应的隶属度。用模糊关系矩阵及异常模式隶属度构建模糊关系方程，将其转化为优化问题，构造GA求解模型，实现对质量异常的详细诊断，并通过精密轴加工质量诊断实例，对上述方法进行应用研究。
第四，针对质量异常的发生与传播过程，本书建立了质量异常诊断的模糊推理Petri网（FRPNs）模型，根据模糊质量异常及其诊断特点，提出了FRPNs模型的模糊推理规则及运行规则。鉴于常规Petri网仿真方法在应用方面的难度较大，通过建立FRPNs模型与状态流（Stateflow）仿真工具基本元素之间的对应关系，设计了质量诊断FRPNs模型的Stateflow仿真方法，实现由控制图数据触发，实时分析控制图模糊异常模式发生程度、动态异常诊断及结果显示。
第五，以Matlab为开发平台，建立了模糊质量控制原型系统，设计了系统的结构功能，分析了各功能模块的处理流程、数据类型及交互界面等关键问题，并通过应用实例验证了系统的运行效果。
本书的出版得到了中国博士后科学基金项目（2011M501272）及航空科学基金项目（2010ZG53075）的资助，作者在此表示衷心的感谢！
由于作者水平有限，错误和不当之处在所难免，诚望各位读者提出宝贵意见和建议！