信息不完備情況下多因素工序質(zhì)量診斷方法

李金艷, 余忠華, 徐宣國

(1.浙江大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院， 杭州 310027； 2.江蘇科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 江蘇 鎮(zhèn)江 212003)

信息不完備情況下多因素工序質(zhì)量診斷方法

李金艷1,2, 余忠華1, 徐宣國2

(1.浙江大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院， 杭州 310027； 2.江蘇科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 江蘇 鎮(zhèn)江 212003)

摘要:為解決信息不完備情況下的多因素工序質(zhì)量診斷問題，在工藝機(jī)理分析的基礎(chǔ)上，提出基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建與推理的問題溯源方法. 在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)過程中，利用基于評(píng)分/搜索的思想對(duì)基于工藝的預(yù)先假設(shè)結(jié)構(gòu)，通過互信息參量排序降低學(xué)習(xí)復(fù)雜度. 針對(duì)生產(chǎn)過程中隨機(jī)因素對(duì)診斷準(zhǔn)確性的影響問題，結(jié)合Leaky Noisy-OR模型引入隨機(jī)參量節(jié)點(diǎn)，對(duì)數(shù)據(jù)需求和推理進(jìn)行降解優(yōu)化. 以溝道磨削表面形貌質(zhì)量問題的診斷為例，給出模型構(gòu)建與推理程序，并驗(yàn)證了所構(gòu)建模型及優(yōu)化方法的可行性和有效性.

關(guān)鍵詞:工序質(zhì)量問題；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)； 互信息；Leaky Noisy-OR模型；溝道磨削

產(chǎn)品的質(zhì)量是關(guān)系到企業(yè)市場競爭能力的重要指標(biāo). 隨著市場競爭的日益加劇,生產(chǎn)模式向多品種小批量方面發(fā)展. 由于加工工藝的復(fù)雜性、監(jiān)測方法的局限性以及信息的不完備，導(dǎo)致工序質(zhì)量問題的診斷成為影響生產(chǎn)的瓶頸. 針對(duì)該問題國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量研究，主要集中在物理解析建模和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模兩個(gè)方面. 物理解析建模[1]是在專業(yè)技術(shù)經(jīng)驗(yàn)和工程知識(shí)的基礎(chǔ)上對(duì)制造過程進(jìn)行分析[2]，識(shí)別關(guān)鍵控制特征和關(guān)鍵產(chǎn)品特征之間的關(guān)系[3]. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模方法則是基于過程測量數(shù)據(jù)[4]，利用多元統(tǒng)計(jì)分析提取數(shù)據(jù)特征的方式識(shí)別質(zhì)量問題[5]. 兩者在應(yīng)用方面取得了矚目成果，但均建立在工藝知識(shí)和檢測數(shù)據(jù)信息完備的前提條件下. 在部分實(shí)際生產(chǎn)過程中，由于工藝、設(shè)施、環(huán)境等對(duì)質(zhì)量問題影響機(jī)理的模糊性和監(jiān)測條件的限制，無法獲取足夠的信息建立精確的解析模型或借助統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行問題診斷.

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種可以進(jìn)行不確定知識(shí)表達(dá)和推理的方法，利用其對(duì)不確定性的推理能力，可以有效地進(jìn)行多源信息表達(dá)與融合，適用于多源異類、不確定信息條件下的知識(shí)表達(dá)和推理. 目前，該方法的應(yīng)用研究主要集中于可靠性、風(fēng)險(xiǎn)分析以及系統(tǒng)故障診斷等領(lǐng)域[6]. 在制造過程工序質(zhì)量診斷方面，文獻(xiàn)[7]結(jié)合該方法針對(duì)汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子法蘭聯(lián)接孔的加工缺陷進(jìn)行了建模和推理研究，文獻(xiàn)[8]利用該方法建立了柔性生產(chǎn)線質(zhì)量診斷模型，這些研究均建立在因果關(guān)系明確且結(jié)構(gòu)簡單的前提下；文獻(xiàn)[9]針對(duì)小數(shù)據(jù)集情況通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)和參數(shù)學(xué)習(xí)，對(duì)某車型側(cè)圍裝配過程進(jìn)行了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模與偏差源診斷，但未考慮診斷過程中隨機(jī)因素的影響.

本文在上述研究的基礎(chǔ)上,以貝葉斯網(wǎng)絡(luò)為建模工具，首先結(jié)合工藝知識(shí)對(duì)相關(guān)影響因素和質(zhì)量問題進(jìn)行預(yù)先因果假設(shè)，建立初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；然后,分別利用基于評(píng)分/搜索方法和Leaky Noisy-OR模型進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)和條件概率推理的降解優(yōu)化；最后,以溝道磨削表面質(zhì)量問題診斷為例，對(duì)所構(gòu)建模型及優(yōu)化方法的可行性和有效性加以驗(yàn)證.

1貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基本原理

1.1概念界定

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)[10]是一種以網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表示變量間依賴關(guān)系的概率圖模型. 在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)[11]中，定性信息主要通過網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)表達(dá)，定量信息則通過節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率和條件概率表示，即B=，其中G=為有向無環(huán)圖，節(jié)點(diǎn)集合V=Ve∪Vd，Ve為原因節(jié)點(diǎn)集合，Vd為問題節(jié)點(diǎn)集合，E則為節(jié)點(diǎn)之間有向邊集合表達(dá)V中節(jié)點(diǎn)間的因果關(guān)系，有向弧輸入的節(jié)點(diǎn)為子節(jié)點(diǎn)，輸出的節(jié)點(diǎn)為父節(jié)點(diǎn)；P為條件概率表，刻畫節(jié)點(diǎn)對(duì)其父節(jié)點(diǎn)的依賴強(qiáng)度. 1.2條件獨(dú)立假設(shè)

定義1條件獨(dú)立假設(shè). 給定節(jié)點(diǎn)vi，其父節(jié)點(diǎn)f(vi)狀態(tài)給定后，vi條件獨(dú)立于非vi子代節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的任何節(jié)點(diǎn)集. 即若

則

定義2條件概率與鏈乘原則. 由v1,v2∈V,P(v2)>0，知

鏈?zhǔn)揭?guī)則：V={ v1，v2，…，vn}，其聯(lián)合概率可表示為

2基于工藝-工況狀態(tài)-問題的貝葉斯診斷網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

產(chǎn)品一般由多個(gè)零部件組成，每個(gè)零件又由多道工序加工完成. 為了保證產(chǎn)品的最終加工質(zhì)量，需要對(duì)每個(gè)零件的加工質(zhì)量進(jìn)行控制，而零件的加工質(zhì)量又取決于其加工工序序列的穩(wěn)定性.

在生產(chǎn)工藝機(jī)理明確，檢測數(shù)據(jù)信息完備且樣本量足夠的情況下，加工工序質(zhì)量可利用領(lǐng)域知識(shí)結(jié)合數(shù)學(xué)模型表達(dá)如下[1]：

yk=Ckxk+vk.

式中:xk為質(zhì)量特征向量, yk為xk的測量表征向量, xk-1為與其存在影響關(guān)系的前接工序質(zhì)量特征向量, uk為本工序加工狀態(tài)向量, Ak-1、Bk、Ck為由領(lǐng)域知識(shí)決定的結(jié)構(gòu)矩陣，wk、vk為隨機(jī)變量.

在實(shí)際生產(chǎn)過程中，由于工序質(zhì)量問題(yk)發(fā)生的隨機(jī)性、工藝的復(fù)雜性(Ak-1、Bk、Ck)以及診斷信息(xk-1, uk)的不完備性，致使無法搜集到足夠的信息建立結(jié)構(gòu)模型. 為此，需要由專家或技術(shù)人員通過對(duì)工況情景和相關(guān)參量的調(diào)查，利用經(jīng)驗(yàn)對(duì)搜集的質(zhì)量問題證據(jù)進(jìn)行分析找出根源，這個(gè)過程帶有“試錯(cuò)”的理念，并缺乏系統(tǒng)性. 多因素工序診斷過程本質(zhì)上就是從問題現(xiàn)象到影響因素的推理過程[7]. 本文從系統(tǒng)論的角度對(duì)質(zhì)量問題進(jìn)行建模，將質(zhì)量問題的發(fā)生看作是具體加工單元中各種要素節(jié)點(diǎn)相互聯(lián)系作用形成的結(jié)果[12]，采用適用于不確定性問題表示與推理的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為建模工具，影響因素與質(zhì)量特性指標(biāo)間的因果關(guān)系及影響程度分別通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的有向無環(huán)圖和條件概率表進(jìn)行定性的表達(dá)和定量的評(píng)估, 概念模型如圖1可知：若將先驗(yàn)知識(shí)與現(xiàn)有信息融合通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以溯源質(zhì)量問題影響因素的發(fā)生情況. 此時(shí)，B=，其中V=S∪O，E=S×O.

圖1　質(zhì)量問題診斷的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因果機(jī)制示意

由圖2(a)所示，若將節(jié)點(diǎn)集S′={xk-1,uk,wk}視為一個(gè)整體，則轉(zhuǎn)化為如圖2(b)所示，此時(shí)節(jié)點(diǎn)xk只有一個(gè)父節(jié)點(diǎn)S′和一個(gè)子節(jié)點(diǎn)yk，同時(shí)xk的存在，不影響S′→yk的概率傳播，因此根據(jù)文獻(xiàn)[13],可以將節(jié)點(diǎn)xk刪除，直接構(gòu)建S′→yk的有向邊，見圖2(c)，此時(shí)S={S′,ck,vk}={xk-1,uk,wk,ck,vk}，O={yk}，其中ck為測量相關(guān)影響因素，其他節(jié)點(diǎn)含義與上同.

(a)初始結(jié)構(gòu)　　(b)簡化結(jié)構(gòu)　　(c)優(yōu)化后的結(jié)構(gòu)

各變量的聯(lián)合概率分布P為

由于工藝復(fù)雜性及相關(guān)信息的模糊與不完備性，所構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)依然無法避免節(jié)點(diǎn)眾多、結(jié)構(gòu)模糊復(fù)雜對(duì)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)與條件概率推理造成的推演難度問題.

3貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)與條件概率推理優(yōu)化

3.1結(jié)構(gòu)優(yōu)化

對(duì)于單工序的質(zhì)量問題診斷采用質(zhì)樸型貝葉斯結(jié)構(gòu)，設(shè)為兩層，即影響因素層S={s1,s2,…,sn}和質(zhì)量問題表征層O={o1,o2,…,om}，所有節(jié)點(diǎn)為[0，1]二值狀態(tài)，同時(shí)滿足假設(shè)條件：1)輸入層節(jié)點(diǎn)之間互為獨(dú)立；2)在給定父節(jié)點(diǎn)情況下，條件獨(dú)立于非子代節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的任何節(jié)點(diǎn)集；3)?oj∈O,Nf(oj)≤α，其中α為某一限值. 結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)主要是確定工序質(zhì)量問題與相關(guān)影響因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，目前主要有基于搜索與評(píng)分的方法和基于依賴關(guān)系分析的方法. 針對(duì)節(jié)點(diǎn)較多，信息量不足，需要較多借助歷史統(tǒng)計(jì)信息與專家知識(shí)的情況，前者學(xué)習(xí)效率更高一些. 為此本文采用基于評(píng)分搜索的K2算法，針對(duì)一個(gè)給定的初始結(jié)構(gòu)，利用互信息作為評(píng)分函數(shù)使其變量有序，逐步增加或刪減有向邊，從而確定出一個(gè)較好的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu).

由量化表述信息X不確定度的信息熵：

得

根據(jù)工藝領(lǐng)域知識(shí)對(duì)S與O的依賴關(guān)系進(jìn)行預(yù)先假設(shè)，對(duì)I(S,O)表達(dá)的依賴或影響程度進(jìn)行排序得出簡約后的因果關(guān)聯(lián)關(guān)系，結(jié)構(gòu)復(fù)雜度降至m×α. 但對(duì)條件概率計(jì)算而言，若存在α個(gè)原因父節(jié)點(diǎn)，則需估計(jì)2α條概率，在樣本數(shù)據(jù)并不充分的情況下，獲得條件概率表中的每一項(xiàng)是很困難的. 此外，實(shí)際生產(chǎn)過程中由于wk、vk等隨機(jī)因素以及I(si,oj)<β節(jié)點(diǎn)的存在，即使簡約后的各si節(jié)點(diǎn)均處于控制穩(wěn)態(tài)，O仍有可能發(fā)生異常.

3.2基于Leaky Noisy-OR的維數(shù)優(yōu)化

Noisy-or gate模型是解決數(shù)據(jù)缺失問題的一種方法[14]. 在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)已知，具備一定的專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的條件下，利用 Noisy - or gate模型可以近似確定相關(guān)節(jié)點(diǎn)的條件概率. Noisy-or gate模型成立的假設(shè)前提條件[15]除3.1節(jié)所提及1)、2)外，對(duì)于每一個(gè)父節(jié)點(diǎn)，設(shè)

由p1,p2,…,pn可以確定問題節(jié)點(diǎn)O的條件概率表

pL為其他節(jié)點(diǎn)正常時(shí)，隨機(jī)參量L導(dǎo)致質(zhì)量問題發(fā)生概率，即

(1)

pi+pL-pi×pL.

從而得

pi=(P(O|si=1)-pL)/(1-pL) =

(P(O|si=1)-P(O|si=0)/

(1-P(O|si=0)).

(2)

質(zhì)量問題發(fā)生以及各原因節(jié)點(diǎn)異常的概率為

(3)

(4)

4應(yīng)用

在軸承的應(yīng)用過程中，套圈溝道[16]負(fù)責(zé)引導(dǎo)滾動(dòng)體沿著軌道作軌跡運(yùn)動(dòng)，需要承受較大的軸向和徑向負(fù)載，是影響軸承壽命的主要環(huán)節(jié). 目前，溝道大多采用變進(jìn)給切入磨削方式，其原理是利用經(jīng)圓弧砂輪修整器修整過的成形砂輪，做垂直于套圈溝道表面的切入進(jìn)給，通過工件和砂輪的相對(duì)運(yùn)動(dòng)生成圓弧溝道. 該過程主要分為快速趨近、粗進(jìn)給、細(xì)進(jìn)給和光整4個(gè)階段，加工精度直接影響到軸承使用時(shí)的振動(dòng)和噪聲，其中對(duì)精度影響最大的是溝道表面形貌問題，主要呈現(xiàn)方式有圓度誤差、表面粗糙度和波紋度誤差.

本文以608-2RS深溝球軸承的溝道磨削工序表面質(zhì)量問題診斷為例論證上述建模、優(yōu)化和推理過程的可行性.

4.1基本工藝

由于608-2RS深溝球軸承屬于精密軸承范疇，以內(nèi)圈外徑做工藝基準(zhǔn)，采用浮動(dòng)支撐方式. 該工序基本工藝信息如下：

采用608-2RS球軸承溝道磨削. 材料為GCrl5軸承鋼，硬度為60～65 HRC. 加工設(shè)備采用3MZl43A/1型自動(dòng)球軸承外圈溝道磨床，加工精度為E-D級(jí). 砂輪尺寸規(guī)格18 mm*3.5 mm*4 mm，粒度100～125 μm，磨料為MA，陶瓷結(jié)合劑，硬度L.磨削液為5#機(jī)油. 砂輪轉(zhuǎn)速為48 000 r/min，工件轉(zhuǎn)速960 r/min.

溝道表面形貌主要涉及溝道粗磨和精磨兩個(gè)工序，影響磨削軸承溝道圓度的主要因素可歸納為前接工藝特征、物理加工環(huán)境、工藝系統(tǒng)狀態(tài)、執(zhí)行工況以及測量等方面，具體如圖3所示.

圖3　溝道表面形貌問題相關(guān)影響因素的工藝分析

4.2溝道表面形貌問題診斷

針對(duì)溝道表面形貌問題(O)，在以上工藝分析的基礎(chǔ)上,利用魚骨圖結(jié)合頭腦風(fēng)暴,進(jìn)行相關(guān)影響因素節(jié)點(diǎn)的歸納，做出對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的初步假設(shè). 以某時(shí)段圓度超差問題O2為例，具體的質(zhì)量問題診斷步驟如下：

Step 1確定網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)集V={S,O}，如表1所示，各節(jié)點(diǎn)狀態(tài)為二值變量：正常狀態(tài)(0)、異常狀態(tài)(1).

Step 2基于領(lǐng)域知識(shí)對(duì)S，O的依賴關(guān)系進(jìn)行預(yù)先假設(shè)，如圖4所示.

Step 3計(jì)算圓度誤差問題節(jié)點(diǎn)O2與各影響因素節(jié)點(diǎn)之間的互信息I(si,o2)，確定簡約后的圓度誤差問題O2的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，結(jié)果如圖5所示.

Step 4設(shè)節(jié)點(diǎn)參量L表示磨削過程與測量過程的隨機(jī)影響因素，結(jié)合Leaky Noisy-OR Gate模型求解圓度誤差O2的相關(guān)影響因素條件概率.

表1　診斷模型節(jié)點(diǎn)

圖4基于領(lǐng)域知識(shí)的溝道表面形貌問題的預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

圖5　軸承溝道圓度超差問題診斷貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

Step 5將各影響因素節(jié)點(diǎn)條件概率從大到小排序，初步取閾值γ≥50%作為影響因素的判定界值，結(jié)果如表2所示.

表2　主要因素診斷結(jié)果

根據(jù)表2結(jié)果，由操作人員對(duì)執(zhí)行工況逐一調(diào)整排解.

Step 6如果經(jīng)檢測,圓度誤差問題O2依然存在，則將所得檢測和工況信息作為新的證據(jù)并入，轉(zhuǎn)至Step 1繼續(xù)，直至問題解決.

4.3問題診斷結(jié)果討論

5結(jié)論

1) 本文在工藝機(jī)理分析的基礎(chǔ)上，針對(duì)數(shù)據(jù)信息缺失情況下的工序質(zhì)量診斷問題，采用基于評(píng)分搜索的K2算法構(gòu)建簡約貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型；

2)結(jié)合Leaky Noisy-OR節(jié)點(diǎn)模型，將生產(chǎn)過程中隨機(jī)因素的影響納入到推理模型，使概率推理更加接近實(shí)際的同時(shí)，簡化了估計(jì)條件概率量；

3) 利用溝道磨削表面形貌質(zhì)量問題診斷對(duì)所構(gòu)建模型及優(yōu)化方法的可行性和有效性進(jìn)行了驗(yàn)證,并針對(duì)數(shù)據(jù)缺失情況與質(zhì)樸貝葉斯網(wǎng)絡(luò)做了比較評(píng)估；

4)由于不同時(shí)刻、不同工況下各節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率為動(dòng)態(tài)參量，而本文是從靜態(tài)的角度切入進(jìn)行的研究，所以在推廣應(yīng)用中尚有一定的局限性，需要進(jìn)一步深入分析動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在這方面的拓展.

參考文獻(xiàn)

[1] SHI J J，ZHOU S Y．Quality control and improvement for multistage systems： A survey[J]．IIE Transactions，2009 (41)：744-753．

[2] 張磊，張志勝，周一帆，等．基于半?yún)?shù)回歸模型的制造過程加工誤差流建模與分析[J]．機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2013，49(15)：180-185．

[3] HAN K, WANG K B． Coordination and control of batch-based multistage processes[J]．Journal of Manufacturing Systems，2013 (32): 372-381．

[4] 牛青，莫蓉，萬能．基于二分法的多因素工序質(zhì)量診斷算法[J]．機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2014，50(2)：202-206．

[5] 王寧，徐濟(jì)超，楊劍鋒．多級(jí)制造過程關(guān)鍵質(zhì)量特性識(shí)別方法[J]．計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2013，19(4)：888-895．

[6] WEBER P，MEDINA-O G， SIMON C， et al． Overview on Bayesian networks applications for dependability， risk analysis and maintenance areas[J]． Engineering Applications of Artificial Intelligence，2012，25(4)：671-682．[7] 李麗娟，高建民，陳琨．基于Bayesian網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械加工缺陷溯源方法[J]．計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2010，16(7)：1452-1457．

[8] 馬淑梅，黃慶，謝楠．基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的柔性生產(chǎn)線質(zhì)量診斷模型[J]．機(jī)械設(shè)計(jì)與研究，2012，28(6)：107-110．

[9] 劉銀華，金隼．基于小數(shù)據(jù)集貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模的偏差源診斷方法[J]．上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2012，46(5)：701-705．[10]PEARL J．Probabilistic reasoning in intelligent systems: networks of plausible inference [M]．San Mateo，CA： Morgan Kaufmann，1988．

[11]張連文，郭海鵬．貝葉斯引論[M]．北京：科學(xué)出版社，2006．

[12]YANG L， LEE J．Bayesian belief network-based approach for diagnostics and prognostics of semiconductor manufacturing systems[J]．Robotics and Computer-Integrated Manufacturing， 2012，28(1)： 66-74．

[13]董曄弘，向東，龍旦風(fēng)，等．基于貝葉斯網(wǎng)的制造工藝質(zhì)量建模方法[J]．計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2010，16 (12)：2564-2569．

[14]ONISKO A，DRUZDZEL M J，WAYSYLUK H．Learning Bayesian network parameters from small data sets: application of Noisy-OR Gates [J]．International Journal of Approximate Reasoning，2001，27(2)：165-182．

[15]王華偉，周經(jīng)倫，何祖玉，等．基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷[J]．計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2004，10(2)：230-234．[16]周福章，夏新濤，周近民．滾動(dòng)軸承制造工藝學(xué)[M]．西安：西北工業(yè)大學(xué)出版社，1993．

[17]嚴(yán)思晗．軸承套圈溝道磨削的進(jìn)給狀態(tài)參數(shù)監(jiān)測及其工藝試驗(yàn)研究[D]．杭州：浙江大學(xué)，2006．

(編輯楊波)

Diagnosis method of multi-cause process quality under incomplete information

LI Jinyan1,2, YU Zhonghua1， XU Xuanguo2

(1.School of Mechanical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China;2. School of Economics and Management, Jiangsu University of Science and Technology, Zhenjiang 212003, Jiangsu, China)

Abstract:Aiming at the problem of multi-cause process quality diagnosis under the circumstance of information losing, a method based on construction and inference of Bayesian network model is proposed. In the learning process of Bayesian network structure, the thought of score/search is adopted for the assumption structure so as to reduce the learning complexity through the mutual information parameters sorting. In view of the influence of random factors on the diagnostic accuracy, the Leaky Noisy-OR model is adopted, which simultaneously degrades the requirement quantities of data and reasoning. In the end, a problem diagnosis for channel grinding is taken as an example to verify the feasibility and effectiveness of the proposed model and optimization method.

Keywords:process quality issues； bayesian networks； mutual information； Leaky Noisy-OR model；channel grinding

doi：10.11918/j.issn.0367-6234.2016.07.014

收稿日期:2015-10-29

基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金 (71371088)

作者簡介:李金艷(1982—)，女，博士研究生； 余忠華(1963—)，男，教授，博士生導(dǎo)師

通信作者:余忠華， caq_221@zju.edu.cn

中圖分類號(hào):TP202

文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

文章編號(hào):0367-6234(2016)07-0088-06