內容簡介
本書以模糊控制圖的構建和模糊質量異常的識別與診斷為目標，套用模糊邏輯相關理論與方法，研究模糊質量控制圖的構建方法、質量異常模式診斷的模糊推理與求解方法及模糊質量異常診斷模型的建立與仿真等問題，為質量控制中的模糊性問題處理提供支持。全書共分為6章，第1章介紹不確定質量控制的研究現狀，第2章闡述模糊不確定質量控制圖的構造，第3章為模糊不確定質量異常模式識別及粗診斷，第4章介紹基於模糊關係方程遺傳算法（GA）求解的質量異常詳細診斷系統，第5章為基於模糊Petri網的不確定質量異常診斷建模與仿真，第6章為模糊不確定質量控制原型系統的建立及套用。
目錄
目 錄
第1章 緒論 （1）
1.1 研究背景 （1）
1.2 質量控制過程及其異常 （2）
1.2.1 質量異常及其屬性 （2）
1.2.2 質量控制過程及其異常特點 （3）
1.3 不確定性質量控制的研究現狀 （4）
1.3.1 基於模糊理論的質量控制圖構建 （4）
1.3.2 質量控制圖異常模式識別診斷 （5）
1.4 主要研究內容 （9）
第2章 模糊控制圖構造 （11）
2.1 模糊質量控制 （11）
2.1.1 模糊控制圖原理 （11）
2.1.2 模糊質量控制的基本過程 （12）
2.2 模糊數的構造 （13）
2.2.1 模糊數的定義 （13）
2.2.2 模糊數的構造方法與流程 （15）
2.2.3 模糊數構造實例 （17）
2.3 模糊控制圖及其異常判斷 （18）
2.3.1 模糊控制圖打點模糊數定義 （18）
2.3.2 控制圖可能性與必要性測度 （19）
2.3.3 模糊控制圖異常判斷 （20）
2.4 模糊控制圖的套用分析 （22）
2.4.1 評分樣本數據處理 （22）
2.4.2 控制圖分析 （24）
2.5 模糊數類型對模糊控制圖的影響分析 （24）
2.5.1 隸屬函式類型 （24）
2.5.2 隸屬函式類型對模糊控制圖的影響 （26）
2.6 本章小結 （29）
第3章 模糊質量異常模式識別及粗診斷 （30）
3.1 模糊質量異常模式識別及診斷模型 （30）
3.2 質量異常模糊問題描述 （31）
3.3 模糊推理系統設計 （33）
3.3.1 模糊語言變數 （33）
3.3.2 模糊規則的聚合與蘊含 （34）
3.3.3 模糊邏輯推理 （35）
3.3.4 推理的圖解方法 （38）
3.3.5 模糊推理系統框架及輸入/輸出變數定義 （40）
3.3.6 模糊推理模組設計 （42）
3.3.7 模糊聚合運算元設計 （46）
3.4 套用實例分析 （46）
3.5 本章小結 （49）
第4章 基於模糊關係方程的質量診斷 （50）
4.1 質量診斷的模糊關係方程模型 （50）
4.1.1 基於模糊關係方程的質量異常診斷原理 （50）
4.1.2 質量異常診斷模糊關係方程的求解問題 （52）
4.1.3 基於模糊關係方程GA求解的質量異常診斷模型 （53）
4.2 模糊質量異常診斷方程的參數確定 （54）
4.2.1 模糊診斷矩陣R的構建 （54）
4.2.2 模糊異常隸屬度向量構建 （55）
4.3 模糊關係方程的GA求解 （59）
4.3.1 模糊關係方程求解規劃 （59）
4.3.2 GA求解基本流程 （61）
4.3.3 GA相關參數設定 （62）
4.4 套用實例分析 （64）
4.4.1 質量異常定義及異因分析 （64）
4.4.2 模糊關係矩陣構建 （66）
4.4.3 模糊質量異常隸屬度計算 （68）
4.4.4 模糊關係方程GA求解 （71）
4.5 本章小結 （75）
第5章 模糊Petri網質量異常診斷 （76）
5.1 模糊推理Petri網質量異常診斷原理 （76）
5.2 質量異常診斷中的模糊產生式規則及FRPNs表示 （78）
5.2.1 質量異常診斷中的模糊產生式規則類型 （78）
5.2.2 規則的FRPNs表示 （78）
5.2.3 否命題的處理 （79）
5.3 FRPNs模型 （79）
5.3.1 模型定義 （79）
5.3.2 模型的運行規則 （80）
5.4 狀態流（Stateflow）仿真模型 （80）
5.4.1 Stateflow （81）
5.4.2 由FRPNs構造Stateflow仿真模型 （81）
5.5 套用實例分析 （85）
5.5.1 質量異常診斷FRPNs模型 （85）
5.5.2 FRPNs模型的Simulink/Stateflow仿真 （87）
5.5.3 仿真過程及結果分析 （90）
5.6 本章小結 （93）
第6章 模糊質量控制原型系統 （94）
6.1 模糊質量控制系統框架 （94）
6.2 系統功能及算法流程 （95）
6.2.1 系統功能描述 （95）
6.2.2 系統功能算法流程 （96）
6.3 系統套用實例 （101）
6.4 本章小結 （106）
附錄A 繪製模糊控制圖的Matlab程式代碼 （107）
附錄B 不同類型模糊控制圖參數轉換 （110）
附錄C 模糊關係方程GA求解 （114）
附錄D 第4章異因成對比較矩陣 （116）
附錄E 案例控制圖數據 （120）
附錄F 第4章案例隸屬度分析 （122）
附錄G GA算法適度函式 （125）
附錄H sfunwavelet.m （126）
參考文獻 （128）
前言
現代製造企業中，產品質量特性和生產過程中在許多方面具有不確定性和模糊性，同時，由於產品質量特性模糊漸變的特點，需要對產品質量及產品生產過程進行模糊處理與評判。傳統的質量控制方法難以處理此類問題，因此，需要對質量控制中的不確定性和模糊性問題進行研究。
自從20世紀60年代加州伯克利大學的L.A.zadeh（扎德）教授（1965）提出模糊集合理論以來，模糊理論得到了長足的發展。它以模糊集合為基礎，接受模糊性現象存在的事實，以處理概念模糊不確定的事物為研究目標，並積極地將其嚴密地量化成計算機可以處理的信息，其有效性已經在模式識別、模糊控制、人工智慧及專家系統、信號處理等諸多工程領域得到驗證。
本書主要包括以下內容。
第一，本書提出了基於專家評分與模糊數的模糊控制圖構建方法與步驟。設計了將專家評分轉換為不同隸屬函式類型的模糊數的相應算法，提出了以模糊數為樣本數據繪製模糊控制圖的步驟；分析了給定截集水平下，可能性與必要性測度在控制圖異常狀態下的特徵，作為判斷過程受控狀態的準則，並分析了不同隸屬函式類型構建的模糊控制圖的特點。
第二，為了適應歷史數據不全面或過程複雜度不太高的製造過程質量異常粗診斷的需要，建立了基於模糊推理的質量異常粗診斷系統。該系統通過逐點計算控制圖異常模式特徵數，按異常嚴重度分段設定隸屬函式，將控制圖異常模式特徵數轉換為隸屬度，並根據模糊異常-異因類之間的模糊關係轉化規則進行模糊推理。系統還按照異常模式與異因的關係度，為每個異因類設計了聚合運算元，聚合中間推理結果，實現模糊質量異常識別及粗診斷，將不同異因類對異常模型的貢獻程度做出量化判斷，並對可能的異因類優先排序。
第三，對於需要進行質量詳細診斷的複雜製造過程，本書建立了基於模糊關係方程遺傳算法（GA）求解的質量異常詳細診斷系統。該系統以控制圖數據為輸入，計算監控視窗內異常模式發生隸屬度。對於難以由控制圖數據直接計算特徵數的異常模式，利用小波分解重構及擬合方法，將控制圖數據分解為基本模式信號的組合，選擇其中不同部分重構模式信號，並用參數方程對重構信號的擬合度作為異常模式特徵數，計算相應的隸屬度。用模糊關係矩陣及異常模式隸屬度構建模糊關係方程，將其轉化為最佳化問題，構造GA求解模型，實現對質量異常的詳細診斷，並通過精密軸加工質量診斷實例，對上述方法進行套用研究。
第四，針對質量異常的發生與傳播過程，本書建立了質量異常診斷的模糊推理Petri網（FRPNs）模型，根據模糊質量異常及其診斷特點，提出了FRPNs模型的模糊推理規則及運行規則。鑒於常規Petri網仿真方法在套用方面的難度較大，通過建立FRPNs模型與狀態流（Stateflow）仿真工具基本元素之間的對應關係，設計了質量診斷FRPNs模型的Stateflow仿真方法，實現由控制圖數據觸發，實時分析控制圖模糊異常模式發生程度、動態異常診斷及結果顯示。
第五，以Matlab為開發平台，建立了模糊質量控制原型系統，設計了系統的結構功能，分析了各功能模組的處理流程、數據類型及互動界面等關鍵問題，並通過套用實例驗證了系統的運行效果。
本書的出版得到了中國博士後科學基金項目（2011M501272）及航空科學基金項目（2010ZG53075）的資助，作者在此表示衷心的感謝！
由於作者水平有限，錯誤和不當之處在所難免，誠望各位讀者提出寶貴意見和建議！
