《数字化加工过程质量控制方法与技术》以零件数字化加工过程的多源多工序质量控制问题为研究对象，重点论述了作者在理论方法与关键使能技术方面所取得的研究成果。全书共由9章组成。其中，第1章从总体上介绍了数字化加工过程质量控制问题及其内涵；第2、3章则从工序流和测量与传感网络配置的角度出发，阐述了零件加工过程建模、质量数据的采集与处理等方面的方法及关键技术细节；作为《数字化加工过程质量控制方法与技术》的重点，第4章系统介绍了基于复杂网络理论的工序误差传递建模与解算方法；第5～8章则从稳态生产控制的角度出发，介绍了面向工序的统计过程质量控制方法、控制图模式识别、基于设备的e—QC结点模型及其工件加工质量跟踪方法、工件质量的变化管理、基于统计过程控制的加工误差溯源等；第9章从加工设备的精度保障角度出发，论述了设备健康维护的方法与技术。
　　《数字化加工过程质量控制方法与技术》既可供从事先进制造领域内研发和工业应用的工程科技人员、高校院所的研究人员参考，也可作为相关专业本科生及研究生的教学参考书。

　　（2）加工过程的数字化质量控制理论与方法及其与加工设备服役性能评价的融合。提高对制造过程中工件质量相关的各类数据、信息（来自设备、工艺、工件等）的获取和处理能力，是提高对零件加工质量的控制能力和实现稳态生产过程的关键。
　　当前，与国外制造企业相比，我国的复杂精密零件的制造工艺水平和相应的质量控制能力亟待提高。造成这种现象的直接原因之一是我国对这些重要基础件的制造工艺信息流的演变规律和过程质量控制的核心知识仍有待进一步掌握，同样的设备、生产线下，生产出的产品质量差异巨大，主要表现在以下几个方面：
　　（1）对生产过程的多源和多工序误差产生与演化的机理认知不清，在误差溯源与补偿方面缺少理论与技术依据，导致同等装备条件下加工精度控制能力差，无法有效实现加工过程的多工序误差控制。
　　（2）缺乏可利用的工件、工艺、设备等底层的数字化制造质量信息及相关的增值计算方法，导致在加工误差分析中缺乏用于决策的前提信息。
　　（3）制造过程中的诸多环节上有关误差信息的提取、分析等工作互不关联，导致制造误差主要以事后控制为主，缺乏主动预测与在线控制。
　　数字化制造模式为解决这些问题提供了很好的环境，在数字化制造环境下，通过构建检测传感网络获取工件、工艺、设备等底层的质量数据已成为可能，这些底层数据信息通常蕴含制造过程质量状态的变化特征，掌握“工件一设备群一工序流”系统在“误差信息流”作用下的复杂关联规律与交互机理是实现多源多工序制造过程“精确质量控制”的关键。因此，本书研究的问题主要定位在多源多工序数字化加工过程，从工序流配置、检测传感网络构建、误差传递网络拓扑构型、质量信息增值处理与稳态控制、工件加工质量变化管理及加工误差溯源，以及加工设备维护决策等层面出发，研究面向加工工序流的数字化质量控制理论与方法，以实现零件数字化加工过程的（近）零缺陷稳态生产。

《21世纪先进制造技术丛书》序
前言
第1章 绪论
1.1 数字化加工过程质量控制概述
1.1.1 数字化加工多源多工序过程质量控制的提出
1.1.2 数字化加工多源多工序过程质量控制的特征与内涵
1.2 数字化加工过程闭环质量控制
1.2.1 数字化加工过程的稳态生产要求
1.2.2 数字化加工过程质量控制的闭环流程
1.3 数字化加工过程质量控制稳态的实现模式
1.3.1 多源多工序过程质量控制体系结构
1.3.2 多源多工序过程质量控制实现框架与执行逻辑
1.4 实现多源多工序过程质量控制的关键技术
1.4.1 数字化加工的工序流配置技术
1.4.2 面向工序流的数字检测传感网络
1.4.3 工序流误差传递建模与关键工序结点识别技术
1.4.4 工序结点质量稳态控制技术
1.4.5 工序流质量实时跟踪技术
1.4.6 工序流质量变化管理技术
1.4.7 加工质量缺陷诊断与设备健康维护技术

第2章 数字化加工的工序流配置
2.1 多工艺路线规划
2.1.1 数字化加工的多工序流规划策略
2.1.2 多工艺路线规划数学模型
2.1.3 基于蚁群算法的多工艺路线求解
2.1.4 基于蚁群算法的非线性多工艺路线规划实例
2.2 工序公差的优化分配
2.2.1 多工序多特征公差优化思路
2.2.2 特征成本函数构建
2.2.3 基于ATC的工序公差优化求解
2.3 工序流配置建模与优化
2.3.1 面向多工序流的零件聚类分析思路
2.3.2 基于加权有向图的零件工艺描述模型
2.3.3 基于群体智能算法的工序流优化
2.3.4 实例分析
2.4 本章小结

第3章 数字化测量与传感网络
3.1 数字化加工过程多源质量数据的获取方法
3.1.1 数字化加工过程闭环质量控制的数据需求特点
3.1.2 数字化检测传感网络的提出
3.2 数字检测仪器的配置
3.2.1 基于零件加工特征的检测仪器配置框架
3.2.2 零件加工特征网络分析
3.2.3 检测仪器配置空间建模
3.2.4 基于本体的检测仪器配置
3.3 工序物流信息的RFID读写器配置
3.3.1 RFID数据采集网络设计
3.3.2 RFD数据获取预处理
3.4 数字检测传感网络性能评价
3.4.1 数字检测传感网络模型
3.4.2 基于复杂网络理论的数字检测传感网络性能分析
3.5 工序尺寸数据在线测量技术
3.5.1 数控加工轴外径在线测量系统组成
3.5.2 测量系统设计与试验平台搭建
3.S.3 测量系统误差评定
3.6 叶片类复杂曲面零件的测量仪研制及其加工误差评定
3.6.1 基于Keyence激光传感器的数控测量仪
3.6.2 测量仪误差测定与补偿
3.6.3 叶片类复杂零件的测量路径规划
3.6.4 叶片型线数字化建模
3.6.5 叶片型线理论曲线与测量曲线的误差比对分析
3.6.6 叶片型线加工误差评估
3.7 本章小结

第4章 工序误差传递建模与解算
4.1 多源多工序误差传递网络基本概念
4.1.1 误差传递网络的提出
4.1.2 误差传递网络构建思想
4.2 误差传递网络建模
4.2.1 误差传递网络建模原理
4.2.2 误差传递网络建模步骤
4.2.3 误差传递网络生成
4.3 误差传递网络特性量测
4.3.1 网络基本特性定义
4.3.2 网络传递效应量测
4.4 误差传递网络实证分析
4.4.1 发射架箱体零件加工误差传递网络构建
4.4.2 小世界效应验证
4.4.3 网络特性分析
4.5 基于误差传递网络的工序流波动效应评价
4.5.1 工序流波动分析的基本原理
4.5.2 波动传递模型与波动传递网络构建
4.5.3 波动源评价与辨识
4.5.4 实例分析
4.6 本章小结

第5章 数字化加工的质量稳态控制
5.1 数字化加工过程质量稳态控制概述
5.1.1 基于（近）零缺陷的稳态生产过程
5.1.2 零缺陷稳态生产过程的实现方法
5.2 多种生产模式下的工序质量控制方法
5.2.1 大批量生产模式的工序质量控制图
5.2.2 大规模定制生产模式下的工序质量控制图
5.2.3 小批量生产模式下的工序质量控制图
5.3 基于神经网络-数值拟合的控制图模式识别
5.3.1 工序控制图的基本模式
5.3.2 控制图模式识别的神经网络-数值拟合模型
5.3.3 控制图模式识别过程训练与仿真
5.4 基于小波理论的工序质量监控与诊断集成
5.4.1 工序质量监控与诊断集成框架
5.4.2 基于小波多尺度理论的工序质量监控
5.4.3 基于信号融合的工序质量诊断
5.5 工序流过程能力评价
5.5.1 工序流波动轨迹图
5.5.2 基于合格率的多工序能力指数模型
5.5.3 实例分析
5.6 本章小结

第6章 基于设备e-QC模型的工件加工质量跟踪
6.1 基于设备e-QC模型的工件中工质量跟踪概述
6.1.1 加工过程质量信息的实时性需求分析
6.1.2 基于设备e-Qc模型的加工过程质量信息跟踪逻辑实现架构
6.2 面向加工设备的e-QC结点模型
6.2.I e-QC结点模型的图式概念描述
6.2.2 e-QC结点模型的组成要素界定
6.2.3 e-QC结点的参考实现框架
6.2.4 实例分析
6.3 工件质量信息共享控制方法
6.3.1 质量信息共享基本概念
6.3.2 质量信息共享控制数学描述
6.3.3 质量信息共享控制实现算法
6.4 基于TIT网络的工件质量信息跟踪的实现
6.4.1 模板及模板结构树
6.4.2 模板实例的动态更新
6.4.3 基于TIT网络的工序质量信息跟踪实现算法
6.4.4 实例分析
6.5 本章小结

第7章 数字化加工的工件质量变化管理
7.1 工件质量变化管理理念及其实现框架
7.1.1 工件质量变化管理相关概念
7.1.2 工件质量变化管理体系结构
7.2 基于Blog平台的工件质量控制知识管理
7.2.1 基于Blog平台的工件质量控制知识管理系统架构
7.2.2 基于情境的质量控制知识模型
7.2.3 基于情境的质量控制知识本体建模
7.2.4 基于情境的质量知识检索与推送
7.3 工件加工误差的可视化评估与综合分析
7.3.1 基于质量控制工具集成的工件加工误差可视化评估
7.3.2 工件关联工序质量特性变化的回归分析
7.4 基于加权误差传递网络的工件质量变化预测
7.4.1 加权误差传递网络建模原理
7.4.2 加权误差传递网络的形成
7.4.3 工件质量变化预测
7.5 本章小结

第8章 数字化加工的误差溯源
8.1 数字化机械加工误差溯源概述
8.1.1 数字化机械加工误差及其误差源分类
8.1.2 数字化机械加工误差溯源基本原理
8.2 数字化机械加工过程质量智能诊断领域本体建模
8.2.1 数字化机械加工过程智能诊断模型
8.2.2 数字化机械加工过程质量诊断领域本体的层次结构
8.2.3 领域本体建立与层次结构实现
8.3 基于粗糙集的质量诊断知识库建立
8.3.1 诊断知识的分类与获取
8.3.2 基于粗糙集的控制图异常诊断规则提取
8.3.3 诊断规则知识的形成
8.4 数字化机械加工过程质量异常智能诊断决策
8.4.1 质量异常诊断决策原理
8.4.2 质量异常诊断决策实现
8.4.3 实例分析
8.5 基于支持向量机的工序质量异常诊断
8.5.1 数字化切削加工过程的监控状态量
8.5.2 数字化切削加工过程状态信号特征提取
8.5.3 支持向量机的异常状态编码与诊断过程实现
8.6 本章小结

第9章 数字化加工的设备健康维护
9.1 基于Logistic回归的设备综合故障概率指标
9.1.1 设备服役性能分析与维护原理
9.1.2 Logistic回归模型
9.1.3 设备综合故障概率指标定义及计算
9.2 数控设备服役性能分析与预测
9.2.1 基于SVR的设备服役寿命预测
9.2.2 基于蒙特卡罗仿真试验与结果分析
9.3 设备群性能退化与维护建模
9.3.1 设备退化模型的建立
9.3.2 基于视情维护的多装备联合决策模型
9.4 基于蒙特卡罗仿真的维护决策过程求解
9.4.1 设备退化与维护过程模拟
9.4.2 设备状态检查过程
9.4.3 备件库存量模型
9.4.4 期望费用的计算
9.4.5 实例分析
9.5 本章小结
参考文献