摘要：工业革命以来，全球经济飞速发展，人类在创造巨大的物质财富的同时，也极端消耗了全球的资源储备。传统的高投入、高消耗生产模式给自然资源和自然环境带来了许多负面效应。而制造业作为所有产业中最大的资源消耗者，也是最大的污染源之一。针对机械产品再制造装配过程质量控制问题，在分析机械产品再制造装配过程特点的基础上，提出面向机械产品再制造装配过程的动态工序质量控制模式。
关键词：机械产品；再制造装配过程；动态工序；质量控制；系统
引言：随着资源的日益枯竭和环境污染的加剧，再制造作为资源循环利用的有效形式，已得到国家相关部门和学术界、工业界的广泛重视。再制造是将废旧产品制造成“如新品一样好”的产品再循环过程，与材料回收模式相比，再制造是一种更加高效的资源利用模式。在机械制造过程中，质量控制的主要任务是根据产品的特点和不同的生产过程，制定质量控制的要点、质量误差的解决方法和质量误差的处理措施。只有保证各零部件的质量，才能进一步保证机械产品的质量，为企业的发展奠定坚实的质量基础。
1.复杂机械产品再制造的含义
复杂机械产品再制造就是将废旧机械产品回收、清洗、拆解，然后通过涡流、磁记忆、超声等无损检测手段，对废旧机械产品关键零部件的疲劳、裂纹、应力集中等缺陷进行质量检测。然后对这些零部件的磨损、断裂、变形、腐蚀和老化等运用高科技的手段进行失效分析和剩余寿命评估汇总。在此基础上再进行专业修复加工、升级改造或性能维护，将再制造零部件与相关新的零部件优化组合装配，采取多种质量管理和控制手段，减少再制造加工装配等过程中的相关误差、偏差和质量损失，全面恢复和提升再制造产品的寿命，使其质量和性能恢复到或优于新产品，继续多寿命周期的服役，实现废旧复杂机械产品的资源化。
废旧复杂机械产品退役报废的原因主要分为以下五类：①故障报废—产品存在不能修复的故障；②经济报废—产品服役费效比过高；③功能报废—产品各种性能指标滞后；④环境报废—产品污染严重，存在不符环保指标的问题；⑤偏好报废—产品在某些方面不符使用者的个人偏好。
2.机械产品再制造装配过程特点
2.1待装配零件质量状况的不确定性
机械产品再制造和装配中的大部分零件是重复使用和再装配的。零件的公差区是离散的，同一零件在不同批次中的质量特性分布很难具有一定的分布特征。提高装配质量的不稳定性，使装配工艺多样化。
2.2再制造装配过程的不确定性
再制造装配过程是再制造零件和全新零件混装的过程。质量控制点散布于装配过程中，相互之间存在动态、非线性的作用。这种相互作用以装配误差的形式呈现出来，并以在制品为载体向下游装配环节传播，最终形成产品的相关质量属性。
3.再制造装配过程动态工序质量控制系统关键使能技术
3.1动态工序质量在线优化专家系统
主要包括以下四个部分：①信息融合模块，通过对再制造零件的质量数据、装配过程工艺质量数据以及设备状态数据的特征提取和信息处理，得到当前工序质量状态的一种复合表示，作为推理机的输入；②再制造质量知识库，存储模糊规则表示的定性的专家经验和知识，以及使用参数限定方式的定量知识，包括规则库和案例库等，专家系统将装配质量在线优化的相应理论模型和相应优化算法转化为知识规则并存入知识库中；③推理机采用模糊产生式规则。根据当前在制品信息结合相应的模式匹配策略，在基础质量信息配置或专家规则库中匹配相应的信息，对当前的作业活动提供技术支持；④知识学习模块，工艺类型信息采用主动输入的方式学习，质量异常诊断识别类型采用自学习方式获取。
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3.2利用 RFID 技术对质量信息全面感知
将动态工序质量控制基础原理作为前提，若想实现装配过程的质量在线优化功能，需要获取准确的待装配零部件的相关质量参数与信息。同时还需要包括机械产品前序工序的装配积累误差、关键装配质量等相关参数，因此构建完善的数据获取平台可以对再制造装配过程的实时运行质量进行全面感知。由于我国的物联网技术水平不断提升，RFID 技术作为其中的重要组成部分，可以对各类信息进行感知与采集，其被广泛应用在制造业、物流等相关行业中。但对于再制造行业来说，我国还处于发展初期，没有充分发挥信息化技术的优势。同时由于再制造工艺与制造工艺二者之间的差异较大，RFID 技术没有被广泛应用在再制造行业中，也没有设定相关标准与规范。因此本文以 RFID 技术作为基础，将其应用在机械产品再制造装配动态工序质量控制系统中，使用该技术对关键零部件的质量信息进行感知，从而增强工序质量在线优化功能的准确性。
为了确保装配过程中信息可以高效、流畅地共享与流动，要对 RFID 标签的信息存储结构与形式进行全面设计。在设计 RFID 技术应用框架与标签存储空间分配时，包含预置数据与柔性数据两种类型。对于预置数据方面，主要表达加工初期对待加工对象 RFID 标签的初始化信息。对于柔性数据方面，主要表达了加工过程中工况的动态化信息。再制造件的预置书包含工件标识、加工工艺等相关信息；柔性数据包含每一项工序在完成加工之后的关键质量特征数据，还可以将特征数据作为基础对其公差进行确定。再制造产品的预置数据与再制造件较为相同，都会包括再制品的唯一表示与目前生产计划对应的调度方案、装配工序等相关信息。而柔性数据会在装配过程中对再制造产品的前序工序装配积累误差、装配关键质量特征等相关信息。
3.3基于组件技术可视化在线工序指导模式
由于机械产品再制造装配工艺的复杂性，完成再制造装配需要经过多道工序。对于非独立工序，待装配零件质量特征值的不确定性导致装配工艺呈现多样化，此时系统会根据待装配零件质量特征值和在制品实时质量特性值等信息生成相应的装配策略。对于独立的工序，虽然采用静态配置装配工艺进行作业指导，但是换品种时也需要及时更新相应的操作指导。基于上述工艺特点，采用基于组件技术的可视化在线工序指导系统，该系统能够实时更新和动态呈现上层系统针对当前在制品给出的装配作业指导信息。
系统开发设计的核心思想是在工厂建模的基础上，将再制造车间内部各资源和生产事件定义为一系列组件。如工艺指导文件及其调用、再制造装配工位、工序质量的动态优化等。在系统运行过程中，各组件通过提供的接口，根据再制造生产任务中产品的实际装配工艺和在线工序指导的需要进行动态组合，同时结合工序质量优化的结果形成一个实时动态的可视化在线工序指导界面，以便指导工人加工，有效提高再制造生产效率并保证生产质量。
再制造装配通过调整来保证零部件的传动精度，如间隙、行程、接触面积等关键质量控制点参数。通过工序质量在线优化模块结合前序工序的装配质量参数，预测剩余再装配工序的质量特性值，进行主动式控制。实时调整剩余装配工序的质量控制点参数，并将质量调整的步骤及相应的指导文件以可视化的形式呈现给操作工，从而保证装配的稳定性。
结束语：
在我国经济与社会快速发展的今天，资源枯竭与环境污染问题愈演愈烈，这就使得一切能够实现资源循环利用的有效形式都开始受到我国社会各界的广泛重视。在这种现状下，机械产品的再制造自然也广受关注，对于机械产品的再制造来说，在自身在装配过程中存在着复杂性和动态不确定性，这就使得机械产品再制造往往不能够完成对其的质量控制。这就是机械产品再制造装配过程动态工序质量控制系统研究的目的所在。
参考文献：
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[3]周凯.机械产品再制造装配过程动态工序质量控制系统[J].商品与质量，2017，37.
论文作者:曾国庆
论文发表刊物:《基层建设》2019年第31期
论文发表时间:2020/4/14
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