航空装备产品具有构型众多、零部件数量庞大、制造及装配工艺精密等特点。为保证航空装备达到预期的设计性能,需要对其制造过程中众多的质量参数进行严格把控,所以在制造过程中引入质量工程,是提高企业制造能力、确保航空装备获得预期性能的关键。本文针对航空装备产品的制造特点,以现代制造过程中的多元工序质量管理技术为研究对象,在对制造过程的参数特性进行分析的基础上,提出了多元工序质量控制与诊断的通用方法,对其中涉及的多元工序质量分量与相关关系的联合控制、多因素工序质量的异常诊断和质量分量之间相关关系的异常诊断等理论进行了深入研究,主要的研究内容包括以下几个方面:1.针对现代制造过程中的多元工序质量控制模型的简化问题,提出了一种基于对质量分量与分量相关关系的联合控制域进行变换的解决方案。通过主成分分析法,将各质量分量相关的原工序质量数据变换为一组分量之间相互独立的主成分向量。变换之后的主成分向量的联合控制域在高维空间中为各个半轴与对应坐标轴相平行的超椭球体,且位于由各主成分分量的控制界限交集构成的超长方体之内,从而可以用1张T~2控制图对多元工序质量分量及其相关关系的波动状况进行监控,实现了控制模型的简化。2.针对多元工序质量诊断问题,将其分解为对质量分量波动异常的诊断,以及分量之间相关关系波动异常的诊断两个子问题。对于受多个质量因素影响的质量分量波动异常的诊断问题,提出了一种基于质量因素集合完全二叉树结构的诊断方法。通过对质量因素集合进行逐次折半划分,建立质量因素集合的完全二叉树结构,然后以质量因素集合二叉树结构中的各节点对应的质量因素子集合为欲控质量因素,求解工序质量与欲控质量因素的回归方程,并建立对应的选控图。在工序质量分量波动异常时,通过对选控图二叉树的遍历搜索,按照异常质量因素的判定准则,逐步缩小异常质量因素的所在范围,直至诊断出具体的异常质量因素。基于质量因素集合完全二叉树结构的多因素工序质量诊断算法能够以质量因素数目对数函数的时间复杂度实现对异常质量因素的快速诊断。3.针对多元工序质量相关关系异常的诊断问题,提出了一种基于对质量分量进行分组的诊断方法。通过对质量分量相关关系特性进行分析,将质量分量的总体相关关系分解为由全部质量分量对所对应的二元相关关系,然后以不同质量分量之间的相关程度为依据,利用因子分析法对质量分量进行分组,使位于同一分组之内的质量分量之间的相关程度尽可能大,而不同分组之间的质量分量的相关程度尽可能小。在忽略不同分组之间质量分量相关关系的条件下,对同一分组内的质量分量两两组合,并建立与之对应的T~2控制图,构成多元工序质量相关关系诊断模型。基于质量分量分组的相关关系诊断方法能够以近似质量分量数目线性函数的空间复杂度实现对多元工序质量相关关系异常的诊断,且能够避免已有方法中存在的诊断信息冗余现象。4.基于质量分量分组的多元工序质量相关关系诊断方法忽略了不同分组之间质量分量的相关关系,因而在理论上存在缺陷。针对这一问题,本文进一步以二元相关关系的特征分析为基础,证明了一对质量分量之间的二元相关关系在本质上可以表示为两个质量分量在各自定义域内的单调函数,且多个不同分量对所对应的二元相关关系之间具有传递性,从而可以将全部质量分量对所对应的二元相关关系简化为一组最优基础相关分量对集合中各分量对所对应的二元相关关系;然后以图论的基本原理为工具,通过计算多元工序质量二元相关关系图的最大相关关系生成树,求解多元工序质量的最优基础相关分量对集合,并对最优基础相关分量对集合中的每一对质量分量,建立监控其二元相关关系波动的T~2控制图,构成多元工序质量相关关系诊断模型。基于最优基础相关分量对集合的相关关系诊断算法能够以质量分量数目线性函数的空间复杂度实现对多元工序质量相关关系异常的精确诊断。