产品质量关系到企业的生存与发展,是其市场竞争能力的重要体现,更是其设计、制造、装配等各个环节质量因素影响或误差累积的结果。特别是,产品规格日益丰富,生产工艺日趋复杂,多品种小批量生产模式已逐渐成为主流等新的态势下,如何及时诊断、控制和预防质量问题已成为质量控制领域的关注焦点之一。在复杂制造环境中,由于工艺的多样性和质量问题的复杂性使得对工序状态信息的掌握常存在着某种程度的不完全、不确定的现象,基于统计的质量控制方法因其统计可靠性条件严苛而常常无法得到充分满足,其适用性受到了很大的限制。如何结合信息特点合理选择质量诊断与控制方法,对不完备信息进行正确处理,获得相对实时准确的诊断结果已成为当前复杂制造环境下工序质量诊断的重要课题。本文以复杂制造环境中信息不完备条件下工序质量诊断为研究对象,基于质量诊断技术现状和质量信息的不完备性分析,分别针对工序质量信息不完备情况下的几种典型情形进行研究,主要工作如下:第一章介绍本文的研究背景和意义;在归纳总结目前国内外工序质量诊断与控制研究现状的基础上,结合复杂制造环境下信息获取现状与特点,提出了工序质量诊断面临的主要问题;最后介绍了本文的主要研究内容和技术框架。第二章围绕质量问题的识别、诊断与控制过程,引入质量事件、质量问题、错误等相关概念对工序质量诊断各环节所需信息进行梳理;然后利用ExGQM方法对工序质量信息的完备性需求展开讨论,并在已有的相关研究成果的基础上对信息的不完备认识进行对比分析,并总结提出了属性缺失、信息冗余与不一致、信息不确定以及样本不足等几种典型的质量信息不完备情形。在质量信息不完备性分析的基础上,尚需结合适当的诊断方法实现对工序质量异常或质量问题的诊断与控制,才能有效阻断对产品质量的进一步影响。为此,第三章首先针对典型信息不完备情形下的处理对策,从数据挖掘的角度进行比较分析,并根据质量信息特点和质量诊断需求,明确各类处理对策的适用范围与效果;然后根据典型信息不完备情形下的处理对策,从方法优势与适用性的角度,进行基于知识/规则的方法选择,制定相应的诊断策略;最后结合复杂制造过程中信息不完备情形下质量诊断的具体需求,指出了尚需解决的关键问题。第四章,针对如何在属性值缺失、信息冗余条件下通过问题聚类获取工序质量诊断所需的隐含知识的问题,根据信息补齐与属性约简策略展开研究:首先,针对Roustida算法在进行工序质量信息补齐时面临的局限性进行了改进并给出了相应算法,扩充了其在复杂工程实践中适用范围的同时,实现了不完备质量信息的完整和完备化;然后,针对已相对完整的信息支持系统,利用遗传算法和广义诊断规则推理进行属性约简与规则提取,实现以最简方式表达工序状态和质量问题的关系;最后,结合轴承套圈的沟道磨削质量问题诊断进行实例分析,以验证该研究的可行性和有效性。第五章,针对信息不确定情形下的工序质量诊断问题,利用Bayesian网络可以综合基于经验知识定性判断和统计概率定量评估的优势,通过多源信息融合对相关影响因素和质量问题进行预先因果假设,建立初始Bayesian网络结构;并针对初始网络中节点众多、结构模糊问题,利用基于评分/搜索的K2算法进行初始结构的优化;然后结合Leaky Noisy-OR节点模型,将生产过程中随机因素的影响纳入到推理模型,使概率推理更加接近实际;最后利用沟道磨削表面形貌质量问题诊断对所构建模型及优化方法的可行性和有效性进行验证,并针对信息不确定情形与朴素Bayesian网络做了比较评估以验证本研究可以明显降低结构复杂度和条件概率估计数量。第六章,针对小样本问题,利用案例推理可以实现基于知识的问题学习和求解的优势,将过去积累的“知名错误”以案例的形式储存在案例库中,根据特征分类的索引策略、匹配算法以及相似度计算,从案例库中检索相似案例,经由适配策略修正,获得适合当前问题的解决方案。针对工序质量问题案例的形式化表示存在的局限性,本章将可拓理论与案例推理相结合,提出基于物元模型的质量信息表达结构;并通过可拓算子实现对质量问题特征项在多级索引结构上的相容性求解;然后结合基于领域知识的分层案例组织形式与最近邻检索策略实现608-2RS深沟球轴承振动问题诊断,以验证既有可拓理论与案例推理的集成对实现小样本情形下历史经验重用的可行性和有效性;最后通过与传统案例检索在检索方式、检索时间复杂度以及适用范围等方面的对比分析验证了该集成方法在进行工序质量诊断应用方面的优势。第七章给出了本论文的研究结论,结合自身研究的不足,展望了进一步研究的方向。