小波阈值去噪的零件规模修复过程质量监控  

Research on Quality Surveillance and Control of Parts Batch-Repair Progress Based on Wavelet Threshold-Denoising

作　　者：石文华[1] 陈春良[1] 吕会强[1] 

机构地区：[1]装甲兵工程学院,北京100072

出　　处：《火力与指挥控制》2014年第1期125-128,共4页Fire Control & Command Control

基　　金：军队科研项目

摘　　要：在建立控制图进行零件规模修复过程质量监控时,针对修理零件质量特性测量数据存在噪声的问题,运用小波阈值去噪原理对质量特性样本数据进行去噪,然后再建立控制图进行监控。算例分析及其对比应用表明,小波阈值去噪可以有效减小测量数据的噪声,进而减少控制图质量监控中的误判,更好地监控零件规模修复过程的质量。In the surveillance and control of parts batch-repair progress,there exist noise information in the measured data,and the wavelet transforms is adopted in the quality control of parts batch-repair process to remove noise of quality characteristic sample data. The application example proves that the wavelet threshold-denoising can extrude the abnormal factors and decrease the false judge.

关 键 词：小波阈值去噪 零件规模修复 控制图 

分 类 号：TJ07[兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]