随着科学技术的迅猛发展，数控机床(NC)、柔性加工中心(FMC)、柔性制造系统(FMS)、计算机集成制造系统(CIMS)、敏捷制造系统(Agile Manufacturing System)等先进制造系统相继问世。这些先进制造系统给原有的生产方式和组织方式带来了巨大的变革。数控机床作为这些先进制造系统中不可缺少的核心设备，起着越来越重要的作用。然而，无论是国内还是国外，数控加工过程中的质量问题，严重地影响和制约着这些先进制造系统的总体效益发挥，同时也制约着这些先进制造系统的迅速普及和推广[1]。数控加工系统在使用过程当中存在问题的原因，除了人员的素质因素外，主要表现在缺乏：
(1)如何有效检验加工过程数控代码的合理性，避免刀具与机床、刀具与工件的意外碰撞；
(2)如何对数控机床故障进行快速诊断和报警，避免机床的损坏和工件的报废；
(3)如何对刀具的破损、磨损进行准确、及时判断，既要避免因过早换刀而造成的不必要的浪费，又要避免因换刀过迟而造成工件质量的不合格；
(4)如何对加工过程中存在的误差进行及时检测、补偿和控制，这不仅对一般加工过程具有重要意义，而且对精加工和超精加工来说，同样具有重要的意义。
质量保证(QualityAssurance)技术是近年来新兴起的一门综合技术。它不单单是传统的统计质量控制和事后质量检验技术，而是包含着更为广泛的内涵。它融合了计算机仿真技术、计算机辅助测试技术、检测控制技术和人工智能技术等新技术。在诸如CIMS、FMS这样的高集成化、高自动化的无人化生产系统中，建立基于数控系统(数控加工中心)的可靠的质量保证子系统是整个系统正常运行的基本前题。当然，建立可靠有效的质量保证系统对于数控加工单元的高效运行，同样是非常重要的。
一、基于数控的质量保证系统的组成
1．质量保证含义与分类
所谓质量，是指在一个产品或服务中，影响满足指定要求的所有特征和特性的总和；所谓质量保证，是指实现质量所需要采取的全部活动和职责。传统概念上的质量保证，指仅基于生产过程的质量管理和基于统计检验的质量控制。新概念下的质量保证，则囊括了从产品的开发、设计、研制，到试生产、生产、销售、及售后服务等全过程活动，尤其在现代企业的自动化生产中，质量保证技术已经通过计算机网络，集成到整个生产过程之中。
质量保证技术一般可分为以下几类：
(1)设计质量保证技术旨在从设计阶段，从根本上保证和提高产品的性能和质量，确保加工工艺的可行性与优化性；设计质量保证已从过去的产品结构设计、功能设计和成本设计变成产品多项质量特征综和性能优化设计、工艺优化设计、产品设计评价和设计验证与仿真等，从设计的角度，提高工艺过程的鲁棒性。
(2)加工质量保证技术旨在从生产加工阶段，对产品性能指标的实现过程，实施有效控制。它主要集中表现为加工单元上的各种技术。
加工质量保证是整个制造过程中最关键的一环，是无人化自动生产的基本条件。它既是研究的热点，也是研究的难点。该项技术融合了数据采集与检测技术、数据预处理与分析技术、人工智能和计算机仿真与控制技术等多项技术，是80年代以来国内外质量保证技术研究的主流，现在仍是研究的热点技术。
(3)事后质量控制技术旨在抽检已加工完成的成品／半成品的实际质量，并对生产加以反馈控制。它是监督整个系统运行状态不可缺少的一项技术。
(4)集成综合质量保证技术旨在适应计算机技术发展的需要，将质量保证技术有效集成在诸如CIMS，FMS等环境下，通过计算机电络系统，使 CAD／CAM， CAPP， CAQC，CNC，ROBOT，CMM等先进技术与质量保证(QA)技术一体化，实现产品质量的实时监测监控，提高无人化生产的可靠性，从而充分发挥这些先进制造系统的作用。其4者关系见图l。
2．基于数控的质量保证系统组成
基于数控机床的质量保证技术是质量保证系统中的重要组成部分，也是加工质量保证技术的核心内容。建立完善、可靠的基于数控机床的质量保证系统，不仅是提高数控机床利用率的关键，也是保证产品质量和降低生产成本的关键。基于数控机床的质量保证技术主要包括：
(1)数控程序代码的合理性检验检验由CAD／CAM生成或手工编制的 NC程序代码的合理性，避免加工过程出现因NC代码不合理所造成的加工中心的损坏、刀具的损坏或工件的报废；
(2)数控加工的计算机仿真研究数控加工仿真建模理论，实施图形仿真和物理仿真，预测加工过程状态和加工质量；
(3)数控机床故障的快速诊断与报警采用多传感器的数据融合技术和多模型技术，应用小波理论、神经网络以及模糊控制技术，快速、有效地提取故障信号特征，对机床故障进行；
(4)数控加工质量的在线检测与质量预报采用类似(3)的诸项技术和各种快速算法，通过对刀具磨损检测、机床工况的检测、工件表面粗糙度的检测，实现在线产品加工检验；并根据检测结果和质量预报模型，进行质量产品预报；
(5)数控加工误差的实时补偿与控制根据误差来源分类情况和在线检测结果，研究补偿方案的办法，通过计算机与数控系统的通讯及对伺服系统的补偿控制，采用模糊神经网络等技术，在原有的设备水平的基础上，保持或提高产品的加工质量。基于数控的质量保证体系组成关系如图2所示。nextpage
二、数控加工中信号的检测、处理及控制
实现基于数控的加工质量保证系统，其中一个主要方面就是如何检测加工过程信号、如何从信号中提取信号关键特征，及如何根据提取出的特征进行决策控制。由于加工过程的复杂性，实现有效、通用的刀具破损、磨损(尤其是磨损)检测、机床运动误差检测、加工尺寸精度的在线检测，仍然非常困难。当前已有的刀具监控系统、误差检测系统、加工尺寸精度在线检测系统，都由于其可靠性和通用性不理想而没有被工业界广泛地接受。因此，实现基于数控加工质量保证系统，仍存在着许多困难需要克服。
现就以下几个问题进行简要探讨：
1．传感器的选择与定位
传感器种类很多，不同的应用目的和应用环境，决定人们采用不同的传感器。在质量保证中，传感器同样起着举足轻重的作用。声发射传感器是基于数控机床的检测监控和质量保证系统中的常用传感器之一。它因工作频率高而避免了低频干扰而得到了广泛应用。但是，在质量保证的实际应用中，声发射传感器的定位安装，却存在着一定的困难：安装在刀具上，或是安装在工件上，虽然对信号采集有利，但实际应用存在一定的困难；如果传感器安装在主轴上，或冷却液喷管中，信号有一定程度的衰减。振动传感器也是一种检测监控中常用的传感器。其理想的安装位置是加工工件的垂直表面。然而，在实际加工过程中同样难以实现。利用电流传感器，检测伺服系统(主轴电机电流、进给电机电流)的电流或功率是一种常用有效的刀具状态检测方法，对刀具的破损检测是比较有效的，对刀具磨损检测存有一定困难。
由于加工过程的复杂性，如果仅使用单一传感器对加工过程刀具状态或加工质量进行预报那么就会出现很高的误测、误报。因此，在实际的质量保证系统中，总是采用多传感器融合技术，来提高检测、预报的准确性。
2．信号处理方法
通过多传感器融合技术得到的信号常常包含有大量的随机躁声，而且有些信号是非平稳的[2]，如不对这些随机躁声进行处理，将对后续的信号处理带来很大困难，甚至根本无法处理。
对于这种含有白躁声或有色躁声信号，时间序间序列分析法是一种常用有效的手段。其中，AR模型、ARMA模型是两种常用形式。传统的FFT是一种常用的信号处理手段。
它在频域上表现出良好的特性；然而在时域上却存在一定缺陷，同时也不适合用于非平稳信号的处理。加窗Fourier变换改善了普通FFT的特性，在一定程度上克服了信号的非平稳性，提供了信号时频局部信息化分析的一种工具，但它的局部化是一次性的，即窗口的大小和形状是固定不变的，不能敏感地反映信号的突变。
小波分析是当代数学发展的重要成果，也为信 号分析提供了强有力的工具。因小波分析克服了上述傅里叶变换等信号处理工具的弱点，因而小波理论在声发射信号、振动信号、电流信号等信号处理方面得到很好地应用[3，4，5]。
3．控制与决策
在质量保证系统中，如何根据信号处理结果，智能地调节控制阀值，从而有效地控制加工过程，保证加工质量，是数控质量保证系统必须解决的又一问题。人工调节控制阀值或固定控制阀值，在自动化生产或无人生产中是根本不可行的；利用神经网络技术和模糊控制技术，建立质量保证系统的控制模型是满足这种大型非线性系统要求的一种很好手段。基于数控的质量保证系统要求系统实现在线实时控制，因此，对控制与决策速度要求很高。常用的BP神经网络训练次数比较多，而结合模糊控制的FNN神经网络相比速度较快，对在线决策控制显示出更大的优越性[6]。
4．专家系统与质量预报
在质量保证系统中，如何将机床运行状态数据、刀具状态数据和专家经验数据进行有效存贮、统计，并根据已有数据进行有效的质量预报，是数控质量保证系统需要解决的又一问题。
专家系统对于合理利用已有的知识，推测加工质量，不失是一种好方法[7]。图3给出了基于数控的质量保证系统原理图。建立有效、可靠的基于数控加工的质量保证系统是提高数控系统效率和实现无人化生产的关键。合理确定质量保证系统组成与功能，是建立该系统的首要工作；传感器的选择安装和定位需要在实践中进一步摸索；信号模型和处理手段需要多样化，其中，小波分析在质量保证系统中是一种很有前途的信号处理手段；模糊控制、神经网络和专家系统等技术是质量保证系统高效化、智能化的又一关键。
