摘要：本研究围绕机械产品质量鉴定难题，提出基于多源数据融合的鉴定技术，通过整合生产过程数据、运行监测数据、故障反馈数据等多源信息，结合数据挖掘、机器学习等方法，构建机械产品质量鉴定模型，实现对产品质量的精准诊断与评估，研究结果表明，该技术可有效提升机械产品质量鉴定的准确性与效率，为机械制造业质量管控提供技术支撑。

关键词：多源数据融合；机械产品；质量鉴定；数据挖掘；机器学习

在机械制造业飞速发展的今天，产品结构变得越来越复杂，采用传统的单一数据来源进行质量鉴定的方法已经很难满足高精度和高效率鉴定要求，多源数据融合技术将不同种类和来源的数据融合在一起，可以综合反映机械产品质量状态，从而为质量鉴定工作提供更加丰富的资料支持，本文围绕机械产品质量鉴定这一重点问题，进行基于多源数据融合鉴定技术的研究，目的在于探索新型鉴定方法和促进鉴定技术水平的提高。

一、基于多源数据融合的机械产品质量鉴定目标

机械产品质量鉴定作为保证产品达到设计标准和满足使用要求的关键一环，在制造业优质发展过程中处于核心位置，基于多源数据融合质量鉴定目标呈现多维性和系统性，核心是打破传统单一数据来源限制，建立全面、准确、动态质量评价体系，基于产品全生命周期管理的角度，质量鉴定的对象涵盖研发设计验证、生产过程控制、成品性能检测和售后质量反馈阶段。研发设计阶段通过对材料特性数据、仿真分析数据和用户需求数据的整合，从理论层面上保证设计方案达到质量要求；将设备运行参数、工艺参数和在线检测数据集成到生产过程，以达到制造环节实时质量管控的目的；在成品检测阶段通过物理性能测试、无损检测和功能试验的多源数据来精确判断产品是否符合出厂的标准；售后环节通过整合用户的使用数据、维修记录和故障反馈数据等方式为产品质量的提升奠定基础[1]。

二、基于多源数据融合的机械产品质量鉴定技术

（一）多源数据融合的框架

多源数据融合框架作为机械产品质量鉴定实施的基础架构，在设计中需要综合考虑数据采集、传输、处理和分析等全流程要求，以保证系统具有高效性、稳定性和扩展性[2]。框架一般采用分层架构的设计方式，覆盖数据采集层、传输层、处理层和分析决策层，数据采集层是该架构的底层基础，承担着从众多数据源中获取与质量有关的数据的任务。这些数据源包括生产设备传感器（例如，温度、振动、压力等传感器）、检测仪器（三坐标测量仪，光谱分析仪等）、管理信息系统（MES、ERP）等。为了确保数据收集的精确性和时效性，我们需要根据各种数据源的特性来选择最适合的采集方法，例如利用物联网（IoT）技术来自动收集设备数据，通过标准化接口，使异构系统之间的数据无缝连接。

传输层担负着采集端向处理端的数据传输任务，在设计时需要兼顾数据传输可靠性、实时性和安全性，对于机械制造车间的复杂电磁环境可以利用工业以太网和无线传感器网络的各种传输方式建立冗余的网络架构。同时应用了数据加密和差错控制来确保数据传输的完整性和安全性，避免了传输数据时丢失或者篡改的情况。

（二）异构数据的特征提取和融合算法

机械产品质量鉴定涉及的多源数据具有异构性特征，包括数据类型异构（例如数值型、文本型、图像型等数据）、数据结构异构（结构化、半结构化和非结构化的数据）以及数据尺度异构（时间尺度、空间尺度的不同等）[3]。异构数据特征提取和融合算法是多源数据高效融合的关键技术，该技术的核心是从复杂的数据中抽取共性特征并用算法对数据进行深入融合，对于特征提取，需要对不同种类的数据使用对应的特征提取方法。在处理数值型数据时，我们可以采用主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等降维技术来提取核心特征，从而消除多余的信息；对于文本类型的数据，我们可以使用词袋模型和 TF-IDF 算法来表示文本的特征，并结合自然语言处理（NLP）方法来提取其语义属性；图像型数据是通过卷积神经网络（CNN）来进行特征抽取的，并且利用卷积层和池化层来自动学习图像中的关键特征。另外，针对多模态数据还需要设计跨模态特征提取方法并在不同模态数据之间建立映射关系。

（三）质量鉴定指标体系的构建

质量鉴定指标体系作为机械产品质量水平高低的尺度和基础，一个科学、合理的指标体系能全面、正确地体现产品质量特性，基于多源数据集成的质量鉴定指标体系建设需要遵循系统性、科学性和可操作性等原则，并从产品功能、性能、可靠性和安全性几个维度筛选关键指标，在对指标进行选择时，需要先明确机械产品质量特性要求，对不同种类的机械产品来说，质量特性是有区别的，例如数控机床讲究加工精度、稳定性等；工程机械讲求承载能力、耐久性。依据产品质量特性和多源数据中所体现出的质量信息对设计、制造和使用过程中的有关指标进行了筛选。如设计环节中材料的强度和结构的刚度可以选择；制造环节选择了尺寸精度和表面粗糙度指标；在使用环节中选择故障率、维修周期和其他指标。

指标体系的构建需要进行层次化的结构设计，一般分为目标层、准则层和指标层，目标层是对机械产品质量的综合评价；准则层按质量特性分为多个子目标，包括性能指标、可靠性指标和安全性指标；指标层为零件尺寸偏差、振动幅值和疲劳寿命等特定质量鉴定指标。该层次化结构有利于把复杂质量评价问题拆分成若干子问题，方便指标权重的确定和综合评价，指标权重确定作为质量鉴定指标体系建立过程中的关键一环，是否合理直接关系到质量评估结果是否准确，常用的权重确定方法包括主观赋权法（如层次分析法）与客观赋权法（如熵权法）。主观赋权法是根据专家经验和知识来分配权重，能充分考虑专家的意见，但是具有主观性强等特点；客观赋权法基于数据信息熵进行权重计算，其优点是客观性强，但是可能会忽略指标的真实重要性。在实际操作中，经常结合主观和客观的赋权方法，例如首先使用层次分析法来确定指标的初始权重，然后采用熵权法对这些权重进行调整，从而使得权重的分配更为科学和合理。

（四）动态数据的实时分析和预警机制

机械产品在制造过程和使用中所产生的质量数据呈现出动态性和实时性等特点，对动态数据建立实时分析和预警机制，是对质量问题做到早发现和及时处理的重要保证，该机制对实时数据进行快速地分析和处理，及时发现质量异常状态并给出预警信息以提供质量管控决策支撑，动态数据实时分析在预警机制中起着核心作用，其实现离不开有效的数据处理和分析技术。在数据处理上，利用流计算和内存计算两种实时计算技术实现了大量动态数据的高速处理。以 Apache Flink,Spark Streaming 等为例，流计算框架可以实现设备传感器采集到的实时数据的实时清洗、转换和聚合处理，设计预警机制需要从预警阈值的设置、预警方式的选择和预警响应流程等方面进行考虑，预警阈值设定在预警机制中至关重要，需要结合产品质量标准、历史数据分布和工艺要求等因素来设定合理阈值范围。对单一指标可以用 3σ 原则和百分位数法来设定阈值；对于多指标综合预警，需通过建立综合评价模型（例如，灰色关联分析，模糊综合评价等）确定综合预警阈值。预警方式可以是声光报警、短信通知和邮件提醒多种方式，以保证质量管理人员及时得到预警信息。对于预警响应流程，需要明确各个部门的职责和处理流程，并规定从接收预警信息到问题解决的整个操作步骤，以提升质量问题处理的效率。

为了促进预警机制准确性和适应性的提高，需要对智能预警算法进行研究，该类算法可根据实时数据变化对预警阈值进行自动调节，并对质量异常模式进行学习，从而提高了预警及时性和准确性。例如，使用深度学习中的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）来对时间序列数据进行建模，以捕获质量数据的动态变化规律，从而实现对质量异常的早期预警。同时通过构建预警效果评估模型定期对预警机制进行性能评估和优化，并持续改进预警算法和阈值设定方法，以保证预警机制一直处于高效的工作状态。

结束语

本项研究将多源数据融合技术应用于机械产品质量鉴定研究中，建构出一套行之有效的质量鉴定模型和方法。实践证明，该项技术可显著促进质量鉴定准确可靠。今后，数据融合算法会得到进一步优化，技术应用场景会得到扩展，机械产品质量鉴定也会得到更加完善的解决，促进机械制造业的高质量发展。

参考文献

[1]孙浩波. 机械产品质量检测要点与方法探讨[J].造纸装备及材料,2022,51(05)：141-143.

[2]王绪昶,闫波,朱军.大数据与人工智能在机械产品质量控制中的应用与展望[J].中国质量监管,2024(12)：66-67.

[3]武亚琪,杨晓英,杨逢海,闫欢欢,李博.基于数据挖掘的复杂机械产品质量关联分析方法[J].组合机床与自动化加工技术,2025(03)：78-82.