王麗華 楊家巍 張永宏 趙曉平 謝陽陽

1.南京信息工程大學(xué)信息與控制學(xué)院，南京，210044

2.南京信息工程大學(xué)計(jì)算機(jī)與軟件學(xué)院，南京，210044

0 引言

在刀具磨損監(jiān)測(cè)過程中，采集的刀具信號(hào)包含大量切削過程信息和周圍環(huán)境噪聲信息。研究刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)的重點(diǎn)之一是研究如何從刀具非平穩(wěn)信號(hào)中提取出表征刀具狀態(tài)的特征。

面對(duì)非線性、非平穩(wěn)的檢測(cè)信號(hào)，小波分析和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（empirical mode decomposition，EMD）等時(shí)頻分析技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，其中EMD因其自適應(yīng)的特點(diǎn)得到了廣泛應(yīng)用［1］。模式識(shí)別方法是實(shí)現(xiàn)對(duì)刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)之一。小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）和反向傳播（back propagation，BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法在刀具磨損狀態(tài)識(shí)別中得到了廣泛應(yīng)用。陶潤(rùn)喆［2］利用互補(bǔ)總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（complementary ensemble empirical mode decomposition，CEEMD）方法將聲發(fā)射（acoustic emission，AE）信號(hào)分解成多個(gè)固有模態(tài)函數(shù)（intrinsic mode function，IMF），由于IMF依然存在模態(tài)混疊的問題，故利用小波包變換（wavelet package transform，WPT）進(jìn)行修正，并輸入到SVM中進(jìn)行訓(xùn)練以完成對(duì)刀具磨損狀態(tài)的識(shí)別。但上述方法存在如下2個(gè)缺陷：①網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的樣本數(shù)量太少，這會(huì)使得樣本缺少多樣性，網(wǎng)絡(luò)的魯棒性無法得到保證，也易形成過擬合［3］；②在使用傳統(tǒng)方法進(jìn)行刀具磨損監(jiān)測(cè)時(shí)，因單一方法所得到的特征不能很好地表征原信號(hào)，故利用多種方法來提取信號(hào)特征，以彌補(bǔ)單一方法的不足，但這需要依賴大量實(shí)際工程經(jīng)驗(yàn)和消耗大量處理數(shù)據(jù)的時(shí)間，浪費(fèi)人力。

近年來，深度學(xué)習(xí)在機(jī)械狀態(tài)識(shí)別等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。HINTON等［4］提出了深度置信網(wǎng)絡(luò)（deep belief network，DBN），并采用非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法為解決深度結(jié)構(gòu)優(yōu)化難題提供了方法，同時(shí)DBN網(wǎng)絡(luò)在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域也得到了應(yīng)用［5］。隨后堆疊自動(dòng)編碼器（stacked autoencoder，SAE）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN）等優(yōu)秀的深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相繼被提出。深度學(xué)習(xí)方法在面對(duì)大量帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)，能實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)且高效的數(shù)據(jù)分類，且適用于復(fù)雜的機(jī)械故障診斷。雷亞國(guó)等［6］構(gòu)建了SAE網(wǎng)絡(luò)，以頻域信號(hào)為輸入進(jìn)行齒輪的狀態(tài)識(shí)別，并與傳統(tǒng)方法作比較，顯示出SAE在處理“大數(shù)據(jù)”樣本時(shí)的優(yōu)勢(shì)。堆疊降噪自編碼（stacked denoising autoencoder，SDAE）在自編碼的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，能夠無監(jiān)督地提取出更有效的特征表示［7］。

AE信號(hào)具有受切削條件和刀具參數(shù)變化影響小、抗環(huán)境干擾能力強(qiáng)、靈敏度較高等優(yōu)點(diǎn)［8］，能及時(shí)準(zhǔn)確地處理與刀具磨損狀態(tài)相關(guān)的信息［9］。

本文提出了一種基于SDAE網(wǎng)絡(luò)的刀具磨損狀態(tài)識(shí)別方法。以后刀面磨損量為磨鈍標(biāo)準(zhǔn)，為采集的AE信號(hào)制定標(biāo)簽；構(gòu)建了SDAE網(wǎng)絡(luò)，以AE信號(hào)的頻域?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)輸入；通過SDAE網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了對(duì)未知狀態(tài)AE信號(hào)的分類判別，并最終實(shí)現(xiàn)了對(duì)刀具磨損狀態(tài)的有效識(shí)別。

1 算法描述

1.1 自動(dòng)編碼器原理

自動(dòng)編碼器（autoencoder）［10］是一種 3層無監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)，結(jié)構(gòu)上可分為編碼器和解碼器兩部分，見圖1，其中第1、2層構(gòu)成編碼部分，第2、3層構(gòu)成其解碼部分。編碼器完成從輸入向量x到輸出表征y的映射轉(zhuǎn)換，其典型表達(dá)式為yi=xi。

編碼是實(shí)現(xiàn)輸入樣本xi通過激活函數(shù)映射到低維空間的過程，其表達(dá)式如下：

式中，hw,b(x)表示隱含層輸出；f(?)為激活函數(shù)；xi為第i個(gè)樣本；w為編碼過程的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值；b為編碼過程的網(wǎng)絡(luò)偏置。

解碼是實(shí)現(xiàn)將低維空間的hw,b(x)通過激活函數(shù)逆向映射到高維空間，進(jìn)而重構(gòu)輸入樣本xi的過程，其表達(dá)式如下：

式中，x?為重構(gòu)后的樣本；w′為解碼過程的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值；b′為解碼過程的網(wǎng)絡(luò)偏置。

通過重構(gòu)得到的樣本x?與訓(xùn)練樣本x是不相等的，兩者的誤差為

式中，J（·）表示目標(biāo)函數(shù)；m為樣本數(shù)量。

利用誤差反向傳播算法來調(diào)整各層的權(quán)值W和偏置B，以此訓(xùn)練自編碼網(wǎng)絡(luò)，從而使得誤差收斂并達(dá)到最小。當(dāng)誤差達(dá)到最小值時(shí)，hw,b(x)才可視為樣本最有效的特征表達(dá)。

1.2 降噪自編碼

在實(shí)際應(yīng)用中，訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)經(jīng)常會(huì)混入噪聲，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)失去了真實(shí)性。通過自動(dòng)編碼器得到的特征會(huì)因噪聲的存在產(chǎn)生誤差。降噪自編碼器（denoising autoencoder，DAE）［11］可通過重構(gòu)含有噪聲的輸入數(shù)據(jù)來解決該問題，如圖2所示。對(duì)樣本加入一定量的噪聲后再輸入DAE，通過隱含層的訓(xùn)練，可盡量還原出同原始樣本相同的數(shù)據(jù)［12］。

將隨機(jī)噪聲按qD分布加入訓(xùn)練樣本x，其表達(dá)式如下：

式中，x?為包含噪聲的樣本；qD為二項(xiàng)隨機(jī)隱藏噪聲。

DAE通過在訓(xùn)練樣本中加入隨機(jī)噪聲，迫使編碼器學(xué)習(xí)去除噪聲以獲得沒有被噪聲污染的輸入信號(hào)，從而提高了系統(tǒng)的泛化能力。

1.3 堆疊降噪自編碼

為了得到更高級(jí)的特征表達(dá)，采用深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的形式將DAE逐層堆疊起來，形成一個(gè)由多個(gè)DAE上下連接而成的模型結(jié)構(gòu)，即堆疊降噪自編碼（SDAE）［13］。構(gòu)建 SDAE 就是將多個(gè) DAE進(jìn)行堆疊（即下一級(jí)DAE隱含層的輸入來自于上一級(jí)隱含層輸出的特征向量，以此進(jìn)行堆疊構(gòu)建多層次的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)），SDAE網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)見圖3。

圖2 降噪自編碼Fig.2 Denoising autoencoder

圖3 SDAE網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.3 Network structure of stacked denoising autoencoder

圖3 中hi(i=1,2,…,n)表示第i個(gè)自編碼網(wǎng)絡(luò)隱含層的輸出。SDAE網(wǎng)絡(luò)的作用是對(duì)輸入樣本進(jìn)行特征編碼，合適的網(wǎng)絡(luò)層數(shù)可使樣本的差別更加突出，從而實(shí)現(xiàn)更好的狀態(tài)識(shí)別。由于SDAE網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)屬于無監(jiān)督的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，本身無法進(jìn)行樣本分類，為了實(shí)現(xiàn)這一功能，本文在SDAE網(wǎng)絡(luò)的最后1層加入1個(gè)Softmax分類器［14］，使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)成為有監(jiān)督的網(wǎng)絡(luò)。構(gòu)建有監(jiān)督的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)見圖4。

圖4 有監(jiān)督的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.4 Supervised network structure

整個(gè)有監(jiān)督的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練步驟如下：①將數(shù)據(jù)輸入SDAE網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，輸出得到最終的特征編碼；②將得到的特征編碼輸入至Softmax分類器進(jìn)行分類；③SDAE網(wǎng)絡(luò)和Softmax分類器均訓(xùn)練完成后將兩者進(jìn)行組合，形成一個(gè)新的網(wǎng)絡(luò)，再利用誤差反向傳播算法對(duì)整體網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào)；④當(dāng)整體網(wǎng)絡(luò)誤差達(dá)到最小值時(shí)，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程則完成。

2 刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的搭建

本文設(shè)計(jì)了一個(gè)3層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（5 120-100-50-5），包含雙隱含層結(jié)構(gòu)和1個(gè)Softmax分類器，其中5 120為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)，100為第1隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，50為第2隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，5為最終輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)。輸入網(wǎng)絡(luò)的樣本經(jīng)過降低維度、融合和非線性變換，再由Softmax分類器壓縮融合，最終得到變換為5維的輸出。

基于SDAE網(wǎng)絡(luò)的刀具磨損狀態(tài)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程見圖5。

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

本文選擇寶雞CS6140車床作為實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，見圖6，該車床能夠承擔(dān)各種車削工作。

本文采集AE信號(hào)數(shù)據(jù)時(shí)選擇由美國(guó)物理聲學(xué)公司（PAC）研制的R15-ALPHA諧振式AE傳感器（圖7），輸出接口為側(cè)面的SMA接頭。AE傳感器的主要參數(shù)見表1。

實(shí)驗(yàn)中，采用車削加工方式，機(jī)床主軸轉(zhuǎn)速為260 r/min，切削深度為1 mm，每轉(zhuǎn)進(jìn)給量為0.08 mm。為了使刀具磨損速率加快，縮短采集數(shù)據(jù)時(shí)間，采集AE信號(hào)時(shí)，采用無冷卻干切削的加工方式。

圖5 刀具磨損狀態(tài)識(shí)別流程圖Fig.5 Flow chart of tool wear state recognition

圖6 寶雞CS6140機(jī)床Fig.6 Baoji CS6140 machine tool

圖7 聲發(fā)射傳感器Fig.7 Acoustic emission sensor

本實(shí)驗(yàn)建立的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)見圖8。在切削加工時(shí)，將聲AE感器采集的信號(hào)傳輸至前置放大器進(jìn)行處理，再由信號(hào)采集卡傳輸給計(jì)算機(jī)并保存。

表1 聲發(fā)射傳感器主要技術(shù)參數(shù)Tab.1 Main technical parameters of acoustic emission sensor

圖8 聲發(fā)射信號(hào)采集系統(tǒng)Fig.8 Acoustic emission signal acquisition system

為了對(duì)刀具在不同磨損狀態(tài)下進(jìn)行監(jiān)測(cè)，需要對(duì)刀具的磨損狀態(tài)進(jìn)行分類。依據(jù)刀具后刀面磨損量的大小通常將刀具的磨損狀態(tài)分為3個(gè)階段（即初期磨損階段、中期磨損階段和后期磨損階段）［15-16］。但在實(shí)際生產(chǎn)加工中，當(dāng)?shù)毒咛幱谥衅谀p階段的后期時(shí)就應(yīng)及時(shí)更換刀具，防止因刀具的損壞而產(chǎn)生不必要的損失，因此本文依據(jù)刀具后刀面磨損量的大小將刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行了更細(xì)致的劃分，劃分標(biāo)準(zhǔn)見表2。

表2 刀具磨損狀態(tài)劃分標(biāo)準(zhǔn)Tab.2 Standard of cutting tool wear

由表2可以看出，本文將刀具磨損狀態(tài)進(jìn)一步分為5個(gè)狀態(tài)階段。狀態(tài)1為初期磨損階段，而中期磨損階段細(xì)分為狀態(tài)2、狀態(tài)3，后期磨損階段細(xì)分為狀態(tài)4、狀態(tài)5。不同磨損狀態(tài)在不同加工條件下采集的樣本數(shù)量均為2 000個(gè)，每個(gè)樣本大小為10 240個(gè)點(diǎn)。采用更細(xì)致的刀具磨損狀態(tài)分類能夠使工作人員對(duì)刀具的具體狀態(tài)有更好地監(jiān)測(cè)。如當(dāng)?shù)毒吣p量達(dá)到中期磨損階段后期的磨損量時(shí)，工作人員可及時(shí)對(duì)刀具的磨損狀態(tài)作出判斷，并對(duì)刀具進(jìn)行更換以保證滿足加工精度，從而提高了加工效率。

實(shí)驗(yàn)中，將時(shí)域樣本和頻域樣本的分類準(zhǔn)確率進(jìn)行比較，分別將時(shí)域信號(hào)和頻域信號(hào)制作成樣本數(shù)量各為10 000的實(shí)驗(yàn)樣本，多次訓(xùn)練后的結(jié)果見表3。從表3中可以看出，時(shí)域信號(hào)樣本訓(xùn)練得到的平均準(zhǔn)確率遠(yuǎn)小于頻域信號(hào)樣本的平均準(zhǔn)確率，因此以頻域信號(hào)樣本訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)能夠得到較高的診斷精度。

表3 時(shí)域信號(hào)和頻域信號(hào)準(zhǔn)確度對(duì)比Tab.3 Comparison of the accuracy of time domain signals and frequency domain signals

3.2 樣本與標(biāo)簽制作

在進(jìn)行SDAE網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之前，需將采集的AE信號(hào)制備成適合網(wǎng)絡(luò)輸入的樣本，并匹配標(biāo)簽，用來進(jìn)行整體網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。本實(shí)驗(yàn)AE信號(hào)的采樣頻率為100 kHz。圖9中，將采集到的一維信號(hào)Sig∈[]1×N（1×N表示矩陣的大?。┓指畛蒑個(gè)采樣時(shí)間為0.1 s的時(shí)域信號(hào)，通過傅里葉時(shí)頻變換將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換成頻域信號(hào)得到SDAE網(wǎng)絡(luò)的樣本，每個(gè)樣本的維度l=5 120。

圖9 SDAE網(wǎng)絡(luò)樣本制備流程Fig.9 SDAE network sample preparation process

根據(jù)刀具磨損狀態(tài)分類制備的標(biāo)簽見表4。由表4可以看出，不同標(biāo)簽對(duì)應(yīng)不同的刀具磨損狀態(tài)，制作標(biāo)簽使用的是獨(dú)熱編碼（即One-Hot編碼），在任何時(shí)候，其中只有1個(gè)數(shù)位有效。頻域信號(hào)輸入至網(wǎng)絡(luò)后，當(dāng)輸出中的某1個(gè)數(shù)位近似等于1，其他4個(gè)數(shù)位近似等于0，即可準(zhǔn)確地識(shí)別出刀具當(dāng)前的磨損狀態(tài)。

表4 有監(jiān)督樣本標(biāo)簽Tab.4 Supervised sample label

本實(shí)驗(yàn)將所有樣本均分為5份，依次選取，其中4份作為訓(xùn)練樣本，剩下1份則作為測(cè)試樣本。

3.3 網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)刀具磨損狀態(tài)識(shí)別結(jié)果的影響

SDAE網(wǎng)絡(luò)實(shí)質(zhì)上是將幾個(gè)DAE網(wǎng)絡(luò)按照要求進(jìn)行堆疊的，因此，網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的效果影響很大。網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)決定了網(wǎng)絡(luò)提取的最終特征向量，會(huì)嚴(yán)重影響刀具磨損狀態(tài)識(shí)別的精確度。為了找到合適的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，在其他網(wǎng)絡(luò)參數(shù)（表5）不變的情況下，本文對(duì)比了在不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下刀具磨損狀態(tài)識(shí)別的準(zhǔn)確率，識(shí)別結(jié)果見表6。

表5 SDAE網(wǎng)絡(luò)參數(shù)Tab.5 SDAE network parameters

表6 不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下SDAE網(wǎng)絡(luò)識(shí)別結(jié)果Tab.6 SDAE network recognition results under different network structures

從表6中可以看出，當(dāng)SDAE網(wǎng)絡(luò)層數(shù)相同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試準(zhǔn)確率并非隨著隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加而提高；同時(shí)，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)逐漸增多，SDAE網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試準(zhǔn)確率也并非逐漸提高，結(jié)果表明SDAE網(wǎng)絡(luò)的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)和網(wǎng)絡(luò)層數(shù)并非越多越好。其中3個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)5 120-100-50-5、5 120-200-100-50-5、5 120-300-100-100-5的測(cè)試準(zhǔn)確率均達(dá)到了100%，但當(dāng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)增多時(shí)，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的計(jì)算量就增大，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間也隨之增加，因此本文在刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)中采用5 120-100-50-5的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

3.4 學(xué)習(xí)率對(duì)刀具磨損狀態(tài)識(shí)別結(jié)果的影響

為了尋找合適的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率參數(shù)，本節(jié)采用3.3節(jié)中的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)5 120-100-50-5進(jìn)行分析，測(cè)試結(jié)果見表7。在對(duì)不同學(xué)習(xí)率進(jìn)行分析時(shí)，其他參數(shù)保持不變。

當(dāng)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)，學(xué)習(xí)率在訓(xùn)練過程中起重要的作用。若學(xué)習(xí)率設(shè)置過小，網(wǎng)絡(luò)的收斂速度會(huì)很慢，進(jìn)而浪費(fèi)大量的訓(xùn)練時(shí)間；若學(xué)習(xí)率設(shè)置過大，網(wǎng)絡(luò)的波動(dòng)會(huì)較大，極可能會(huì)跳過最優(yōu)解而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)無法收斂，因此在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，要尋找最優(yōu)的學(xué)習(xí)率。

表7 不同學(xué)習(xí)率下SDAE網(wǎng)絡(luò)識(shí)別準(zhǔn)確率Tab.7 Accuracy of SDAE network recognition under different learning rates

為了進(jìn)一步分析不同學(xué)習(xí)率對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)果的影響，本文從表7中選擇學(xué)習(xí)率分別為0.1、1.0、1.5、2.0的4種測(cè)試準(zhǔn)確率較高的情況，對(duì)這4種情況的誤差減小情況進(jìn)行了可視化，結(jié)果見圖10。一般來說，網(wǎng)絡(luò)誤差越小，表明網(wǎng)絡(luò)識(shí)別準(zhǔn)確率越高；誤差減小速度越快，表明網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越好。由于圖10中線條的分布過于密集，為了更好地反映誤差減小曲線的變化情況，故將圖10中的曲線部分放大，見圖11。

圖10 不同學(xué)習(xí)率下SDAE網(wǎng)絡(luò)誤差減小曲線Fig.10 SDAE network error descending curve under different learning rates

圖11 不同學(xué)習(xí)率下SDAE網(wǎng)絡(luò)誤差下降曲線（放大圖）Fig.11 SDAE network error descending curve under different learningrates（enlarged view）

從圖10和圖11中可以看出，不同的學(xué)習(xí)率，其誤差減小的速度不一樣。隨著迭代次數(shù)的增加，網(wǎng)絡(luò)的誤差也在逐漸減小。對(duì)比圖11中4條誤差減小曲線，不難發(fā)現(xiàn)，當(dāng)學(xué)習(xí)率設(shè)置為1.0時(shí)，誤差的減小速度比其他3種情況的誤差減小速度都要快，因此本實(shí)驗(yàn)最終選擇的學(xué)習(xí)率為1.0。

3.5 批處理大小對(duì)刀具磨損狀態(tài)識(shí)別結(jié)果的影響

批處理大?。˙atchsize）也是網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中的一個(gè)重要參數(shù)，表示在訓(xùn)練過程中一次性輸入到網(wǎng)絡(luò)中的樣本數(shù)量。合適的Batchsize具有如下3個(gè)優(yōu)勢(shì)：①高效的內(nèi)存利用率；②可減少迭代次數(shù)和縮短實(shí)驗(yàn)時(shí)間；③在一定范圍內(nèi)，Batchsize越大，引起的訓(xùn)練震蕩越小。

本文分別選取不同大小的Batchsize進(jìn)行SDAE網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，得到的測(cè)試準(zhǔn)確率均很高。為了比較不同Batchsize對(duì)網(wǎng)絡(luò)的影響，在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為5 120-100-50-5的情況下，分別對(duì)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試準(zhǔn)確率和實(shí)驗(yàn)時(shí)間作對(duì)比分析，結(jié)果見表8。

表8 不同Batchsize識(shí)別準(zhǔn)確率與實(shí)驗(yàn)時(shí)間Tab.8 Accuracy and measurement time of different Batchsize measurements

由表8可以看出，只有當(dāng)Batchsize為20時(shí)，測(cè)試準(zhǔn)確率才達(dá)到了100%，在其他情況下均存在一定誤差，加之實(shí)驗(yàn)過程中不同Batchsize所用的實(shí)驗(yàn)時(shí)間相差并不大，因此最終選取Batchsize為20。

4 結(jié)論

（1）提出了一種基于SDAE網(wǎng)絡(luò)的刀具狀態(tài)識(shí)別方法，有效地實(shí)現(xiàn)了從大量AE信號(hào)中自適應(yīng)地提取刀具不同磨損狀況的特征信息，克服了利用傳統(tǒng)的時(shí)頻分析方法進(jìn)行特征提取時(shí)，需人為地進(jìn)行參數(shù)選擇而導(dǎo)致診斷效率低的缺點(diǎn)，同時(shí)也解決了對(duì)大量信號(hào)進(jìn)行處理時(shí)計(jì)算量大、計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)的問題，并在實(shí)際應(yīng)用中取得了100%的測(cè)試準(zhǔn)確率。

（2）構(gòu)建了SDAE網(wǎng)絡(luò)，對(duì)比了不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)率和批處理大小等參數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并非越復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)效果越好，網(wǎng)絡(luò)層數(shù)過少，難以得到樣本有效的特征表達(dá)，網(wǎng)絡(luò)層數(shù)過多，極可能導(dǎo)致過擬合；學(xué)習(xí)率設(shè)置過小時(shí)，網(wǎng)絡(luò)收斂很慢，而學(xué)習(xí)率設(shè)置過大時(shí)，網(wǎng)絡(luò)極可能跳過最優(yōu)解，從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)識(shí)別準(zhǔn)確率降低；合適的批處理大小可利用較少實(shí)驗(yàn)時(shí)間就能使網(wǎng)絡(luò)快速收斂，進(jìn)而得到最高的識(shí)別準(zhǔn)確率。