蔡偉立，胡小鋒+，劉夢(mèng)湘

(1.上海交通大學(xué) 機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院，上海 200240；2.中國(guó)航發(fā)南方工業(yè)有限公司，湖南 株洲 412002)

0 引言

在汽輪機(jī)、航空發(fā)動(dòng)機(jī)等高值關(guān)鍵零部件加工過(guò)程中，為保證其服役安全性及可靠性，需要對(duì)零件表面質(zhì)量與加工精度進(jìn)行嚴(yán)格控制。刀具作為整個(gè)加工系統(tǒng)在加工過(guò)程中直接與工件接觸的部件，對(duì)總體生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的效率與質(zhì)量具有至關(guān)重要的作用，其狀態(tài)需要進(jìn)行監(jiān)控，預(yù)測(cè)刀具的剩余壽命，進(jìn)行合理?yè)Q刀，在保證加工質(zhì)量的前提下，提高生產(chǎn)效率，降低成本。而這些高值關(guān)鍵零部件多數(shù)為項(xiàng)目型制造產(chǎn)品，工藝條件多變，基于歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練的剩余壽命預(yù)測(cè)模型在新工藝條件下容易失效。因此，有必要研究歷史刀具剩余壽命預(yù)測(cè)模型在新工藝條件下的調(diào)整與復(fù)用，在缺乏歷史數(shù)據(jù)樣本的情況下改善刀具剩余壽命預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。

加工過(guò)程中停機(jī)監(jiān)測(cè)刀具磨損狀態(tài)或零件表面質(zhì)量會(huì)對(duì)加工效率造成較大的影響，因此現(xiàn)多使用各種傳感器進(jìn)行加工過(guò)程監(jiān)控，通過(guò)傳感器信號(hào)對(duì)刀具狀態(tài)或剩余壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)，常見(jiàn)的監(jiān)測(cè)信號(hào)包括聲發(fā)射、主軸功率、振動(dòng)、力和電流等[1]。在機(jī)械設(shè)備故障診斷與壽命預(yù)測(cè)的相關(guān)領(lǐng)域中，國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了許多研究，常用的方法包括支持向量回歸[2]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[3-4]、模糊推理系統(tǒng)[5]、隱馬爾科夫模型[6-7]等。然而這些方法首先需要對(duì)傳感器信號(hào)進(jìn)行特征提取，依賴于先驗(yàn)知識(shí)與專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)方法被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，得益于深層的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與一些特殊的網(wǎng)絡(luò)單元，深度學(xué)習(xí)方法可以對(duì)相對(duì)原始的信號(hào)進(jìn)行處理，克服對(duì)先驗(yàn)知識(shí)與專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)的依賴，自適應(yīng)提取特征[8-10]。AGHAZADEH等[9]將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于刀具磨損的預(yù)測(cè)，分別對(duì)力、振動(dòng)、電流信號(hào)進(jìn)行小波變換，建立起時(shí)頻信號(hào)與刀具磨損量之間的映射關(guān)系。曹大理等[11]通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用力、振動(dòng)和聲發(fā)射時(shí)域信號(hào)，對(duì)刀具磨損進(jìn)行監(jiān)測(cè)。刀具加工過(guò)程的監(jiān)控信號(hào)是一種典型的時(shí)間序列信號(hào)，盡管卷積網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被較多地應(yīng)用于處理過(guò)程監(jiān)控信號(hào)，但其更多地適用于具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)(如圖像)，而循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network, RNN)則更適用于時(shí)間序列信號(hào)的處理[12-14]。其中，長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory network, LSTM)是一種典型的RNN變體，最早由HOCHREITER等[15]于1997年提出，并有后續(xù)的學(xué)者進(jìn)行改進(jìn)。ZHENG等[12]采用長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)對(duì)過(guò)程監(jiān)控信號(hào)進(jìn)行處理，對(duì)渦輪發(fā)動(dòng)機(jī)與刀具的剩余壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)，相比傳統(tǒng)方法有了更高的準(zhǔn)確度。

然而，在新工藝條件下，基于原有工藝條件下的數(shù)據(jù)建立的預(yù)測(cè)模型準(zhǔn)確度降低，模型失效，而重新訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型則缺乏足夠的帶標(biāo)簽樣本。采用遷移學(xué)習(xí)方法，可以基于少量的無(wú)標(biāo)簽樣本，對(duì)原有的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行調(diào)整，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)模型在新工藝條件下的復(fù)用。Guo等[16]利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練源域數(shù)據(jù)集的軸承故障預(yù)測(cè)模型，再通過(guò)目標(biāo)域數(shù)據(jù)集的無(wú)標(biāo)簽軸承振動(dòng)信號(hào)，利用遷移學(xué)習(xí)方法進(jìn)行目標(biāo)域數(shù)據(jù)集的軸承故障診斷。雷亞國(guó)等[17]利用深度殘差網(wǎng)絡(luò)，從不同域的機(jī)械裝備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中提取遷移故障特征，然后在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中施加領(lǐng)域適配正則項(xiàng)約束，形成深度遷移診斷模型，基于實(shí)驗(yàn)室滾動(dòng)軸承的故障診斷模型，遷移預(yù)測(cè)鐵路機(jī)車(chē)軸承的故障狀態(tài)。SUN等[18]構(gòu)建了一種深度遷移學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，首先利用稀疏編碼器進(jìn)行特征提取，以KL散度(也稱(chēng)為相對(duì)熵)為衡量標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)，降低不同刀具的信號(hào)數(shù)據(jù)特征的差異，實(shí)現(xiàn)不同刀具之間剩余預(yù)測(cè)模型的遷移。

采用深度學(xué)習(xí)方法構(gòu)建刀具剩余壽命預(yù)測(cè)模型相比傳統(tǒng)方法存在一定的優(yōu)勢(shì)，但其所需的數(shù)據(jù)量要求較多，訓(xùn)練時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)。在新工藝條件下，缺乏帶標(biāo)簽的歷史樣本，且從頭開(kāi)始訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型耗時(shí)耗力。為此，本文提出一種基于遷移學(xué)習(xí)的刀具剩余壽命預(yù)測(cè)方法，在新工藝條件下逐步提高刀具剩余壽命預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。該方法首先在源域(歷史工藝條件下)數(shù)據(jù)集上通過(guò)長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建監(jiān)測(cè)信號(hào)與剩余壽命之間的映射關(guān)系；然后，通過(guò)遷移學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)對(duì)抗域適應(yīng)方法，將源域的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行調(diào)整，復(fù)用于目標(biāo)域(新工藝條件下)數(shù)據(jù)集。

1 遷移學(xué)習(xí)

常規(guī)的數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法大多假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與測(cè)試數(shù)據(jù)集屬于同一分布，而遷移學(xué)習(xí)則主要考慮訓(xùn)練集與測(cè)試集數(shù)據(jù)分布不同的情況。常規(guī)方法從頭開(kāi)始訓(xùn)練一個(gè)模型，而遷移學(xué)習(xí)則嘗試基于較少的數(shù)據(jù)從已有模型進(jìn)行相關(guān)知識(shí)的遷移。

2 動(dòng)態(tài)對(duì)抗域適應(yīng)方法

以汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子輪槽加工為例，在新工藝條件下，為快速構(gòu)建刀具剩余壽命預(yù)測(cè)模型，基于已有歷史工藝條件下的刀具剩余壽命預(yù)測(cè)模型，采用動(dòng)態(tài)對(duì)抗域適應(yīng)方法進(jìn)行模型的調(diào)整，實(shí)現(xiàn)加工刀具剩余壽命的預(yù)測(cè)。

2.1 刀具剩余壽命預(yù)測(cè)模型

刀具剩余壽命預(yù)測(cè)模型由LSTM與非線性回歸器兩部分組成。LSTM是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種典型變體，用于提取時(shí)間序列特征，可將其按時(shí)間維度展開(kāi)[20]：

h(t)=f(h(t-1),x(t);ω)=

f(f(h(t-2),x(t-1);ω),x(t);ω)

=…=g(t)(x(t),x(t-1),x(t-2)，…,x(2),x(1))。

(1)

其中：x(t)為網(wǎng)絡(luò)在時(shí)刻t的輸入，對(duì)應(yīng)加工過(guò)程監(jiān)控信號(hào)x在時(shí)刻t的取值；h(t)為時(shí)刻t網(wǎng)絡(luò)的輸出，即為所提取的時(shí)間序列特征；ω為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的內(nèi)部參數(shù)；函數(shù)g(t)表示將所有歷史時(shí)刻的時(shí)間序列信號(hào)作為輸入，計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)的輸出。

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

其中：下標(biāo)i代表第i個(gè)LSTM單元；bF,bI,bO,b為偏置項(xiàng);UF,UI,UO,U為輸入權(quán)重矩陣;WF,WI,WO,W為循環(huán)權(quán)重矩陣，即為式(1)中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的內(nèi)部參數(shù)ω。

將LSTM所提取的時(shí)間序列特征h(t)輸入由全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的非線性回歸器，經(jīng)過(guò)計(jì)算可得出剩余壽命預(yù)測(cè)值y：

y=f(h(t);θ)=σ(WRh(t)+bR)。

(7)

式中：θ為全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部單元節(jié)點(diǎn)的參數(shù)，包含權(quán)重WR和偏置項(xiàng)bR;σ為激活函數(shù)。

2.2 動(dòng)態(tài)對(duì)抗域適應(yīng)框架

動(dòng)態(tài)對(duì)抗域適應(yīng)框架如圖2所示，包含4個(gè)過(guò)程。

(1)利用源域(歷史工藝條件)帶剩余壽命標(biāo)簽的刀具加工過(guò)程監(jiān)控歷史數(shù)據(jù)，訓(xùn)練源域的刀具剩余壽命預(yù)測(cè)模型。該預(yù)測(cè)模型由LSTMS與非線性回歸器組成，LSTMS作為時(shí)間序列特征提取器MS(·)，包含三層LSTM網(wǎng)絡(luò)，每層節(jié)點(diǎn)數(shù)為256；非線性回歸器R(·)包含兩層全連接層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點(diǎn)數(shù)為(256,32)，以及最后一層輸出層，輸入為L(zhǎng)STMS所提取的時(shí)序特征，輸出為預(yù)測(cè)壽命值。源域預(yù)訓(xùn)練的目標(biāo)損失函數(shù)為

[(yS-R(MS(xS)))2]。

(8)

(2)對(duì)抗域適應(yīng)。在該步驟中，源域(歷史工藝條件)與目標(biāo)域(新工藝條件)的監(jiān)控信號(hào)分別經(jīng)過(guò)LSTMS與LSTMT模型進(jìn)行時(shí)間序列特征提取后，將MS(XS),MT(XT)分別輸入域判別器D(·)，得出監(jiān)控信號(hào)對(duì)應(yīng)的域標(biāo)簽，1代表源域，0代表目標(biāo)域。在訓(xùn)練過(guò)程中，源域的LSTMS模型保持不變，目標(biāo)域的LSTMT模型結(jié)構(gòu)與LSTMS相同，且由LSTMS的模型參數(shù)進(jìn)行初始化。域判別器包含兩層全連接層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點(diǎn)數(shù)為(256,32)，以及最后一層輸出層。在該步驟訓(xùn)練過(guò)程中，對(duì)域判別器D(·)進(jìn)行訓(xùn)練的目的是為了判斷出XS,XT各自對(duì)應(yīng)的域，而對(duì)LSTMT進(jìn)行訓(xùn)練的目的則是為了使域判別器無(wú)法區(qū)別XS,XT各自對(duì)應(yīng)的域，通過(guò)二者的對(duì)抗訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)域適應(yīng)的遷移操作，二者對(duì)應(yīng)的目標(biāo)損失函數(shù)分別如下[21]：

[logD(MS(xS))]-ExT～XT

[log(1-D(MT(xT)))];

(9)

[logD(MT(xT))]。

(10)

(3)目標(biāo)域預(yù)測(cè)。在該步驟中，復(fù)用對(duì)抗域適應(yīng)訓(xùn)練好的LSTMT模型與源域預(yù)訓(xùn)練的非線性回歸器，輸入目標(biāo)域的過(guò)程監(jiān)控信號(hào)，預(yù)測(cè)其對(duì)應(yīng)的刀具剩余壽命。

(4)目標(biāo)域樣本更新。以新工藝條件下第一把加工刀具的建模為例，偽代碼如下所示，依據(jù)刀具加工的過(guò)程，對(duì)模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)的對(duì)抗域適應(yīng)更新。首先利用歷史工藝條件下帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行源域預(yù)訓(xùn)練。為保證有一定的目標(biāo)域樣本量，當(dāng)?shù)谝话训毒咭鸭庸?條輪槽后，將前5條輪槽的加工過(guò)程監(jiān)控信號(hào)作為目標(biāo)域信號(hào)，開(kāi)始進(jìn)行對(duì)抗域適應(yīng)操作，并對(duì)目標(biāo)域信號(hào)對(duì)應(yīng)的刀具剩余壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)。完成預(yù)測(cè)后，將第6條輪槽的過(guò)程監(jiān)控信號(hào)加入目標(biāo)域數(shù)據(jù)樣本集，重復(fù)進(jìn)行對(duì)抗域適應(yīng)操作，預(yù)測(cè)目標(biāo)域信號(hào)對(duì)應(yīng)的刀具剩余壽命，直至加工結(jié)束。

算法1新工藝條件下第一把加工刀具動(dòng)態(tài)建模過(guò)程。

①源域預(yù)訓(xùn)練

while 加工未結(jié)束

if 加工輪槽數(shù)

前i條輪槽的過(guò)程監(jiān)控信號(hào)作為目標(biāo)域數(shù)據(jù)；

②對(duì)抗域適應(yīng)操作；

③目標(biāo)域剩余壽命預(yù)測(cè)；

i=i+1；

end if

end while

3 應(yīng)用實(shí)例

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

本系列實(shí)驗(yàn)于某汽輪機(jī)廠進(jìn)行。汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子的樅樹(shù)型輪槽加工在Ingersoll專(zhuān)用數(shù)控輪槽銑床上進(jìn)行，精加工刀具采用J1類(lèi)型精銑刀，加工過(guò)程采用美國(guó)物理聲學(xué)公司的R15α聲發(fā)射傳感器進(jìn)行加工過(guò)程監(jiān)控，并由配套的AEwin軟件輸出對(duì)應(yīng)的特征信號(hào)。R15α聲發(fā)射傳感器頻率響應(yīng)范圍為100～450 kHz，峰值頻率為146.48 kHz，為整體式傳感器，在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中通過(guò)前置放大器與數(shù)據(jù)采集卡相連。加工現(xiàn)場(chǎng)如圖3所示，圖中圓圈標(biāo)記處為聲發(fā)射傳感器安裝位置。同時(shí)，在不同的位置安裝兩個(gè)傳感器，一方面是為了保證實(shí)驗(yàn)的順利進(jìn)行，另一方面可以測(cè)試不同安裝位置對(duì)采集聲發(fā)射信號(hào)的影響。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試，不同安裝位置對(duì)聲發(fā)射信號(hào)采集的影響可以忽略不計(jì)，后續(xù)分析中僅采用其中一個(gè)傳感器信號(hào)的數(shù)據(jù)。

本案例中，數(shù)據(jù)來(lái)源于3次汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子輪槽加工實(shí)驗(yàn)的精加工刀具，加工對(duì)象的材料與幾何特征相同，但刀具的性能存在明顯差異，且實(shí)驗(yàn)1和實(shí)驗(yàn)3加工切削參數(shù)為：主軸轉(zhuǎn)速200 r/min，進(jìn)給量20 mm/min；實(shí)驗(yàn)2的加工切削參數(shù)則為：主軸轉(zhuǎn)速200 r/min，進(jìn)給量15 mm/min?？紤]每把刀具對(duì)應(yīng)加工部位的上、下游工序刀具的刀具供應(yīng)商、修磨次數(shù)、修磨量(mm)等因素，如表1所示，即主半精刀供應(yīng)商、修磨次數(shù)、修磨量、加工槽數(shù)(C1～C4)，次半精刀供應(yīng)商、修磨次數(shù)、修磨量、加工槽數(shù)(C5～C8)，精刀供應(yīng)商、修磨次數(shù)、修磨量、加工槽數(shù)(C9～C12)[22]。表1中:T表示實(shí)驗(yàn)批次，U為刀具編號(hào)。分別對(duì)實(shí)驗(yàn)1、3和實(shí)驗(yàn)2的加工刀具進(jìn)行層次聚類(lèi)，得到4類(lèi)刀具，分別為U1={1,3,4,12,13,14}，U2={2,5,15}，U3={9,11}，U4={6,7,8,10}。這4類(lèi)刀具的性能有著明顯差異?？紤]到不同的切削參數(shù)與刀具性能差異對(duì)加工系統(tǒng)的影響，使得源域與目標(biāo)域的刀具樣本有更明顯的差異，選取源域數(shù)據(jù)U1={1,3,4,12,13,14}，目標(biāo)域數(shù)據(jù)U3={9,11}為例，進(jìn)行實(shí)例分析。

表1 各實(shí)驗(yàn)刀具信息以及對(duì)應(yīng)的上游工序刀具信息

AEwin軟件輸出聲發(fā)射信號(hào)的幅值、能量、計(jì)數(shù)、持續(xù)時(shí)間、均方根值(RMS)、平均信號(hào)電平(ASL)、上升時(shí)間、峰值計(jì)數(shù)、平均頻率、反算頻率、初始頻率、信號(hào)強(qiáng)度、絕對(duì)能量等多個(gè)特征信號(hào)，其中包含了與刀具的狀態(tài)無(wú)關(guān)或者弱相關(guān)的信息。計(jì)算所有特征信號(hào)與刀具剩余壽命相關(guān)系數(shù)如表2所示，本案例中選取聲發(fā)射監(jiān)測(cè)信號(hào)中6個(gè)與刀具剩余壽命具有較強(qiáng)相關(guān)性的特征信號(hào)：能量、幅值、RMS、ASL、信號(hào)強(qiáng)度和絕對(duì)能量，作為模型輸入。

表2 聲發(fā)射信號(hào)各特征與刀具剩余壽命的相關(guān)系數(shù)

圖4a所示為源域中一把刀具在加工過(guò)程中的聲發(fā)射監(jiān)控信號(hào)的RMS輸出，該刀具共加工12條輪槽，每條輪槽的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)長(zhǎng)度為6 000數(shù)據(jù)點(diǎn)，對(duì)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)按時(shí)間順序進(jìn)行分段，每300采樣點(diǎn)為一單位加工時(shí)刻，則共有240個(gè)加工時(shí)刻，其對(duì)應(yīng)的刀具剩余壽命(RUL)如圖4b所示。圖4b中，“線性

壽命”表示刀具的壽命隨加工的進(jìn)行穩(wěn)定減少，即若刀具總加工壽命為12條輪槽，在加工完成3條輪槽后，其剩余壽命為9條輪槽；而“分段壽命”則將刀具壽命的衰退分成兩個(gè)過(guò)程，加工前期衰退過(guò)程較為平穩(wěn)，加工后期刀具性能衰退加劇，在本案例中采用了分段壽命函數(shù)[12,23]，即設(shè)置剩余壽命最大值為5。

綜上所述，每個(gè)帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)樣本(x,y)，x為六維時(shí)間序列，時(shí)間序列長(zhǎng)度為300，對(duì)應(yīng)唯一的剩余壽命值y。需要注意的是，由于6種特征信號(hào)的數(shù)量級(jí)大小及量綱差異較大，在輸入模型之前，需對(duì)其進(jìn)行歸一化處理：

(11)

式中：μi與σi分布為x中第i個(gè)特征信號(hào)xi的均值的標(biāo)準(zhǔn)差。

3.2 結(jié)果分析

對(duì)新工藝條件下第一把刀具進(jìn)行分析。如圖5所示為該刀具隨加工輪槽數(shù)的增多進(jìn)行動(dòng)態(tài)對(duì)抗域適應(yīng)的剩余壽命預(yù)測(cè)結(jié)果，圖中虛線為RUL理論值，實(shí)線為直接采用歷史工藝條件下的預(yù)訓(xùn)練模型對(duì)新工藝下該刀具進(jìn)行RUL預(yù)測(cè)的結(jié)果，加粗實(shí)線為動(dòng)態(tài)更新的對(duì)抗域適應(yīng)模型的RUL預(yù)測(cè)結(jié)果。為更好地量化動(dòng)態(tài)對(duì)抗域適應(yīng)方法對(duì)刀具剩余壽命預(yù)測(cè)結(jié)果的改善，采用平均絕對(duì)誤差(MAE)、均方根誤差(RMSE)與平均準(zhǔn)確率(A)[9]作為預(yù)測(cè)結(jié)果的評(píng)價(jià)指標(biāo)：

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(13)

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表3所示為新工藝條件下第一把刀具經(jīng)遷移訓(xùn)練后的RUL預(yù)測(cè)結(jié)果與直接采用歷史工藝條件下的預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的結(jié)果對(duì)比?？梢钥闯?，經(jīng)過(guò)遷移訓(xùn)練后，模型預(yù)測(cè)結(jié)果的MAE與RMSE二者有了顯著的降低，而平均準(zhǔn)確率則有了明顯的提升，在圖5中也直觀地表明了預(yù)測(cè)結(jié)果的改善。圖5中，“RUL預(yù)測(cè)值0”為未經(jīng)遷移訓(xùn)練的源域模型直接對(duì)目標(biāo)域刀具進(jìn)行RUL預(yù)測(cè)的結(jié)果，該預(yù)測(cè)值與RUL理論值曲線的規(guī)律類(lèi)似，但其偏離量較大?！癛UL預(yù)測(cè)值1”為源域模型經(jīng)過(guò)遷移訓(xùn)練后得出的目標(biāo)域模型，圖5a～圖5f分別代表從加工六條輪槽開(kāi)始，每更新一條輪槽的數(shù)據(jù)，進(jìn)行對(duì)抗域適應(yīng)操作后，目標(biāo)域模型的預(yù)測(cè)效果，是一個(gè)目標(biāo)域樣本逐漸增加從而動(dòng)態(tài)更新模型的過(guò)程。在相同加工時(shí)刻，對(duì)“RUL預(yù)測(cè)值0”與“RUL預(yù)測(cè)值1”進(jìn)行比對(duì)，大多數(shù)情況下“RUL預(yù)測(cè)值1”都取得了更好的效果。而在部分情況下，如圖5b和圖5d的前半部分，模型的預(yù)測(cè)結(jié)果存在較大波動(dòng)，這也表明盡管對(duì)抗域適應(yīng)的遷移方法能夠依據(jù)數(shù)據(jù)的不同分布規(guī)律對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，在較大程度上改善模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，但其仍然不夠穩(wěn)定。

表3 新工藝條件下加工刀具1動(dòng)態(tài)對(duì)抗域適應(yīng)結(jié)果

新工藝條件下，在完成第一把刀具的動(dòng)態(tài)對(duì)抗域適應(yīng)訓(xùn)練后，采用最新的模型直接對(duì)第二把刀具進(jìn)行RUL預(yù)測(cè)，其結(jié)果如圖6a所示?；谧钚碌哪Ｐ停褂玫谝话训毒邘勖鼧?biāo)簽的樣本進(jìn)行監(jiān)督訓(xùn)練，對(duì)LSTMT和非線性回歸器的模型參數(shù)進(jìn)行微調(diào)，預(yù)測(cè)第二把刀具的RUL，結(jié)果如圖6b所示。在第一把刀具的基礎(chǔ)上，對(duì)第二把刀具進(jìn)行動(dòng)態(tài)對(duì)抗域適應(yīng)訓(xùn)練，最終得到的RUL預(yù)測(cè)結(jié)果如圖6c所示。3個(gè)模型的結(jié)果對(duì)比如表4所示，可以看出，相比用歷史工藝條件下預(yù)訓(xùn)練模型的RUL預(yù)測(cè)結(jié)果，3個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果均有改善，但其中，圖6a所示模型在加工前半段的RUL預(yù)測(cè)值偏低且較為波動(dòng)，后半段預(yù)測(cè)結(jié)果則偏高；圖6b所示模型經(jīng)由帶壽命標(biāo)簽的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行微調(diào)，在前半段的預(yù)測(cè)值與理論值基本吻合，但后半段預(yù)測(cè)結(jié)果相比圖6a所示模型有更大的偏離，這是由于，盡管在相同的工藝條件下進(jìn)行加工，刀具本身的性能也有一定差異，只采用一把刀的數(shù)據(jù)樣本微調(diào)的模型，在另一把不同的刀具下不能給出很好地預(yù)測(cè)結(jié)果；圖6c所示模型在三者中表現(xiàn)最好，原因在于該模型由包含第二把刀具在內(nèi)的目標(biāo)域樣本進(jìn)行對(duì)抗域適應(yīng)訓(xùn)練得到，其他二者則是基于第一把刀的數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練得出的模型。

表4 新工藝條件下加工刀具2不同模型預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比

4 結(jié)束語(yǔ)

為保證汽輪機(jī)、航空發(fā)動(dòng)機(jī)等高值關(guān)鍵零部件的服役安全性及可靠性，需要對(duì)加工過(guò)程中的刀具狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，預(yù)測(cè)刀具剩余壽命。而這些產(chǎn)品多為項(xiàng)目型制造產(chǎn)品，工藝條件多變，基于歷史工藝條件下的過(guò)程監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練得出的刀具剩余壽命預(yù)測(cè)模型在新的加工工藝條件下容易失效，并且在新工藝條件下缺乏足夠的數(shù)據(jù)樣本，難以快速構(gòu)建新的刀具剩余壽命預(yù)測(cè)模型。為此，本文提出一種基于動(dòng)態(tài)對(duì)抗域適應(yīng)的遷移學(xué)習(xí)方法，實(shí)現(xiàn)在新工藝條件下刀具剩余壽命預(yù)測(cè)模型的快速構(gòu)建，提高在新工藝條件下刀具剩余壽命預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。首先，基于歷史工藝條件下的數(shù)據(jù)樣本構(gòu)建源域的刀具剩余壽命預(yù)測(cè)模型；其次，通過(guò)對(duì)抗域適應(yīng)訓(xùn)練操作，對(duì)目標(biāo)域(新工藝條件)的特征提取器LSTMT模型進(jìn)行參數(shù)的調(diào)節(jié)；再次，復(fù)用對(duì)抗域適應(yīng)訓(xùn)練得到的LSTMT模型與源域預(yù)訓(xùn)練的非線性回歸器，進(jìn)行新工藝條件下的刀具剩余壽命預(yù)測(cè);最后，對(duì)目標(biāo)域的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行更新，重復(fù)進(jìn)行對(duì)抗域適應(yīng)訓(xùn)練操作與目標(biāo)域預(yù)測(cè)，直至該刀具加工結(jié)束。

本文以輪槽銑刀的加工過(guò)程為例，通過(guò)動(dòng)態(tài)對(duì)抗域適應(yīng)訓(xùn)練對(duì)歷史工藝條件下的刀具剩余壽命預(yù)測(cè)模型進(jìn)行調(diào)整，進(jìn)行了新工藝條件下的刀具剩余壽命預(yù)測(cè)：第一把刀預(yù)測(cè)結(jié)果的MAE、RMSE與平均準(zhǔn)確率分別從從1.669 4、2.106 7、56.66%提升至0.336 7、0.422 9、91.26%；第二把刀預(yù)測(cè)結(jié)果的MAE、RMSE與平均準(zhǔn)確率分別從1.041 6、1.478 4、72.13%提升至0.400 8、0.548 4、89.28%。盡管通過(guò)遷移學(xué)習(xí)得出的刀具剩余壽命預(yù)測(cè)模型存在一定的波動(dòng)，但相比直接利用歷史工藝條件下的預(yù)測(cè)模型，在新工藝條件下的剩余壽命預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率有了較大的改善，同時(shí)該方法能在新工藝條件缺乏足夠訓(xùn)練樣本的情況下，快速構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。

本文主要研究了單一源域下的知識(shí)遷移問(wèn)題，然而實(shí)際可能存在多個(gè)源域可以用于輔助目標(biāo)域的學(xué)習(xí)。因此，如何充分利用多源域的知識(shí)用于目標(biāo)域中刀具壽命的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)將是下一步的研究重點(diǎn)。