尹 晨 周世超 何建樑 孫宇昕 王禹林

南京理工大學(xué)機械工程學(xué)院，南京，210094

0 引言

刀具作為數(shù)控機床的直接切削部件，加工過程中會與工件、加工切屑不斷發(fā)生劇烈摩擦，在持續(xù)變熱力耦合的作用下會不可避免地產(chǎn)生磨損，直至刀具失效。倘若失效刀具未及時更換，輕則造成工件加工質(zhì)量下降，重則造成工件報廢、機床故障，因此，實現(xiàn)機床加工過程中刀具磨損狀態(tài)的在線監(jiān)測及識別，對保證機床加工質(zhì)量穩(wěn)定性、提高生產(chǎn)效率具有重要意義。

國內(nèi)外學(xué)者在刀具磨損方面開展了大量的研究工作，依據(jù)測量原理來看，刀具磨損的識別方法大體可以分為兩類：直接測量法和間接測量法[1]。直接測量法大多通過視覺[2]、光學(xué)[3]或圖像[4-5]等測量方式直接對刀具的幾何尺寸、磨損狀態(tài)等進行測量，其優(yōu)點在于能夠直接準(zhǔn)確地識別刀刃幾何形狀和表面質(zhì)量的變化，測量速度快，但其測量過程大都要求停機檢測，無法實現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)的在線監(jiān)測，且測量過程易受到切屑、冷卻液影響。不同于直接測量法，間接測量法是利用刀具產(chǎn)生磨損后其加工狀態(tài)的變化，測量能夠反映這種變化的切削力[6-7]、振動[8]、聲發(fā)射[9-11]、電機功率[12]等信號。隨著信號分析處理技術(shù)、特征提取與模式識別技術(shù)的不斷發(fā)展，間接測量法逐漸成為識別機床刀具磨損狀態(tài)主流方法。謝楠等[13]利用機床加工過程中的功率信號，提出了一種融合主成分分析法與C-支持向量機的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測模型；MADHUSUDANA等[14]利用離散小波變換和支持向量機(support vector machine, SVM)構(gòu)建故障診斷模型；TOBON-MEJIA等[15]利用動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對刀具的磨損狀態(tài)進行建模，通過對刀具不同退化階段的判別實現(xiàn)其故障診斷；張棟梁等[16]提出一種融合混沌時序分析與SVM的刀具磨損狀態(tài)識別方法。

然而，上述采用間接測量法實現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)識別的方法大都是基于某一種監(jiān)測信號開展研究，未考慮不同種類信號在刀具磨損監(jiān)測中的優(yōu)勢，如振動信號對加工過程中的刀具狀態(tài)變化敏感、主軸電機的電流信號能間接反映刀具與工件間切削力的變化等[1]。近年來，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學(xué)習(xí)方法在機械設(shè)備故障監(jiān)測與狀態(tài)識別中顯示出獨特的優(yōu)勢與巨大的潛力[17]，相比于傳統(tǒng)信號處理方法，深度學(xué)習(xí)依靠其強大的特征提取能力和出眾的模式識別效果，在利用多源信號實現(xiàn)刀具狀態(tài)準(zhǔn)確識別方面表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢[18-20]。DOU等[21]利用稀疏自編碼器對在線監(jiān)測的振動信號和力進行建模，并成功實現(xiàn)了對不同磨削條件下的刀具磨損判別；SOUALHI等[22]利用自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)提出了一種適用于不同傳感器的健康指標(biāo)構(gòu)建方法；CAI等[23]對刀具的切削力、振動信號、聲發(fā)射等多源監(jiān)測信號與刀具磨損狀態(tài)間的映射模型進行了研究；高宏力等[24]利用主成分分析法對刀具切削力、振動信號中的多個特征進行分析，實現(xiàn)了刀具壽命檢測；何彥等[25]利用長短時記憶卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過振動、力、聲發(fā)射等信號實現(xiàn)了刀具磨損的監(jiān)測。

盡管上述深度學(xué)習(xí)方法在提取多源信號特征、識別刀具磨損狀態(tài)方面已取得一定效果，但一方面其多源信號大都是在實驗環(huán)境下且機床在某一特定狀態(tài)下運行時采集的，而實際加工過程中機床的加工參數(shù)會隨著工序的切換而改變，使得機床的運行狀態(tài)始終在變化，制約了這些方法在實際加工過程中的應(yīng)用。另一方面，利用間接測量法識別刀具磨損狀態(tài)的基本前提是多源信號的采集應(yīng)處于刀具與工件接觸的“切削過程”，而實際加工中諸如工序切換、刀具更替等步驟必定會伴隨著產(chǎn)生刀具與工件未產(chǎn)生接觸的“切削間隙”，如何去除在“切削間隙”中采集到的干擾信號仍有待解決。此外，隨著OPC_UA、MTConnect等機床通信協(xié)議的不斷普及，西門子、華中數(shù)控等國內(nèi)外知名數(shù)控系統(tǒng)都支持數(shù)控系統(tǒng)加工參數(shù)的監(jiān)測與采集，這其中包含了許多與機床加工過程直接相關(guān)的控制信號[26]，這些控制信號在刀具磨損監(jiān)測方面的價值仍有待挖掘。

本文提出一種基于多源同步信號與深度學(xué)習(xí)的刀具磨損在線識別方法，該方法充分利用機床加工過程的刀具振動、主軸功率及數(shù)控系統(tǒng)參數(shù)等多源信號實現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)感知，并利用數(shù)控代碼觸發(fā)的方式避免因加工參數(shù)變化而帶來的信號波動。通過引入高頻振動特征和皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)實現(xiàn)多源信號的樣本區(qū)分與特征篩選，避免“切削間隙”信號的干擾的同時提高數(shù)據(jù)樣本質(zhì)量。最后采用識別精度高、診斷效率高的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(one-dimensional convolutional neural network, 1-D CNN)搭建刀具磨損狀態(tài)在線診斷模型，實驗結(jié)果表明該模型與其他模型相比具有更高的診斷效率和準(zhǔn)確性。

1 刀具磨損在線識別框架

測量信號的選擇是實現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)準(zhǔn)確識別的重要前提，雖然切削力對刀具磨損變化最為敏感，但高昂的測量成本制約了其應(yīng)用于實際加工過程。本文綜合振動信號對加工過程中的刀具狀態(tài)變化敏感、主軸電機電流的變化與刀具切削力波動高度相關(guān)、數(shù)控系統(tǒng)加工參數(shù)能直接反映機床加工過程等優(yōu)勢，同時選取刀具振動、主軸功率、數(shù)控系統(tǒng)參數(shù)作為判斷刀具磨損狀態(tài)的多源信號，因此，如何保證多源信號間的同步性至關(guān)重要。若不同來源信號間的采樣存在時間差，則各種信號對應(yīng)的機床實際加工狀態(tài)會有差異，進而影響某一時刻下對刀具磨損狀態(tài)識別的精度。

綜上所述，本文所提出的刀具磨損診斷方法的詳細流程框架如圖1所示，主要包含4個步驟：

圖1 刀具磨損在線識別方法流程圖Fig.1 Flow chart of the tool wear onlinerecognition method

(1)首先采用數(shù)控代碼觸發(fā)的方式實現(xiàn)多源信號在特定工序段的采集，該方法不僅能夠保證多源信號的時間同步，還避免了實際加工過程中因加工參數(shù)變化而帶來的信號波動干擾。

(2)按照時間一致性原則，利用各類信號的采樣時間信息實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合，獲取包含振動、功率及數(shù)控系統(tǒng)參數(shù)的多源同步信號融合樣本。

(3)由于實際加工中諸如工序切換、上下料等步驟必定會伴隨著因刀具與工件未產(chǎn)生接觸而出現(xiàn)的“切削間隙”，而判斷刀具磨損狀態(tài)的融合樣本應(yīng)對應(yīng)刀具與工件接觸的“切削過程”，故在獲取多源信號融合樣本后，通過提取振動特征實現(xiàn)“切削過程”樣本劃分，并考慮到多源信號在豐富刀具磨損狀態(tài)信息的同時會不可避免地引入無關(guān)特征，故利用皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)篩選出與刀具狀態(tài)強關(guān)聯(lián)的特征，得到高質(zhì)量樣本的同時減小特征維度。

(4)從提高刀具磨損在線診斷速度的角度出發(fā)，選取計算效率較高的1-D CNN模型搭建刀具磨損識別模型，實現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)的在線識別。

2 刀具磨損診斷方法

2.1 多源信號同步在線采集

本文提出的基于數(shù)控代碼觸發(fā)的機床加工過程多源數(shù)據(jù)采集方法的流程見圖2，詳細過程介紹如下：

圖2 機床加工過程多源數(shù)據(jù)采集方法流程圖Fig.2 Flow chart of multi-source data acquisitionmethod during machining

(1)設(shè)置采集起止標(biāo)志碼。分析機床實際加工工序，選取主軸轉(zhuǎn)速、切削量等主要加工參數(shù)恒定或變化較小的工序作為信號采集的目標(biāo)工序，在其對應(yīng)的數(shù)控程序段之前設(shè)置開始采集數(shù)控標(biāo)志代碼，在其數(shù)控程序段的結(jié)束處設(shè)置結(jié)束采集標(biāo)志代碼。

(2)采集標(biāo)志碼判定。在數(shù)據(jù)采集上位機中部署多源信號采集程序，并搭建上位機與數(shù)據(jù)采集硬件的信號傳輸局域網(wǎng)，利用機床通信協(xié)議讀取數(shù)控系統(tǒng)參數(shù)，獲取機床當(dāng)前運行的數(shù)控代碼，并實時判定加工程序是否運行到起止標(biāo)志碼處。

(3)多源信號同步采集。當(dāng)監(jiān)測到加工程序運行到開始采集標(biāo)志代碼時，多源信號采集程序開始運行，并保存多源信號采集到的時間信息。由于控制數(shù)據(jù)采集硬件采集的信號軟件自動同時觸發(fā)，故不同來源信號標(biāo)記的時間信息能保證同步。

(4)數(shù)據(jù)保存。隨著加工程序的進行，當(dāng)上位機監(jiān)測到結(jié)束采集的數(shù)控標(biāo)志代碼時，停止多源信號采集程序并保存數(shù)據(jù)，獲得機床運行時在目標(biāo)工序過程中的多源同步信號。

2.2 多源信號融合及切削過程樣本識別

為實現(xiàn)“切削過程”采集信號的準(zhǔn)確識別，將多源信號以樣本的形式進行融合。如圖3所示，由于傳感器及機床數(shù)據(jù)都是時序信號，故以采樣時間為橫軸，將采樣周期t內(nèi)采集到的多源數(shù)據(jù)組成一個融合樣本，其中振動信號的數(shù)據(jù)樣本記為sv，且sv∈Sv，對應(yīng)的采樣點數(shù)為M，即sv=(sv1,sv2,…svM)。同樣地，功率信號的數(shù)據(jù)樣本記為sp，且sp∈Sp，其采樣點數(shù)為N，則功率數(shù)據(jù)樣本sp=(sp1,sp2,…,spN)；數(shù)控系統(tǒng)參數(shù)的數(shù)據(jù)樣本記為sc∈Sc，對應(yīng)的采樣點數(shù)為Q，則數(shù)據(jù)樣本sc=(sc1,sc2,…,scQ)。將上述振動、功率及數(shù)控系統(tǒng)樣本進行歸一化處理，并拼接為多源數(shù)據(jù)融合樣本，記為x*=(sv,sp,sc)∈X*，即x*=(sv1,sv2,…,svM,sp1,sp2,…,spN,sc1,sc2,…,scQ)。

圖3 多源信號融合示意圖Fig.3 Diagram of multi-source signal fusion

(1)

其中，fm為頻域信號頻率分量，dvm為對應(yīng)的頻域信號的幅值。設(shè)定切削狀態(tài)區(qū)分閾值，實現(xiàn)“切削過程”與“切削間隙”融合樣本的劃分，獲得僅包含“切削過程”融合樣本x#的數(shù)據(jù)樣本集X#。

2.3 多源信號樣本的特征篩選

由多源信號組成的數(shù)據(jù)樣本x#∈X#在全面反映機床刀具磨損狀態(tài)的同時，不可避免地會引入無關(guān)的信號噪聲。為提高樣本質(zhì)量、減小數(shù)據(jù)維度，提出基于皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)的特征篩選方法。皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)廣泛用于度量兩個變量間線性相關(guān)程度，用字母r表示。r的變化范圍在[-1, 1]之間，其大小表示兩個變量之間的相關(guān)性，當(dāng)r>0時表明兩個變量間大體成正相關(guān)關(guān)系，反之兩個變量則表現(xiàn)為負相關(guān)，其數(shù)學(xué)定義為兩個變量間協(xié)方差和標(biāo)準(zhǔn)差的比值：

(2)

其中，X、Y表示變量，μ、σ分別為均值與方差。由于融合樣本表示一段加工時間內(nèi)采集得到的離散信號，對應(yīng)信號特征的總體分布無從確定，故本文采用基于樣本度量的方式計算融合樣本x#各維特征與刀具磨損狀態(tài)之間相關(guān)系數(shù)，公式如下:

(3)

2.4 刀具磨損診斷模型

針對經(jīng)過切削過程樣本篩選、特征篩選得出的多源信號樣本x∈X，本文用計算效率較高的的1-D CNN實現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)在線識別。1-D CNN由輸入層、交替鏈接的卷積層和池化層、全連接層和輸出層構(gòu)成。

(4)

i=1,2,…，N

xl+1=maxpool(yl,σ)

(5)

(6)

(7)

(8)

3 實驗

(a)初期磨損 (b)正常磨損 (c)急劇磨損圖4 實驗刀具底刃磨損圖Fig.4 The bottom edge wear pictures ofexperimental tools

為了驗證本文刀具磨損在線識別方法在機床加工過程中的有效性，以大連科德的KMC600S UMT五軸立式車銑復(fù)合加工中心為對象，對其刀具磨損狀態(tài)進行在線監(jiān)測。實驗中刀具磨損狀態(tài)按照初期磨損、正常磨損、急劇磨損劃分[1]，分別采用新刀、加工精度保持穩(wěn)定的刀、已磨鈍即將更換的平頭銑刀對45鋼件進行加工。圖4為實驗選取銑刀在顯微鏡下的底刃磨損圖，可以看出：在初期磨損階段，刀尖出現(xiàn)細微缺失；隨著加工的進行，刀具進入正常磨損階段，刀刃出現(xiàn)較小缺口，表面逐漸出現(xiàn)明顯的擦傷；進一步加工，刀具進入劇烈磨損階段，刀刃出現(xiàn)較大缺口，并伴隨有卷刃現(xiàn)象，切屑粘黏在刀具刃口處。考慮到刀具初期磨損過程相對較短、長時間用磨鈍刀具加工可能會影響機床性能，分別使用新刀、穩(wěn)定加工的刀、已磨鈍的刀完成10、20、15個工件的加工。結(jié)合實際加工工藝，選取工件加工中的平面銑削過程為監(jiān)測工序，該工序中主軸轉(zhuǎn)速為2000 r/min，切削深度為1 mm，進給量為0.5 mm/r。

實驗裝置如圖5所示，其中振動信號通過安裝在主軸箱體上的Dytran3143D三軸加速度傳感器和NI CDAQ-9189數(shù)采箱進行采集；功率信號利用與主軸供電模塊相連的HIOKI-PW3337功率分析儀進行采集；數(shù)控系統(tǒng)信號利用Socket協(xié)議由加工中心的GNC62型數(shù)控系統(tǒng)實現(xiàn)采集。通過現(xiàn)場網(wǎng)線和交換機將數(shù)采箱、功率分析儀和數(shù)控系統(tǒng)組成數(shù)據(jù)采集局域網(wǎng)，依照2.1節(jié)所述的方法，在數(shù)控加工程序中插入采集標(biāo)識碼的同時將相應(yīng)信號采集軟件部署到采集控制電腦中，實現(xiàn)振動、功率以及數(shù)控系統(tǒng)參數(shù)的同步在線采集，其中振動信號采樣頻率為12 kHz，功率信號采集頻率為20 Hz，數(shù)控系統(tǒng)信號采樣頻率為1 Hz。

圖5 實驗裝置Fig.5 Experimental setup

4 結(jié)果及分析

4.1 多源信號同步性驗證

以加工一個工件采集到的多源信號為例，選取X向振動、U相電流以及Y軸位置來驗證振動信號、功率信號以及數(shù)控系統(tǒng)信號的同步采集情況。保存的數(shù)據(jù)記錄顯示：采樣時間從10∶12∶31開始到10∶17∶28結(jié)束，歷時298 s。期間共采集得到X向振動3 586 000個數(shù)據(jù)點，U相電流5968個數(shù)據(jù)點，Y軸位置299個數(shù)據(jù)點。振動信號、功率信號以及數(shù)控系統(tǒng)參數(shù)的采樣頻率之比為12 000∶20∶1，實際測得數(shù)據(jù)點數(shù)比值為11 993∶19.96∶1，考慮到小于1 s時間內(nèi)產(chǎn)生的采樣差異及時間記錄誤差，上述誤差在可接受范圍內(nèi)。進一步將上述采集信號進行可視化，如圖6所示，可以看到X軸振動信號和Y軸位置具備較明顯的周期性，符合目標(biāo)工序中來回銑削的加工特點。實驗結(jié)果表明，本文提出的加工過程多源信號同步采集方法可有效獲取機床運行在目標(biāo)程序段的數(shù)據(jù)。

圖6 單工件加工過程多源信號Fig.6 Multi-source signals during oneworkpiece processing

4.2 刀具磨損診斷模型驗證

刀具磨損狀態(tài)模型的驗證包含三個步驟：①“切削過程”自動識別;②多源信號強相關(guān)特征篩選;③基于1-D CNN的刀具磨損狀態(tài)識別。如第2.1節(jié)所述，以采樣頻率最低的數(shù)控系統(tǒng)信號為基準(zhǔn)，設(shè)定一個多源信號融合樣本的采樣時間為1 s，則x*=(sv,sp,sc)∈R4012×1，其中振動信號數(shù)據(jù)樣本sv∈R3600×1，功率信號數(shù)據(jù)樣本sp∈R400×1，數(shù)控系統(tǒng)信號數(shù)據(jù)樣本sc∈R12×1，獲得多源信號數(shù)據(jù)集X*共3264條數(shù)據(jù)樣本，其中刀具初期磨損、正常磨損以及急劇磨損的樣本數(shù)分別為717、1534、1013。

4.2.1切削過程自動識別

圖7 部分振動信號的中心頻率圖Fig.7 Center frequency diagram of vibration signals

4.2.2多源信號特征篩選

首先利用傅里葉變換將樣本x#中的振動信號sv轉(zhuǎn)換到頻域，并去除其中的直流分量，考慮到頻域頻譜的對稱性，選擇只保留一半的頻域特征，則獲得振動特征s′v∈R1800×1；將功率信號sp中的每個功率參數(shù)取其平均值，則獲得的功率特征s′p∈R20×1；由于數(shù)控系統(tǒng)信號采樣頻率低，故直接以原始信號作為特征，即s′c∈R12×1。綜上所述，在進行特征篩選前，多源信號融合樣本x#∈R1832×1具備1832維特征，其詳細構(gòu)成如表1所示。

表1 融合樣本的特征分布

針對上述共1832維特征，利用式(3)分別計算它們與刀具磨損狀態(tài)的相關(guān)系數(shù)r′，計算結(jié)果可視化如圖6所示?；趓′值判斷特征是否相關(guān)的閾值需結(jié)合實際加工過程中的工藝參數(shù)進行確定，例如本文監(jiān)測的目標(biāo)工序中的主軸轉(zhuǎn)速始終為2000 r/min不變，而該特征與刀具磨損狀態(tài)的r′值為0.08，即相關(guān)系數(shù)閾值應(yīng)大于0.08。通過類似分析，最終設(shè)置相關(guān)系數(shù)閾值為0.2，小于該閾值的特征進行剔除，最終獲得的單個數(shù)據(jù)樣本x∈R652×1。為直觀展示特征篩選的作用，采用t-SNE降維方法，將經(jīng)過特征篩選后樣本與原始信號樣本可視化如圖9所示。由圖可知，相較于特征篩選后的數(shù)據(jù)樣本，原始信號樣本重疊度較高，且分布毫無規(guī)律；而經(jīng)過特征篩選后樣本不僅重疊度降低、區(qū)分性變強，而且分布呈現(xiàn)出環(huán)狀規(guī)律，證明了特征篩選方法的有效性。

圖8 信號特征與刀具磨損狀態(tài)的r′系數(shù)分布Fig.8 r′values between signal features and toolwear status

(a)原始信號樣本

(b)特征篩選后樣本圖9 數(shù)據(jù)可視化Fig.9 Data visualization

4.2.3刀具磨損狀態(tài)識別結(jié)果及分析

經(jīng)過“切削過程”樣本篩選和多源信號特征篩選后，用于實現(xiàn)刀具磨損識別數(shù)據(jù)集X共包含2199條特征維度為652的數(shù)據(jù)樣本，從中隨機選取80%的樣本作為訓(xùn)練集，其余作為測試集。為了保證模型的順利收斂，訓(xùn)練過程采用變學(xué)習(xí)率和5折交叉驗證的方式進行，提高樣本容量的同時增強模型的魯棒性。圖10所示為訓(xùn)練過程的損失曲線及識別精度，模型較快地收斂到了最優(yōu)點。重復(fù)上述步驟20次，最終獲得基于1-D CNN的刀具磨損狀態(tài)診斷模型平均識別精度高達99.81%，表明了1-D CNN在刀具磨損狀態(tài)識別中的有效性。更進一步地，圖11所示為經(jīng)過1-D CNN卷積層提取后的信號特征，相較于圖9b中特征篩選后的樣本，經(jīng)過卷積映射后刀具磨損狀態(tài)已能實現(xiàn)明顯區(qū)分，證明了本文方法的有效性。

(a)損失曲線

(b)識別精度曲線圖10 1-D CNN訓(xùn)練過程Fig.10 Training process of 1-D CNN

圖11 1-D CNN中卷積層提取后的信號特征Fig.11 Extracted features of the convolutionallayers in 1-D CNN

為更好地說明1-D CNN診斷模型在刀具磨損狀態(tài)識別中的優(yōu)越性，將常用的分類模型如隨機森林(random forest, RF)、支持向量機(SVM)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為對比進行實驗，同樣重復(fù)訓(xùn)練20次，不同模型的平均識別精度及每100個數(shù)據(jù)樣本的計算時間如表2所示。實驗結(jié)果表明，上述模型均有效地識別刀具的磨損狀態(tài)，其中1-D CNN模型的識別精度99.81%最高，計算時間為22.98 ms，僅次于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這主要是因為1-D CNN作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在前向傳播及反向迭代過程中需要經(jīng)過更多卷積層和池化層的映射。但從診斷精度來看，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)97.42%的診斷精度是所有模型中最低的。SVM的識別精度僅次于1-D CNN，為99.12%；但從計算時間來看，SVM又比1-D CNN要慢一個量級，為209.4 ms。為進一步展示不同模型針對每種刀具磨損狀態(tài)的診斷效果，將每種模型的混淆矩陣可視化，如圖12所示。由圖可知，各模型對刀具正常磨損狀態(tài)的識別精度最高，均能達到100%。而識別率相對較低的BP、RF模型主要是不能完全區(qū)分刀具初期磨損與急劇磨損階段的樣本，潛在原因可能是刀具在正常磨損階段切削狀態(tài)相對平穩(wěn)，在初期和急劇磨損階段的狀態(tài)變化都比較劇烈所致。而在實際機床監(jiān)測過程中，需要監(jiān)測提示更換的正是處于急劇磨損階段的刀具。綜上所述，相對于其他三種模型，1-D CNN模型為實際生產(chǎn)過程中刀具磨損狀態(tài)識別的最優(yōu)選擇。

表2 不同模型診斷結(jié)果

(a)隨機森林分類 (b)支持向量機分類

(c)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類 (d)1-D CNN分類圖12 不同模型的混淆矩陣Fig.12 The confusion matrixes of different models

5 結(jié)論

本文提出一種基于多源同步信號與深度學(xué)習(xí)的刀具磨損在線識別方法，該方法利用數(shù)控代碼觸發(fā)的方式實現(xiàn)了實際加工過程中刀具振動、主軸功率、數(shù)控系統(tǒng)參數(shù)等多源信號的同步采集，結(jié)果表明該方法可以準(zhǔn)確有效地采集到目標(biāo)工序的多源信號，有效排除了實際加工過程中因工序變化而帶來的信號波動干擾；同時，基于高頻振動特征和皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)的信號處理方法可以有效實現(xiàn)樣本劃分和特征篩選，保證了多源信號融合樣本的有效性；最后基于1-D CNN建立的診斷模型有效地實現(xiàn)了刀具磨損狀態(tài)的在線識別，與支持向量機、隨機森林以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比，該模型具備更高的識別精度和更快的診斷效率。另外，本文所提方法中功率信號的采集仍依賴于特定的采集裝置，實際應(yīng)用中會帶來額外的成本，因此如何充分利用數(shù)控系統(tǒng)參數(shù)中功率相關(guān)的信號、降低多源信號采集成本將是下一步要研究的問題。