吳繼春,陽(yáng)廣興,許 可,周滅旨,胡 柱,范大鵬

(1.湘潭大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,湖南 湘潭 411105;2.國(guó)防科技大學(xué) 智能科學(xué)學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410073)

0 引言

作為加工制造業(yè)的重要組成部分,高速銑削加工領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)在于極高的加工效率與加工質(zhì)量,在進(jìn)行高速切削加工時(shí),切削刀具的狀態(tài)對(duì)生產(chǎn)效率和表面加工質(zhì)量有重要影響[1]。機(jī)器加工故障是給機(jī)械加工制造業(yè)造成經(jīng)濟(jì)損失的主要原因,其中刀具磨損影響整體的加工效果[2]。

目前,由于切削過(guò)程的多樣性、復(fù)雜性和隨機(jī)性,現(xiàn)有的刀具檢測(cè)系統(tǒng)不具有通用性,對(duì)刀具狀態(tài)進(jìn)行自動(dòng)監(jiān)控是迫切需要研究和探索的科研課題。現(xiàn)有刀具磨損檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)方法分為直接法和間接法。直接法通過(guò)直接測(cè)量刀具的體積和質(zhì)量等物理屬性的變化來(lái)判斷刀具的磨損情況,其中有些測(cè)量和分析只能人工進(jìn)行,而且使用范圍受限于實(shí)際加工條件;間接測(cè)量法敏感性較低,會(huì)因材料的性質(zhì)而受到影響。因此開(kāi)展對(duì)刀具磨損狀態(tài)的識(shí)別研究具有重要意義。

刀具狀態(tài)識(shí)別中,通常需要對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,常用的信號(hào)處理方法有小波變換(Wavelet Transform,WT)[3]、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)[4]和傅里葉變換[5]等。李恒等[6]采用傅里葉變換將一維信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維信號(hào),并將獲得的信號(hào)輸入分類器得到診斷結(jié)果;薛小慶等[7]利用小波分析法對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理并進(jìn)行故障分類;RIZAL等[8]提出一種采用多傳感器信號(hào)和模式識(shí)別系統(tǒng)決策方法對(duì)銑削過(guò)程中的刀具磨損進(jìn)行分類和檢測(cè)的新方法;WU[9]引入一種基于隨機(jī)森林(Random Forests,RFs)的刀具磨損量預(yù)測(cè)方法;張吉存等[10]提出將工作過(guò)程中刀具的振動(dòng)信號(hào)通過(guò)小波包變換轉(zhuǎn)變?yōu)槟芰款l譜圖,并搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)提取能量頻譜圖特征,從而對(duì)刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行分類;孫偉等[11]用EMD對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解重構(gòu),然后采用支持向量機(jī)對(duì)工件進(jìn)行故障診斷。傳統(tǒng)信號(hào)處理方法雖然能夠有效地從時(shí)域頻域中提取故障信息特征進(jìn)行診斷,但是對(duì)信號(hào)頻率的處理有較高要求,缺乏自適應(yīng)性;EMD雖然具有獨(dú)立的自適應(yīng)性,但是在使用EMD的過(guò)程中可能出現(xiàn)極為嚴(yán)重的端點(diǎn)效應(yīng)和模式混疊現(xiàn)象[12],需要有更好的方法對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理。

集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)能夠解決EMD存在的混疊現(xiàn)象,但是處理信號(hào)過(guò)程中會(huì)將原始信號(hào)分解為多種內(nèi)在模函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF),其中部分IMF存在真實(shí)信息量少、信息特征虛假等情況,因此選擇具有故障信息特征的IMF非常重要。常用的剔除虛假I(mǎi)MF的方法有相關(guān)系數(shù)法、灰度關(guān)聯(lián)法、能量比值法、K-S(Kolmogorov-Smirnov)檢驗(yàn)法等[13],K-S檢驗(yàn)法與灰度關(guān)聯(lián)法在復(fù)雜信號(hào)區(qū)中區(qū)分IMF分量的精度不佳,相關(guān)系數(shù)和能量比值法對(duì)信號(hào)幅值依賴較大,也不利于區(qū)分虛假I(mǎi)MF。因此選擇合適的IMF分量是得到信號(hào)真實(shí)信息的關(guān)鍵。

深度學(xué)習(xí)模型是一個(gè)“端到端的模型”,常在有監(jiān)督或無(wú)監(jiān)督的特征學(xué)習(xí)、表示、分類和模式識(shí)別中表現(xiàn)良好[14]。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,深度學(xué)習(xí)方法開(kāi)始逐漸應(yīng)用于狀態(tài)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域[15]。雷亞國(guó)等[16]提出基于深度學(xué)習(xí)模型對(duì)機(jī)械裝備大數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)的方法;曹大理等[17]采用深度卷積網(wǎng)絡(luò)對(duì)刀具能量進(jìn)行特征提取,并對(duì)刀具故障狀態(tài)進(jìn)行分類;ZHANG等[18]采用遷移學(xué)習(xí)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)刀具壽命,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明該方法的有效性。綜上所述,深度學(xué)習(xí)能夠在狀態(tài)監(jiān)測(cè)方面取得一定成效,但是如何高效提取特征并避免梯度彌散和過(guò)擬合,是一個(gè)亟待研究的問(wèn)題。

綜上所述,本文提出一種將經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分量選取與注意力機(jī)制卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的識(shí)別方法,以集信號(hào)預(yù)處理、特征提取與故障分類于一體進(jìn)行高效智能診斷。針對(duì)IMF選取困難的問(wèn)題,本文引入快速譜峭度圖的思想將選取分量轉(zhuǎn)換為選取圖片,以提高分量選取效率,降低選取困難,并構(gòu)建快速譜峭度集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition Fast Kurtogram,EEMDFK)算法;同時(shí),引入注意力思想,構(gòu)建自適應(yīng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Attention Convolutional Neural Networks,ACNN)算法模型,以提高時(shí)頻圖特征的提取效率,并對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行狀態(tài)識(shí)別,實(shí)現(xiàn)智能故障診斷。最后通過(guò)PHM2010數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該方法的有效性與高效性。

1 信號(hào)預(yù)處理

1.1 EEMD算法

傳統(tǒng)信號(hào)分解中,EMD運(yùn)用廣泛,雖然對(duì)處理非線性、不平穩(wěn)的信號(hào)具有良好表現(xiàn),但是在信號(hào)分解過(guò)程中存在模態(tài)混淆現(xiàn)象。WU等[19]提出平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法,對(duì)原始信號(hào)添加不同白噪聲后的信號(hào)進(jìn)行分解,并對(duì)分解結(jié)果進(jìn)行平均處理得到最終模態(tài)分量。具體步驟如下:

(1)對(duì)原始信號(hào)z(t)添加一組白噪聲信號(hào)w(t),得到信號(hào)Z(t),

Z(t)=z(t)+w(t)。

(1)

(2)對(duì)信號(hào)Z(t)進(jìn)行EMD分解,得到各階IMF模態(tài)分量和剩余分量:

(2)

(3)重復(fù)執(zhí)行(1)和(2),對(duì)信號(hào)Zj(t)添加白噪聲wj(t)得到Zj(t),對(duì)Zj(t)進(jìn)行EMD分解得到對(duì)應(yīng)的IMF模態(tài)分量:

(3)

(4)利用白噪聲均值為零的性質(zhì),將所求的IMF分量求均值得到最終的IMF模態(tài)分量mj(t),

(4)

(5)根據(jù)文獻(xiàn)[19]提出的公式,求噪聲幅值wn,

(5)

式中:N為總體平均次數(shù);ε為重構(gòu)信號(hào)與原始信號(hào)誤差。

1.2 快速譜峭度算法

在實(shí)際使用EEMD的過(guò)程中,常存在生成的IMF不可控、IMF多數(shù)為白噪聲等問(wèn)題,但存在的故障分量信號(hào)往往只有一個(gè),如何選取需要的IMF分量是高效識(shí)別磨損狀態(tài)的關(guān)鍵。

針對(duì)選取IMF分量方法存在的問(wèn)題,本文將快速譜峭度圖的思想應(yīng)用于刀具信號(hào)模態(tài)分量選取中。峭度指標(biāo)作為時(shí)域分析中的一種無(wú)量綱參數(shù)指標(biāo),對(duì)信號(hào)的瞬時(shí)特征非常敏感[20],其基本思想是計(jì)算不同頻域內(nèi)的譜峭度值,以準(zhǔn)確掌握瞬態(tài)信號(hào)在頻域中所處的位置,因此通過(guò)計(jì)算不同頻域譜峭度值,挖掘不同頻域所包含的真實(shí)信息,該方法能有效提取不同時(shí)刻的刀具磨損狀態(tài)信息?？焖僮V峭度算法步驟如下:

(1)構(gòu)造頻率fc=1/8+σ的低通濾波器B(n),基于B(n)分別構(gòu)造準(zhǔn)解析低通濾波器Bd(n)和準(zhǔn)解析高通濾波器Bg(n),Bd(n)與Bg(n)設(shè)置的頻率范圍分別為[0,1/4],[1/4,1/2],即

Bd(n)=B(n)ejπn/4,f∈[0,1/4];

(6)

Bg(n)=B(n)ejπn/3,f∈[1/4,1/2]。

(7)

i=0,…,2k-1。

(8)

2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為圖像領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[21]。傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示,包括卷積層、激活層、池化層、全連接層。

卷積層中輸入圖像,每一層卷積層中卷積核與輸入特征圖進(jìn)行卷積運(yùn)算,并將生成的新特征圖輸入下卷積層。卷積層中,輸入特征圖與卷積核運(yùn)算表示為[22]

Xi=Wi?Xi-1+B。

(9)

將池化層與卷積層連接,數(shù)據(jù)通過(guò)激活函數(shù)在卷積層內(nèi)輸出,激活函數(shù)能夠提升模型的泛化能力,從而提高學(xué)習(xí)更加復(fù)雜的事物。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,常用的激活函數(shù)有Sigmoid,ReLu,Tanh3種[23]。

池化層可以減少卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)可訓(xùn)練參數(shù)的數(shù)據(jù)維度與數(shù)據(jù)數(shù)量,并能夠從激活層的輸出特征圖中選擇具有代表性的特征池化窗口,與卷積層相似,池化窗口可設(shè)置不同窗口進(jìn)行移動(dòng)運(yùn)算。常用的池化層方法有平均池化法和最大池化層法兩種。

全連接層位于卷積網(wǎng)絡(luò)分類階段,該階段將卷積網(wǎng)絡(luò)輸出的數(shù)據(jù)特征和分類器連接在一起[24]。CNN通過(guò)最后一層卷積層將特征圖像轉(zhuǎn)換為一維數(shù)組,數(shù)組與全連接層相連接,通過(guò)分類器輸出相應(yīng)的分類結(jié)果。

3 注意力機(jī)制

注意力機(jī)制類似人腦視覺(jué)機(jī)制,其通過(guò)掃描圖像獲取特征區(qū)域,并劃分不同區(qū)域的關(guān)注度,即對(duì)不同特征區(qū)域分配不同權(quán)重來(lái)突出關(guān)鍵信息,從而提高分類效果。圖像注意力機(jī)制通常分為通道注意力機(jī)制(Channel Attention Mechanism,CAM)和空間注意力機(jī)制(Spatial Attention Mechanism,SAM)兩種。CAM將通道壓縮成一維進(jìn)行權(quán)重分配,SAM是以像素為單位進(jìn)行權(quán)重分配。注意力的計(jì)算方法為壓縮(squeeze)、激活(excitation)、賦值,其中uc為經(jīng)過(guò)卷積運(yùn)算后的多通道矩陣,通過(guò)Fsq平均池化操作將多通道矩陣壓縮后以1×1×C的矩陣形式輸出,得到zc,

zc=Fsq(uc)。

(10)

通過(guò)連接兩個(gè)全連接層,zc輸出與uc同維度的權(quán)重矩陣s,

s=Fex(zc,W)=k(W2)·g(W1zc)。

(11)

式中:W演化為兩個(gè)分別表示與zc運(yùn)算的全連接層的W1和W2;k和g均表示激活函數(shù),本文采用sigmoid函數(shù)作為激活函數(shù)。

4 EEMDFK與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)刀具磨損狀態(tài)識(shí)別方法

針對(duì)刀具磨損難以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)且人工經(jīng)驗(yàn)判斷磨損存在誤判和漏判的情況,提出基于EEMDFK與注意力機(jī)制的CNN磨損狀態(tài)識(shí)別方法,其流程如圖3所示,具體步驟如下:

(1)計(jì)算總體平均次數(shù)和白噪聲幅值,將獲取的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行EEMD分解,得到多個(gè)分量。

(2)對(duì)得到的多個(gè)IMF分量進(jìn)行快速譜峭度計(jì)算,得到相關(guān)快速譜峭度圖中譜峭度所處的最大頻帶范圍。

(3)以原始信號(hào)中最大譜峭度值所在的頻帶為基準(zhǔn),并與各IMF分量中的快速譜峭度圖進(jìn)行對(duì)比,若該分量的頻帶區(qū)間屬于原始信號(hào)的頻帶范圍,則將該分量視為敏感分量,否則視為虛假分量,然后舍棄虛假分量,選擇或重構(gòu)敏感分量。

(4)對(duì)選取的IMF分量進(jìn)行HHT(Hilbert Huang transform)變換,并得到Hilbert-Huang譜。

(5)將得到的Hilbert-Huang譜分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。

(6)將訓(xùn)練集批量輸入ACNN模型,計(jì)算向前傳播和向后傳播,并保存該模型的權(quán)重。

(7)將驗(yàn)證集批量輸入ACNN模型,修改學(xué)習(xí)率、Dropout、迭代次數(shù)等超參數(shù),保存最優(yōu)模型。

(8)將測(cè)試集輸入最優(yōu)模型,得到狀態(tài)判別結(jié)果。

5 EEMDFK-ACNN算法的刀具磨損狀態(tài)識(shí)別方法及實(shí)例分析

5.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)

本次實(shí)驗(yàn)采用美國(guó)紐約預(yù)測(cè)與健康管理學(xué)會(huì)(Prognosticsand Health Management,PHM)2010年高速數(shù)控機(jī)床刀具健康預(yù)測(cè)競(jìng)賽的開(kāi)放數(shù)據(jù),刀具為球頭硬質(zhì)合金銑刀,實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖4所示。主軸運(yùn)行速度為10 400 r/min,進(jìn)給速度為155 mm/min。y方向的切割深度(徑向)為0.125 mm,z方向的切割深度(軸向)為0.2 mm[25]。

試驗(yàn)臺(tái)通過(guò)安裝傳感器直接采集刀具加工工件狀態(tài)數(shù)據(jù),以在銑刀完成一次走刀后測(cè)量其中的信號(hào)值。刀具在磨損測(cè)試期間的連續(xù)采樣頻率為50 kHz,每把刀具進(jìn)行315次走刀測(cè)試,數(shù)據(jù)包括x,y,z三向銑削力信號(hào)、振動(dòng)信號(hào)和聲信號(hào)的均方根值。

5.2 信號(hào)處理

圖5所示為對(duì)應(yīng)刀具處于3個(gè)階段振動(dòng)信號(hào)的情形。在不同狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)中,初期磨損和正常磨損的振動(dòng)信號(hào)比較平穩(wěn);劇烈磨損由于刀具表面金相組織遭到破壞,切削作業(yè)時(shí)的振動(dòng)幅值明顯增大,不同磨損狀態(tài)信號(hào)有一定區(qū)別。EEMD能對(duì)信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)分析,因此本文采用EEMD與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合對(duì)刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。

設(shè)置采樣點(diǎn)數(shù)為2 048,包括初期磨損、正常磨損、劇烈磨損3種刀具狀態(tài)信號(hào),并對(duì)提取的信號(hào)進(jìn)行EEMD處理,設(shè)置高斯白噪聲與原始信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差比值為0.2,根據(jù)式(5)計(jì)算得到總體平均分解次數(shù)為200,通過(guò)分解一共15個(gè)IMF,本文列出刀具各磨損狀態(tài)的前3個(gè)IMF分量,如圖6所示。

將EEMD信號(hào)分解得到3種狀態(tài)IMF,采用快速譜峭度計(jì)算方法計(jì)算原始信號(hào)和IMF分量,并用快速譜峭度圖表示,本文列出初期磨損原始信號(hào)與IMF1～I(xiàn)MF3的快速譜峭度圖,通過(guò)最大譜峭度值所處的頻帶范圍選取初期磨損信號(hào)中敏感的IMF分量,正常磨損與劇烈磨損兩種磨損狀態(tài)的分析方法與該方法相同。

對(duì)所提取的原始信號(hào)與IMF分量進(jìn)行快速譜峭度計(jì)算并作快速譜峭度圖,如圖7所示。針對(duì)原始信號(hào)(如圖7a),其快速譜峭度圖中譜峭度最大值所在處的頻帶范圍為箭頭所指處(2 500,3 200)Hz,將該頻帶范圍選定為信號(hào)特征頻帶區(qū)間;對(duì)比各IMF分量的快速譜峭度圖與該原始信號(hào)快速譜峭度圖的參數(shù),由表1可知,IMF1的特征頻帶區(qū)間在原始信號(hào)頻帶區(qū)間,其余IMF的特征頻帶區(qū)間不在原始信號(hào)頻帶區(qū)間,因此選取IMF1為敏感IMF。

對(duì)所選取的IMF信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)分析,以驗(yàn)證其是否具有真實(shí)性。如圖8所示,與IMF2相比,進(jìn)行包絡(luò)分析后的IMF1包含了原始信號(hào)所具有的頻率分量。

對(duì)篩選的IMF分量進(jìn)行HHT變換得到Hilbert-Huang譜,刀具3種狀態(tài)下得到的Hilbert-Huang譜如圖9所示。在3種磨損狀態(tài)中,正常磨損的時(shí)頻分布范圍集中在100 Hz～300 Hz,與初期磨損和劇烈磨損存在較大差別,初期磨損的時(shí)頻范圍與劇烈磨損的時(shí)頻范圍區(qū)別較大,且初期磨損的時(shí)頻分布范圍更加廣泛。該方法能有效觀察各磨損狀態(tài)的時(shí)頻分布,也為后續(xù)輸入網(wǎng)絡(luò)模型做準(zhǔn)備。

5.3 特征圖片處理

生成的特征圖存在圖片規(guī)格不符、無(wú)用信息太多等情況,需要對(duì)得到的特征圖進(jìn)行預(yù)處理,如圖10所示,具體包括:①去除Hilbert-Huang譜圖中存在的坐標(biāo)和能量條等多余信息;②對(duì)圖片進(jìn)行壓縮,使其保持為256×256×3的圖片,作為CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。

5.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與超參數(shù)配置

本文在AlexNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上,對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的卷積核個(gè)數(shù)、卷積核大小、全連接層數(shù)與神經(jīng)元個(gè)數(shù)進(jìn)行修改。通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果比對(duì),最終確定的結(jié)構(gòu)如表2所示。設(shè)置激活函數(shù)為Relu,優(yōu)化器為Adam,損失函數(shù)為categorical_crossentropy。考慮本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在訓(xùn)練過(guò)程中存在過(guò)擬合,本文在每層池化層之后添加Batchnormalization層并在全連接層添加AlphaDropout層,調(diào)整AlphaDropout為0.5。

表2 CNN模型參數(shù)

5.5 實(shí)驗(yàn)分析

考慮銑刀不同后刀刃存在磨損值干擾,本文將銑刀3個(gè)后刀刃的磨損平均值作為本次實(shí)驗(yàn)標(biāo)簽,如圖11所示。刀具磨損狀態(tài)分為3種,通過(guò)One-hot編碼對(duì)3種狀態(tài)進(jìn)行標(biāo)簽轉(zhuǎn)換,參數(shù)如表3所示。對(duì)每個(gè)狀態(tài)的信號(hào)以2 048作為節(jié)點(diǎn)生成Hilbert-Huang譜圖。由于獲得的Hilbert-Huang譜圖數(shù)量較多,本文對(duì)狀態(tài)刀具隨機(jī)采集600張Hilbert-Huang譜圖,包括400張訓(xùn)練集、100張驗(yàn)證集和100張測(cè)試集。

表3 刀具磨損狀態(tài)參數(shù)表

實(shí)驗(yàn)使用的硬件為AMD Ryzen71700X的CPU和GTX1660S的顯卡,框架為T(mén)ensorflow 2.0,共進(jìn)行200次迭代訓(xùn)練。如圖12所示,訓(xùn)練集在第30次達(dá)到拐點(diǎn),且準(zhǔn)確率達(dá)到1,驗(yàn)證集準(zhǔn)確率逐步上升最終達(dá)到98%,測(cè)試集準(zhǔn)確率達(dá)到99.7%,損失值未出現(xiàn)振蕩,模型未出現(xiàn)過(guò)擬合。利用已訓(xùn)練完成的網(wǎng)絡(luò)模型在其他測(cè)試集上識(shí)別磨損狀態(tài),將模型判別結(jié)果以混淆矩陣的形式展示,如圖13所示,Sort1,Sort2,Sort3分別代表3種不同的磨損狀態(tài),橫坐標(biāo)表示模型預(yù)測(cè)的磨損狀態(tài),縱坐標(biāo)表示實(shí)際的磨損狀態(tài)。本文選取50張刀具3種磨損狀態(tài)特征圖作為測(cè)試集來(lái)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?。由結(jié)果分析,該模型對(duì)識(shí)別不同刀具磨損狀態(tài)的平均準(zhǔn)確率達(dá)到99.7%,表明該方法能穩(wěn)定識(shí)別刀具不同的磨損狀態(tài),具有良好的穩(wěn)定性。

用熱力圖表示對(duì)圖像卷積的可視化過(guò)程,以確定本文搭建的模型在圖像識(shí)別中提取特征的效果。如圖14和圖15所示,在正常磨損中,帶有注意力機(jī)制的模型與未添加注意力機(jī)制模塊的模型雖然獲取特征的效果相近,但是在初期磨損和劇烈磨損中,帶有注意力機(jī)制的模型獲取特征區(qū)域的效果明顯,因此該模型效果更好。

5.6 對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析

本文將未經(jīng)快速譜峭度(Fast Kurtogram,FK)算法篩選的EEMD-CNN方法進(jìn)行對(duì)比分析,如圖16所示。在正常磨損信號(hào)中,與傳統(tǒng)篩選的IMF1相比,本文選取的IMF2包含更多真實(shí)信息;經(jīng)過(guò)模型檢驗(yàn),EEMD-CNN方法存在明顯的振蕩現(xiàn)象,而且狀態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確率比本文所提EEMDFK-CNN方案低6%,驗(yàn)證了本文方案具有一定的優(yōu)越性。

本文將EMDFK-CNN,Cmor3-CNN,EEMDFK-BP等模型與EEMDFK-CNN進(jìn)行對(duì)比。在EMDFK-CNN,Cmor3-CNN中,設(shè)置CNN結(jié)構(gòu)與上述EEMDFK-CNN結(jié)構(gòu)相同,迭代次數(shù)為100,小波包分析選擇Cmor3-CNN小波對(duì)信號(hào)生成時(shí)頻圖;EEMDFK-BP中,考慮圖像尺寸問(wèn)題,將圖像縮減為28×28,設(shè)計(jì)三層BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),每層節(jié)點(diǎn)分別設(shè)置為128,56,32,識(shí)別結(jié)果如圖17所示。

可見(jiàn),EMDFK-CNN和EEMDFK-BP的迭代次數(shù)在30和15左右趨于平穩(wěn),但準(zhǔn)確度與EMDFK-CNN相比較低,Cmor3-CNN模型振蕩明顯,存在過(guò)擬合現(xiàn)象,各方法的識(shí)別效果如表4所示。另外,本文對(duì)5種模型進(jìn)行多次重復(fù)測(cè)試,每次得到的準(zhǔn)確率如圖18所示,充分說(shuō)明EEMDFK-CNN方法具有更好的識(shí)別效果與穩(wěn)定性。

表4 各方法的識(shí)別效果

6 結(jié)束語(yǔ)

本文提出EEMDFK-ACNN刀具磨損狀態(tài)識(shí)別方法,該方法是將刀具狀態(tài)信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)時(shí)頻分析,并提取相應(yīng)的特征與深度學(xué)習(xí)結(jié)合的一種磨損狀態(tài)識(shí)別方法。主要結(jié)論如下:

(1)與傳統(tǒng)刀具磨損狀態(tài)識(shí)別方法相比,采用EEMDFK和ACNN相結(jié)合的方法降低了依靠經(jīng)驗(yàn)判斷出現(xiàn)的失誤,使識(shí)別效果更加智能化,而且通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該方法更加方便高效。

(2)將EEMD-CNN,EMDFK-CNN,Cmor3-CNN,EEMDFK-BP 4種方法與EEMDFK-CNN進(jìn)行對(duì)比分析,不同磨損狀態(tài)下EEMDFK-CNN的識(shí)別效果均高于其他4種方法,證明了本文方法的有效性和魯棒性。

由于EEMDFK-ACNN在迭代速度上相比其他4種方法并無(wú)優(yōu)勢(shì),而且目前模型結(jié)構(gòu)的建立大多依靠研究者的經(jīng)驗(yàn),超參數(shù)變化對(duì)磨損狀態(tài)的識(shí)別效果影響較大,今后將對(duì)該方法的模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行更深入地研究與優(yōu)化。