鄭華林,涂 磊,胡 騰,2+,王小虎,米 良

(1.西南石油大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院,四川 成都 610500;2.石油天然氣裝備技術(shù)四川省科技資源共享服務(wù)平臺(tái),四川 成都 610500;3.中國(guó)工程物理研究院 機(jī)械制造工藝研究所,四川 綿陽(yáng) 621000)

0 引言

銑削顫振屬于一類(lèi)典型的自激振動(dòng),直接導(dǎo)致刀具劇烈磨損,嚴(yán)重影響工件的表面質(zhì)量與加工效率[1]。目前,顫振的監(jiān)測(cè)與預(yù)警已成為高性能制造科學(xué)與工程領(lǐng)域的重大共性問(wèn)題,而實(shí)現(xiàn)銑削振動(dòng)狀態(tài)高效精準(zhǔn)辨識(shí)是解決這一問(wèn)題的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一,對(duì)其進(jìn)行研究有利于進(jìn)一步開(kāi)展銑削顫振抑制技術(shù)研究,最終引領(lǐng)加工精度與加工效率的提升,具有較重要的科學(xué)意義與工程價(jià)值。

隨著人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的興起,越來(lái)越多的學(xué)者[2-5]致力于基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的銑削振動(dòng)狀態(tài)辨識(shí)研究。而這類(lèi)技術(shù)的關(guān)鍵問(wèn)題為銑削振動(dòng)特征提取與銑削振動(dòng)狀態(tài)分類(lèi)辨識(shí),但此類(lèi)方法在特征提取方面過(guò)于依賴經(jīng)驗(yàn),不宜進(jìn)行工程應(yīng)用推廣;其次在狀態(tài)辨識(shí)方面大多依托傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,對(duì)振動(dòng)狀態(tài)深層次特征提取不佳,不利于辨識(shí)精度的進(jìn)一步提升。

近年來(lái),基于深度學(xué)習(xí)的銑削振動(dòng)狀態(tài)辨識(shí)技術(shù)也逐步被廣泛應(yīng)用。RAHIMI等[6]基于AlexNet進(jìn)行銑削顫振的辨識(shí),并利用貝葉斯算法調(diào)參使網(wǎng)絡(luò)性能得到提升;SENER等[7]和TRAN等[8]分別對(duì)信號(hào)進(jìn)行連續(xù)小波變換,以信號(hào)的二維時(shí)頻圖作為深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入實(shí)現(xiàn)了顫振辨識(shí);ZHU等[9]以工件表面加工圖像為特征,借助卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)展銑削振動(dòng)狀態(tài)分類(lèi)辨識(shí);SHI等[10]以長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)為途徑,達(dá)到辨識(shí)不同銑削振動(dòng)狀態(tài)的目的。

上述深度學(xué)習(xí)模型完成了端到端的辨識(shí)分類(lèi),雖實(shí)現(xiàn)了銑削振動(dòng)特征的自動(dòng)提取,但鮮有關(guān)注其自適應(yīng)提取方法與實(shí)施技術(shù),難以針對(duì)特征冗余信息進(jìn)行剔除、篩濾及削減;另一方面,銑削系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性具有顯著的時(shí)空依賴性[11],即系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)特性隨加工時(shí)間推移、切削成形點(diǎn)位置不同而發(fā)生演變,所得銑削振動(dòng)狀態(tài)信息在細(xì)節(jié)層面亦表征出尺度分異特征,現(xiàn)有基于深度學(xué)習(xí)的辨識(shí)模型大多未考慮特征多尺度的問(wèn)題;此外,有監(jiān)督深度學(xué)習(xí)提速一直是該領(lǐng)域熱點(diǎn)靶向問(wèn)題,已有模型大多存在學(xué)習(xí)耗時(shí)長(zhǎng)的缺陷,極大限制了實(shí)現(xiàn)在線預(yù)警的可能性。有學(xué)者分別將注意力機(jī)制[12]、多尺度特征融合[13]、遷移學(xué)習(xí)[14]等功能模塊集成于深度學(xué)習(xí)模型中,一定程度上解決了對(duì)應(yīng)問(wèn)題。然而,目前仍缺少同時(shí)具備上述功能的深度學(xué)習(xí)模型,且銑削振動(dòng)狀態(tài)辨識(shí)準(zhǔn)確率、訓(xùn)練耗時(shí)等反映深度學(xué)習(xí)模型的性能指標(biāo)仍有提升空間。

為此,以具備快速訓(xùn)練識(shí)別能力的輕量級(jí)深度學(xué)習(xí)模型MobileNetV2[15]為基礎(chǔ),以其特征自適應(yīng)提取、多尺度特征提取、模型收斂速度、銑削振動(dòng)狀態(tài)辨識(shí)適配性等多方面能力提升與完善為目標(biāo),綜合引入注意力機(jī)制、多尺度特征融合模塊、遷移學(xué)習(xí)3種策略構(gòu)建改進(jìn)MobileNetV2辨識(shí)模型;進(jìn)而,利用變分模態(tài)分解與希爾伯特變換開(kāi)展銑削振動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理,并借助遷移學(xué)習(xí)與模型微調(diào)完成改進(jìn)MobileNetV2模型訓(xùn)練;最終,利用不同工況下的銑削振動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)模型的有效性及其性能優(yōu)勢(shì)進(jìn)行驗(yàn)證與評(píng)價(jià)。

1 MobileNetV2改進(jìn)策略

1.1 MobileNetV2簡(jiǎn)介及其局限性

MobileNetV2主要由深度可分離卷積(depth separable convolution)和倒殘差線性瓶頸結(jié)構(gòu)(inverse residual linear bottleneck structure)組成[15]。在深度可分離卷積中,先利用深度卷積采集輸入特征通道上的信息得到中間輸出,再利用逐點(diǎn)卷積完成特征信息的最終輸出,這一過(guò)程的參數(shù)量遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)卷積,使網(wǎng)絡(luò)更加輕量化,提高了計(jì)算和訓(xùn)練速度。倒殘差線性瓶頸結(jié)構(gòu)采用先升維后降維的逆向瓶頸結(jié)構(gòu),既保證了多維度信息的提取,壓縮了模型參數(shù)量,也避免了因上層輸入特征量較少而引起特征信息的丟失,且倒殘差連接的捷徑分支也提高了網(wǎng)絡(luò)的傳播速率和模型的訓(xùn)練效率。盡管MobileNetV2在特征提取與分類(lèi)識(shí)別方面表現(xiàn)優(yōu)良,但其缺少特征自適應(yīng)提取能力且存在特征提取尺度單一的局限性。由于銑削振動(dòng)具有時(shí)變及尺度分異性,故MobileNetV2在辨識(shí)過(guò)程中極易誤判;此外,MobileNetV2模型為1 000類(lèi)識(shí)別,而銑削振動(dòng)狀態(tài)僅有穩(wěn)定銑削、顫振孕育、顫振爆發(fā)3類(lèi),兩者辨識(shí)任務(wù)難以適配,不利于準(zhǔn)確辨識(shí)。因此,對(duì)MobileNetV2的改進(jìn)策略應(yīng)從其特征提煉能力提升與分類(lèi)適配性改善的維度出發(fā),以原始模型骨干結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),綜合引入多尺度注意力聚融層(Multiscale Attention Fusion Layer,MAFL)與層遞式分類(lèi)器(Layered Classitier,LC)對(duì)其頂層結(jié)構(gòu)進(jìn)行重建,從而形成改進(jìn)MobileNetV2模型。

1.2 多尺度注意力聚融層

MAFL由卷積塊注意力模塊[16](Convolutional Block Attention Module,CBAM)和I-InceptionV3模塊構(gòu)成,其目的在于利用CBAM實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)對(duì)重要特征的自適應(yīng)聚焦以增強(qiáng)重要特征的表達(dá),抑制冗余特征的輸出。再利用I-InceptionV3模塊對(duì)振動(dòng)特征進(jìn)行多尺度細(xì)化融合,特征經(jīng)MAFL聚融后將保留更多相關(guān)度高的振動(dòng)特征,為模型提供更好的辨識(shí)基礎(chǔ)。

1.2.1 混合注意力模塊

CBAM可以對(duì)特征分別啟用通道與空間上的混合注意力機(jī)制,聚焦重要特征,抑制非重要特征的表達(dá)。該過(guò)程先使特征在不同通道間進(jìn)行信息交互,通過(guò)自適應(yīng)分配權(quán)重得到特征的注意力特征矩陣;再利用空間注意力使網(wǎng)絡(luò)聚焦于起關(guān)鍵作用的像素區(qū)域,突顯重點(diǎn)區(qū)域。設(shè)輸入特征為F,具體過(guò)程可表達(dá)為:

(1)通道注意力機(jī)制

Mc(F)=σ(MLP(GAvgPool(F))+MLP(GMaxPool(F))),
F′=F?Mc(F)。

(1)

式中:GAvgPool為全局平均池化;GMaxPool為全局最大池化;MLP為多層感知機(jī);σ為sigmoid激活函數(shù);Mc(F)為通道注意力的特征權(quán)重矩陣;?為對(duì)應(yīng)元素相乘;F′為融合后的輸出。

(2)空間注意力機(jī)制

Ms(F)=σ(K7×7(fc[GAvgPool(F);GMaxPool(F)])),
F″=F′?Ms(F)。

(2)

其中:K7×7為7×7的標(biāo)準(zhǔn)卷積操作;fc為拼接操作;Ms(F)為空間注意力的輸出;F″為CBAM輸出。

將通道注意力與空間注意力按先后順序組合后,即可形成如圖1所示的CBAM結(jié)構(gòu)。

圖1 CBAM結(jié)構(gòu)

1.2.2 改進(jìn)I-InceptionV3模塊

Google團(tuán)隊(duì)[17]提出的InceptionV3模塊具有更輕量化的分支結(jié)構(gòu)和參數(shù)量,在保證特征感受野相同的情況下,其利用卷積拆分和卷積非對(duì)稱分解使多組不同尺寸的卷積核進(jìn)行特征提取,此舉不僅拓寬了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),增加了網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征尺度的適應(yīng)性,還增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的非線性,更利于辨識(shí)結(jié)果的準(zhǔn)確輸出。為進(jìn)一步增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)多尺度振動(dòng)特征的細(xì)化融合能力和網(wǎng)絡(luò)的非線性表達(dá)能力,在InceptionV3模塊基礎(chǔ)上增加尺度為2的卷積層以及平均池化層,對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行延拓,增加寬度,由此形成如圖2所示改進(jìn)I-InceptionV3結(jié)構(gòu)。

圖2 改進(jìn)I-InceptionV3模塊

1.3 層遞式分類(lèi)器設(shè)計(jì)

為應(yīng)對(duì)不同分類(lèi)任務(wù)的差異性,通常直接更改Softmax分類(lèi)層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)便可適配目標(biāo)任務(wù),但僅靠調(diào)整單個(gè)層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)難以充分發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)辨識(shí)能力,且MobileNetV2原始分類(lèi)層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為1 000,若直接改為3將引起層間特征傳遞時(shí)波動(dòng)較大,不利于辨識(shí)結(jié)果的準(zhǔn)確輸出。為充分適配銑削振動(dòng)狀態(tài)的分類(lèi)任務(wù),構(gòu)建一種由兩層二維卷積層、全局最大池化層和全連接輸出層組成的LC,其結(jié)構(gòu)參數(shù)如表1所示。LC利用卷積操作對(duì)特征逐層壓縮精煉,使層間特征在傳遞時(shí)更加穩(wěn)定,能篩選出更利于分類(lèi)的振動(dòng)特征;全局最大池化對(duì)特征壓縮便于分類(lèi)輸出;為防止網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)過(guò)擬合,使用Dropout機(jī)制對(duì)輸出的神經(jīng)元進(jìn)行隨機(jī)抑制;為平衡特征輸出值的分布空間以加快模型的收斂速度,使用批量歸一化層[18](Batch Normalization, BN)對(duì)每個(gè)卷積層的輸出參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

表1 層遞式分類(lèi)器參數(shù)

1.4 改進(jìn)的MobileNetV2模型

為充分利用MobileNetV2骨干結(jié)構(gòu)提取的銑削振動(dòng)特征,增強(qiáng)其對(duì)銑削振動(dòng)狀態(tài)特征的提煉能力與分類(lèi)辨識(shí)適配性,對(duì)MobileNetV2進(jìn)行如圖3所示改進(jìn),即利用MAFL-LC協(xié)同模型替代原始頂層結(jié)構(gòu),以提升網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同銑削振動(dòng)狀態(tài)的辨識(shí)能力。其中CAM為通道注意力模塊,SAM為空間注意力模塊,Conv2D為2維卷積,Bottleneck為線性瓶頸模塊,FCL為全連接層,GAP為全局平均池化,GMP為全局最大池化。

圖3 改進(jìn)的MobileNetV2模型

2 銑削振動(dòng)狀態(tài)辨識(shí)流程

2.1 基于遷移學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練

遷移學(xué)習(xí)(Transfer Learning,TL)指利用源域的先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行遷移去解決目標(biāo)域問(wèn)題,避免因模型從零開(kāi)始學(xué)習(xí)而耗費(fèi)大量的時(shí)間,Fine-tune指對(duì)模型進(jìn)行微調(diào),使模型更加擬合目標(biāo)數(shù)據(jù)集[19]。為提高訓(xùn)練效率,得到適用于銑削振動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)集的辨識(shí)模型,采取TL-Fine-tune進(jìn)行模型訓(xùn)練。具體流程可表達(dá)為表2所示的偽代碼:

表2 訓(xùn)練過(guò)程

在TL訓(xùn)練中,將ImageNet數(shù)據(jù)集的預(yù)訓(xùn)練權(quán)重遷移至MobileNetV2的骨干結(jié)構(gòu),再將權(quán)重與訓(xùn)練樣本進(jìn)行對(duì)應(yīng)元素相乘得到主干特征;在Fine-tune頂層結(jié)構(gòu)中,步驟2的主干特征經(jīng)過(guò)MAFL提煉后再進(jìn)入LC輸出分類(lèi)標(biāo)簽,步驟3進(jìn)行損失函數(shù)計(jì)算,并通過(guò)反向傳播對(duì)權(quán)重參數(shù)進(jìn)行迭代更新,直至損失值最小時(shí)停止Fine-tune,輸出最終結(jié)果。

2.2 總體辨識(shí)流程

基于改進(jìn)MobileNetV2的銑削振動(dòng)辨識(shí)流程主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、樣本訓(xùn)練學(xué)習(xí)、狀態(tài)分類(lèi)辨識(shí)三大步驟。

如圖4所示為總體辨識(shí)流程。數(shù)據(jù)樣本為變切深側(cè)銑工藝銑削力信號(hào),通過(guò)測(cè)力儀獲取;以變分模態(tài)分解(Variational Modal Decomposition,VMD)與希爾伯特變換(Hilbert Transform,HT)為基礎(chǔ),獲取銑削力信號(hào)Hilbert譜,并依據(jù)Hilbert譜頻帶分布對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行振動(dòng)狀態(tài)(樣本標(biāo)簽)劃分;隨機(jī)選取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與測(cè)試數(shù)據(jù)集,以遷移學(xué)習(xí)與模型微調(diào)相結(jié)合(TL-Fine-tune)為手段開(kāi)展改進(jìn)MobileNetV2模型訓(xùn)練,在快速訓(xùn)練的同時(shí)微調(diào)模型以達(dá)到更好的分類(lèi)效果;最終,利用測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)改進(jìn)MobileNetV2模型的辨識(shí)性能進(jìn)行驗(yàn)證。

圖4 總體辨識(shí)流程

3 辨識(shí)算例

3.1 實(shí)驗(yàn)振動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

3.1.1 數(shù)據(jù)采集

基于某立式加工中心搭建如圖5所示變切深銑削實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。其中,刀具為2齒φ20 mm整體式硬質(zhì)合金立銑刀,工件材料為AL7075-T6。主軸轉(zhuǎn)速與進(jìn)給率分別為3 050 r/min、200 mm/min,軸向切深區(qū)間為ap=0～8 mm;測(cè)力儀采樣頻率為9 000 Hz。另一方面,要實(shí)現(xiàn)銑削振動(dòng)狀態(tài)劃分,必須掌握不同狀態(tài),尤其是顫振爆發(fā)時(shí)銑削系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)頻域特征。由文獻(xiàn)[20]可知,顫振爆發(fā)時(shí)銑削系統(tǒng)特性的主要頻域成分與其首階模態(tài)固有頻率較為接近,故對(duì)刀尖點(diǎn)實(shí)施錘擊模態(tài)實(shí)驗(yàn)(圖6),并測(cè)得其首階模態(tài)固有頻率為1 178.1 Hz。

圖5 銑削實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

圖6 錘擊模態(tài)實(shí)驗(yàn)

3.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理與狀態(tài)劃分

如圖7a所示,截取8～12s區(qū)間的變切深銑削力時(shí)域信號(hào)為分析對(duì)象。不難看出,該區(qū)間信號(hào)首、尾分別與穩(wěn)定銑削、顫振爆發(fā)兩個(gè)特殊階段接壤,致使顫振孕育期難以辨認(rèn)與區(qū)分。VMD是一種面向非穩(wěn)態(tài)信號(hào)的自適應(yīng)分解方法,相較于傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)具有嚴(yán)密的理論推導(dǎo),能克服EMD存在的模態(tài)混淆[21]。為此,提出聯(lián)合VMD和HT變換的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,可獲取銑削力信號(hào)Hilbert譜,并基于此將銑削振動(dòng)狀態(tài)劃分為穩(wěn)定銑削、顫振孕育、顫振爆發(fā)3個(gè)不同階段。首先,利用VMD對(duì)8～12s區(qū)間信號(hào)實(shí)施變分模態(tài)分解,可得圖7b所示包括如IMF1～I(xiàn)MF5在內(nèi)的5個(gè)本征模態(tài)函數(shù)分量;通過(guò)對(duì)比可知,IMF2的振幅最大,由于具有最大能量的IMF分量獲得的Hilbert譜能更好地表征顫振前后的變化[22],故對(duì)其進(jìn)行HT變換即可得如圖7c所示Hilbert譜。可以看出,IMF2主要頻率成分集中在刀尖點(diǎn)1階模態(tài)固有頻率1178.1 Hz附近,且其分布始于9.68 s,說(shuō)明此時(shí)銑削系統(tǒng)已具有顫振的頻率特征;同時(shí),依據(jù)Hilbert譜不難發(fā)現(xiàn),9.68～10.77s區(qū)間其幅值相對(duì)較小,屬于一類(lèi)典型微弱非線性特征;而10.77s以后,Hilbert譜幅值顯著增大,該系統(tǒng)已表現(xiàn)出明顯的銑削顫振。據(jù)此,可將銑削振動(dòng)狀態(tài)劃分為如表3所示的時(shí)間歷程。

而后,以200采樣點(diǎn)數(shù)為單個(gè)樣本,對(duì)各階段信號(hào)進(jìn)行固定滑窗截取;其次,為避免樣本分布的非均衡性,對(duì)顫振孕育階段的信號(hào)進(jìn)行重疊采樣處理,重采樣率為70%;進(jìn)而,將上述各階段采樣數(shù)據(jù)逐一轉(zhuǎn)化為二維時(shí)域信號(hào)圖(224×224),并作歸一化處理,以此作為改進(jìn)MobileNetV2的輸入;在訓(xùn)練前利用隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、圖像縮放、像素值通道偏移,水平和豎直翻轉(zhuǎn)等處理方式對(duì)圖像形態(tài)增強(qiáng)。最終,獲得3類(lèi)振動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)樣本共1 800組。對(duì)所得樣本進(jìn)行隨機(jī)劃分:隨機(jī)選取80%樣本作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,剩余20%為測(cè)試數(shù)據(jù)集。

3.2 深度學(xué)習(xí)及其結(jié)果分析

3.2.1 改進(jìn)措施提升能力分析

為分析第1章所提改進(jìn)措施對(duì)深度學(xué)習(xí)模型性能的提升效果,分別構(gòu)建A、B、C、D四種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)上述銑削振動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行分類(lèi)辨識(shí),即對(duì)MAFL、LC和TL-Fine-tune進(jìn)行消融實(shí)驗(yàn)。各模型具體方案為:①A:MobileNetV2骨干網(wǎng)絡(luò)+MobileNetV2原始頂層結(jié)構(gòu);②B:MobileNetV2骨干網(wǎng)絡(luò)+MAFL+MobileNetV2原始頂層結(jié)構(gòu);③C:MobileNetV2骨干網(wǎng)絡(luò)+LC;④D:MobileNetV2骨干網(wǎng)絡(luò)+TL-Fine-tune+MobileNetV2原始頂層結(jié)構(gòu),(使用MobileNetV2原始頂層結(jié)構(gòu)時(shí)將分類(lèi)層的神經(jīng)元改為3,其他參數(shù)不變)。分別進(jìn)行5次獨(dú)立實(shí)驗(yàn), 同時(shí),選取平均準(zhǔn)確率、 平均精確率[23]以及平均訓(xùn)練時(shí)間作為網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)。訓(xùn)練參數(shù)及軟硬件配置分別如表4和表5所示。

表4 訓(xùn)練參數(shù)

表5 軟硬件配置

3.2.2 深度學(xué)習(xí)結(jié)果分析

消融實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表6所示?？梢钥闯?A的平均準(zhǔn)確率和平均精確率均低于其他方案,;B嵌入MAFL后,CBAM和I-InceptionV3模塊對(duì)重要特征聚焦融合后增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征提煉能力。相較于A而言,B的平均準(zhǔn)確率與平均精確率分別提高了3.56%和0.72%;C采用LC后,使網(wǎng)絡(luò)逐層篩選銑削振動(dòng)特征,增強(qiáng)了模型的分類(lèi)表達(dá)能力,其平均準(zhǔn)確率和平均精確率比A提高了5.56%和3.64%;D運(yùn)用TL-Fine-tune對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,其平均準(zhǔn)確率和平均精確率均高于98%,說(shuō)明源域中的先驗(yàn)知識(shí)能更好的初始化參數(shù),且Fine-tune在訓(xùn)練過(guò)程中通過(guò)不斷調(diào)整模型使其更加適應(yīng)銑削振動(dòng)樣本;而改進(jìn)模型在融合MAFL、LC、TL-Fine-tune后,其平均準(zhǔn)確率和平均精確率均高于99%;此外,所提模型的訓(xùn)練耗時(shí)相較于A減少約三分之二,極大縮減了訓(xùn)練耗時(shí),提升了模型的訓(xùn)練速率。

表6 測(cè)試數(shù)據(jù)集消融實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為直觀評(píng)價(jià)各模型的分類(lèi)學(xué)習(xí)過(guò)程,基于T-SNE可視化方法對(duì)上述模型在訓(xùn)練集上的特征學(xué)習(xí)過(guò)程進(jìn)行可視化分析,如圖8所示為每組實(shí)驗(yàn)單次分類(lèi)準(zhǔn)確率與精確率最高的可視化結(jié)果?？梢钥闯?其他模型的辨識(shí)結(jié)果均存在分類(lèi)錯(cuò)誤和邊界模糊的問(wèn)題,并造成銑削振動(dòng)狀態(tài)的辨識(shí)偏差;而所提模型的所有樣本已被完全分為3類(lèi),且類(lèi)間樣本聚類(lèi)效果較好,類(lèi)間外樣本也界限分明;通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn),所提模型提取的特征更利于模型對(duì)同類(lèi)樣本聚合,區(qū)分性更好。

圖8 T-SNE可視化(×穩(wěn)定銑削;|顫振孕育;+顫振爆發(fā))

3.2.3 測(cè)試分析

為進(jìn)一步驗(yàn)證所提方法的有效性,基于3.1.1節(jié)的銑削平臺(tái),采集主軸轉(zhuǎn)速為2 000r/min的銑削力數(shù)據(jù),其余銑削參數(shù)不變。其次將采集的銑削力信號(hào)按3.1.2節(jié)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理并收集樣本,并隨機(jī)選取10%的目標(biāo)域樣本對(duì)3.2.2節(jié)的所提模型進(jìn)行微調(diào),并在余下的數(shù)據(jù)中進(jìn)行測(cè)試。其結(jié)果如表7所示,可以發(fā)現(xiàn),模型辨識(shí)準(zhǔn)確率、精確率、測(cè)試時(shí)間分別為98.969%、98.972%、28 ms。

表7 2 000r/min工況測(cè)試結(jié)果

圖9為模型測(cè)試混淆矩陣。可以發(fā)現(xiàn),所提模型對(duì)穩(wěn)定銑削和顫振爆發(fā)的辨識(shí)準(zhǔn)確率均高于99%,顫振孕育的辨識(shí)準(zhǔn)確率為98%,雖有少數(shù)樣本被誤判,是因?yàn)樽児r所引起的泛化誤差,由此可見(jiàn)所提模型對(duì)銑削振動(dòng)狀態(tài)有著不錯(cuò)的辨識(shí)能力。

圖9 混淆矩陣

3.3 深度學(xué)習(xí)模型性能對(duì)比與分析

為進(jìn)一步評(píng)價(jià)所提改進(jìn)模型的性能優(yōu)勢(shì),分別選取現(xiàn)階段分類(lèi)能力較強(qiáng)的DenseNet-201[24]、Vgg19[25]與GoogLeNetV3[17]進(jìn)行性能對(duì)比分析。同樣采用表4所列網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行5次獨(dú)立實(shí)驗(yàn),各模型平均性能指標(biāo)如表8所示。由表8可知,利用改進(jìn)MobileNetV2對(duì)銑削振動(dòng)狀態(tài)分類(lèi)辨識(shí)時(shí),其準(zhǔn)確率和精確率均優(yōu)于Vgg19和GoogLeNetV3;上述指標(biāo)雖略遜于DenseNet-201(分別降低0.34%和0.06%),但在訓(xùn)練耗時(shí)方面明顯強(qiáng)于DenseNet-201及Vgg19;值得一提的是,所提改進(jìn)MobileNetV2的參數(shù)量?jī)H為DenseNet-201的22%,優(yōu)勢(shì)顯著。在測(cè)試時(shí)間方面,所提改進(jìn)MobileNetV2效率較高,對(duì)比DenseNet-201、Vgg19以及GoogLeNetV3,速率分別提升55.38%、60.81%及17.14%。

表8 對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4 結(jié)束語(yǔ)

本文在維持MobileNetV2骨干網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,改進(jìn)了其頂層結(jié)構(gòu)。一方面,通過(guò)構(gòu)建多尺度注意力聚融層,使模型在學(xué)習(xí)訓(xùn)練期間具備特征自適應(yīng)聚焦與多尺度特征融合的能力;另一方面,借助層遞式分類(lèi)器對(duì)特征進(jìn)行逐層篩選,能準(zhǔn)確地將所學(xué)習(xí)的特征轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的分類(lèi)結(jié)果。經(jīng)消融實(shí)驗(yàn)表明,上述改進(jìn)增強(qiáng)了MobileNetV2的特征提取與分類(lèi)能力,為最終銑削振動(dòng)狀態(tài)辨識(shí)準(zhǔn)確率與效率提升提供了模型支撐。

采用遷移學(xué)習(xí)與Fine-tune相結(jié)合的方式進(jìn)行訓(xùn)練,使模型在遷移源模型知識(shí)的同時(shí)不斷微調(diào),以獲得良好的辨識(shí)準(zhǔn)確率,有利于大幅縮減訓(xùn)練耗時(shí)。

相較于DenseNet-201、Vgg19和GoogLeNetV3三種典型分類(lèi)辨識(shí)模型,所提改進(jìn)MobileNetV2在辨識(shí)精度方面得以進(jìn)一步提升,并具有參數(shù)量更少、訓(xùn)練及測(cè)試耗時(shí)更短等優(yōu)勢(shì)。上述特點(diǎn)使得所提改進(jìn)MobileNetV2模型不但更具制造工程領(lǐng)域推廣前景,且有利于加深對(duì)銑削振動(dòng)狀態(tài)演變過(guò)程的認(rèn)知,亦更符合對(duì)顫振預(yù)警的應(yīng)用需求。

未來(lái),基于深度學(xué)習(xí)的變工況銑削振動(dòng)狀態(tài)辨識(shí)研究將側(cè)重于模型泛化能力的提升,并在此基礎(chǔ)上廣泛開(kāi)展顫振預(yù)警技術(shù)的研究與示范應(yīng)用。