【摘 要】
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随着现代化工业技术的发展,制造业生产模式从大批量少品种逐渐转向小批量多类型。目前在生产制造过程中仍以减材制造为主,刀具作为生产过程中关键部件,其直接影响零件质量、生产进程和生产成本。为了提高生产质量、保护设备和人身安全,对加工中的刀具进行状态监测具有重要价值。本文以铣刀为研究对象,提出了基于深度学习的方法实现铣刀磨损状态智能监测和剩余寿命预测,并通过实验验证上述方法的有效性。主要研究内容如下:（1
【基金项目】
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山东省重大科技创新工程项目“大数据驱动的工程机械加工产线工艺全流程智能感知与协同管控关键技术研究与应用”；
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随着现代化工业技术的发展,制造业生产模式从大批量少品种逐渐转向小批量多类型。目前在生产制造过程中仍以减材制造为主,刀具作为生产过程中关键部件,其直接影响零件质量、生产进程和生产成本。为了提高生产质量、保护设备和人身安全,对加工中的刀具进行状态监测具有重要价值。本文以铣刀为研究对象,提出了基于深度学习的方法实现铣刀磨损状态智能监测和剩余寿命预测,并通过实验验证上述方法的有效性。主要研究内容如下:（1）介绍了刀具磨损状态监测和剩余寿命预测的方法及研究现状及相关技术。在分析刀具磨损状态监测和剩余寿命预测的需求后,概述刀具磨损状态监测和剩余寿命预测的发展趋势及文章整体框架;分析刀具的磨损机理,确定将扭矩和振动信号作为监测信号;搭建铣刀加工状态监测试验平台,记录从新刀到磨钝过程的相关数据,为后续研究提供数据基础。（2）利用小波阈值降噪对采集的含有无效或干扰信号的监测信号降噪;为保持监测信号的同步性,对扭矩信号进行升采样处理,同时利用切片处理扩充样本数量;此外针对样本不均衡造成分类准确率较低的问题,使用SMOTE过采样方法平衡不同磨损阶段的样本数量,再提取相关时域、频域以及时频域特征;最后,使用主成分分析方法对刀具磨损状态监测和剩余寿命预测原始特征降维,去除与刀具磨损相关性较低的特征。（3）研究了铣刀磨损状态智能监测技术,建立P-1DCNN-ELM模型。针对传统的机器学习依靠人工进行特征提取的弊端,提出一维卷积神经网络自动提取特征的方法;由于传统的神经网络模型设置神经元数目方法造成训练参数较多,提出一种倒金字塔设计方法,使网络训练参数减少59.03%;针对Softmax分类器对特征分类不足以及识别效率慢的问题,采用极限学习机代替Softmax分类器,实现铣刀磨损状态智能监测。（4）研究了铣刀剩余寿命预测技术,建立1DCNN-Bi GRUs-CP回归模型。针对在有限样本下提高预测精度问题,提出基于一维卷积神经网络和双向门控循环单元的预测方法,为了提高模型收敛速度,改进了双向门控循环单元后的全连接层;结合评分函数能够对误差进行不同程度惩罚的优点,在均方误差函数基础上引入评分函数,构造了基于MSE-Score的调和平均损失函数HM-MSE-Score,实现铣刀剩余寿命预测。
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