基于输出功率信号的刀具状态在线监测改进深度学习模型

摘要

在制造过程中，工具的正常功能通常是为了确保可靠性而设计的，快速准确地识别工具的异常操作在智能制造中起着至关重要的作用。提出了一种基于宽第一层核卷积神经网络(W-CONV)和长短期记忆(LSTM)的刀具状态评估方法。该分析得益于刀具输出功率信号的使用，因为它们可以轻松有效地获得，使所提出的方法适用于实际操作中的在线状态监测。此外，利用刀具在不同磨损条件下的试验数据，研究了该方法的有效性。结果表明，该方法能准确、有效地识别刀具磨损状态。此外，通过在不同尺寸刀具上采集的测试数据，进一步阐明了该方法的鲁棒性。

1.介绍

刀具在加工过程中应用广泛，对工件的形状/位置精度和表面质量起着重要的作用。在对工件的切削过程中，刀具必然会有轻或重的磨损甚至损坏，这必然导致表面粗糙度和尺寸公差的变化。刀具磨损严重时，会产生大量的颤振。然而，在目前的制造过程中，刀具状态的识别严重依赖于专家的经验[1]因此，迫切需要一种高效、准确的刀具状态监测（TCM）技术，尤其是对于智能制造而言。因为它可以提高制造质量、系统可靠性和生产率，同时可以降低加工成本和停机时间[2］．

在此基础上，提出了一套中医技术，可分为直接测量法和间接测量法两大类[3.］．在直接测量法中，可以直接测量刀具状态，如通过测量表面粗糙度和侧面磨损等。然而，为了进行这些测量，应该停止生产过程，这阻碍了在线中药技术的使用。另一方面，利用间接测量技术，可以在刀具操作过程中采集各种信号，从中提取可识别的特征。然后在特征和磨损条件之间建立映射关系，从而可以评估刀具状况。由于可以使用间接测量技术实现在线监测，因此它们更适用于工业应用。

在间接测量方法中，可以从工具中收集各种信号，例如监控切割力，声发射，振动和功率[4，5].在各种信号中，切削力是TCM最常用的信号。黄等[6]研究了切削力与刀具磨损状况的关系，监测了铣刀切削过程中切削力的变化。Saglam和Unuvar [7]提出了一种用于评估铣刀磨损状况的神经网络模型。在分析中，选择切削力信号作为模型输入，然后使用训练后的模型识别刀具磨损状况。然而，昂贵的传感器和数据采集设备限制了切削力在TC许多实际应用中的使用M.作为一种可能的解决方案，振动信号（包括加速度）用于在线TCM。反向传播神经网络（BPNN）用于使用振动信号对刀具磨损情况进行分类[8]然而，值得注意的是，振动信号很容易受到影响；因此，必须使用振动信号在TCM中解决刀具自激振动和额外噪声的影响。根据先前的研究，也提出了用于TCM的声发射（AE）。Sundaram等人[9]使用声发射信号监测切削过程中的刀具磨损情况，刀具磨损在200khz以上时影响显著。采用支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)等机器学习方法，利用声发射检测刀具磨损状态[10]。但是，应安装额外的传感器以捕获声音信号，这会增加监控系统的成本和复杂性[11］．

近年来，功率信号被提出并应用于中医药研究中，建立了中医药切削功率模型[12］．此外，从功率信号中提取切割能量系数，用于中药分析[13］．在这些研究中，时间序列分析通常使用功率信号;因此，在正常和异常的工具条件之间需要一个预定义的阈值。此外，还提出了其他提取工具功率信号特征的方法，包括基于小波变换的方法。提出了一种基于连续小波变换和盲源分离的刀具磨损状态监测模型[j]。14］．在[15[使用小波分组变换，从刀具电力信号中提取特征，从中区分不同的刀具磨损状态。此外，已经使用了一些机器学习方法来处理电力信号。在[16]建立了刀具寿命监测模型，利用贝叶斯推理对功率特征进行更新，并利用功率信号和神经网络技术对铣削过程中的刀具寿命进行预测[17］．利用神经网络对主轴功率信号进行实时刀具磨损评估，其中功率信号提取的特征作为神经网络输入进行训练和验证[18］．

从以上研究可以得出结论，与其他信号相比，刀具功率信号在TCM中具有巨大的潜力，因为它们可以代表实际的刀具磨损状况，并且可以轻松有效地进行测量。然而，在现有的使用刀具功率信号进行TCM的研究中，需要额外复杂的信号处理技术来提取fe此外，可分辨特征的提取仍然依赖于专家的知识，因此无法实现中药的自动化。

随着计算能力的提高，包括深度学习在内的更先进的神经网络模型被广泛应用于图像处理、语音识别、故障诊断以及中医药等各个领域[19- - - - - -21］．在分析中，深度学习方法倾向于端到端模型，结合特征提取、降维和监控。在[22，多个堆叠稀疏自编码器用于无监督学习的TCM。采用深度堆叠自编码网络对不同刀具磨损状态的主轴振动数据进行分类23］．在[24]，提出了一种基于LSTM的框架，其中力、振动和声发射信号作为模型输入。为减少LSTM网络的计算时间，[25]结合了深卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）的优点。

然而，尽管已有一些研究针对基于深度学习网络的TCM进行了研究，但基于工具功率信号的深度学习网络的应用仍然有限。因此，准确、在线的中医技术仍然是迫切需要的，特别是在智能制造应用中。

本研究提出了一种结合W-CONV和LSTM技术的刀具功率信号在线精确TCM方法。该方法可以将特征提取和状态分类包含在一个模型中，从而允许原始功率信号作为模型输入，而无需任何预处理技术。效果良好利用不同磨损条件下刀具的试验数据研究了该方法的有效性，并利用不同尺寸刀具的试验数据进一步验证了该方法的鲁棒性。

这部作品的新颖之处在于两个方面。首先，结合W-CONV和LSTM，可以实现两种模型的优点，如利用W-CONV扩展接受域的能力[26， LSTM的时间相关特征提取能力。其次，利用工具功率信号进行分析，由于其采集简单、高效的特点，该方法可用于在线TCM的实际应用，而不增加监测系统的额外成本和复杂性。

论文组织如下。部分2呈现方法，包括W-CANC，LSTM和提议的框架。在第三节，描述测试系统和相应的测试数据。在第四节从准确性和所需的识别时间两方面研究了该方法在中药中的有效性。根据研究结果，得出结论第五节．

2.方法

2．1．卷积神经网络

卷积神经网络(CNN)作为一种前馈神经网络，在图像处理和故障诊断领域得到了广泛的应用。数字1描绘了CNN的典型结构。可以看出，其隐藏层包括多个卷积层和池池层。

卷积层使用卷积核与输入执行特征提取，并将从上一层提取的功能映射到下一个图层。卷积层的一个重要特征是重量分担，这可以减少非线性卷积操作过程中的计算复杂性。

根据输入数据的维数，卷积运算可以分为一维卷积和二维卷积。二维卷积常用于图像处理[27］．由于功率信号是一维数据，所以本研究使用一维CNN。对于时间序列数据，卷积核沿着时间轴移动，进行卷积运算。然后利用激活函数对信息进行处理，通过添加偏差得到保留有用信息的feature map。这可以表示为: 在哪里是我的-th特征映射 -第四层，表示激活函数，表示卷积内核，并且是偏见。

此外，如图所示1，池化层位于卷积层之后。该池化层的主要功能是减少参数的数量，其中降采样被广泛用于降低feature map的维数。在本研究中，在池化层采用最大池化方法，选择区域最大的统计值来代表其特征。汇集的结果我-第四频道+第1层可以表示为 在哪里代表了t-第一个神经元我的-th通道 -th层和T表示池步骤。

2．2.长时间的短期记忆

由于传统卷积神经网络的隐含层结构比较简单，在处理大量数据时可能会出现梯度消失或梯度爆炸。

为了解决上述问题，通常使用LSTM网络，这是一种特殊的经常性神经网络（RNN）。数字2显示LSTM神经元的内部结构。可以看出，LSTM网络具有三态门结构，包括输入门、遗忘门和输出门，在网络中提供选择性存储器。

在LSTM网络中，门的组成包括一个s形网络和一个位乘法器。sigmoid层可以输出0到1之间的值，它的值决定了输入值是否可以通过门。

遗忘门决定了从上一时刻到当前时刻所保留的信息，可以起到遗忘无用信息的作用。这可以写成 在哪里是遗忘之门，是一个输出为0 ~ 1的逻辑函数，表示当前输入，和表示上一时刻的输出，是忘记门的重量，以及是遗忘之门的偏见。

输入门决定了当前的网络输入以及保留到当前单位状态的量 ： 在哪里是输入门，Tanh是激活功能，是输入门的权重，和是输入门的偏差。

输出门控制单元状态的信息输出到当前值LSTM: 在哪里为输出门，是输出门的重量，和是输出门的偏差。

2.3。拟议的模型

在本研究中，一个深度学习网络如图所示3.该方法通过对刀具功率信号的特征提取，自动确定刀具磨损状况。

从图中可以看出3.在第一卷积层使用宽卷积核，可以改善网络的接受域，降低高频噪声。此外，采用宽卷积核可以减少卷积层数，从而降低网络结构和参数计算的复杂性。

需要注意的是，除了第1层卷积外，其他卷积层都使用了小卷积核，因为小卷积核可以优化局部特征，加深网络深度，从而提高网络性能。此外，将最后一个池化层的输出注入到LSTM层，弥补了CNN在时间序列中特征提取不完整的缺点，提高了模型的泛化能力。最后，将LSTM层的输出作为softmax函数的输入，该函数可以转换输入神经元(0-1)的概率分布，从而对不同的磨损状态进行分类。softmax可以表示为: 在哪里的输出我th神经元。

在分析中，采用批处理归一化(BN)方法来减少层间的方差转移。它可以对所有隐藏层进行归一化，减少样本之间的差异。利用BN可以有效地缩短网络训练时间，使梯度消失或梯度爆炸最小化。需要指出的是，feature map是在卷积运算和卷积层的激活处理之间进行批归一化处理的。这个过程可以表示为 在哪里表示x在一个批处理,n表示批大小，以及γ.和β分别为缩放参数和平移参数。

并进一步澄清了在CNN中加入LSTM的原因。由于分析过程中使用的是刀具切削过程中的功率信号，这些信号是包含全局特征和局部特征的周期性信号，因此该模型应具有时空特征提取的能力。因此，在识别全局特征之前，需要先获取时间序列信号的局部相关性来整合局部特征。LSTM具有长时记忆，可以根据以往的状态信息对当前输入进行处理;从而实现局部特征的融合和全局特征的处理。因此，在该模型中，CNN可以提取局部特征，降低噪声的影响，而LSTM可以进一步提取与时间相关的全局特征。

3.测试系统描述及相应的测试数据

本研究采用含8%钴的高速钢(HSS-Co8)作为端铣刀，高速钢有4道槽，HSS-Co8的磨损量容易测量。试验使用直径分别为8mm和10mm的两种立铣刀;由此可见，所提模型的鲁棒性。表格1列出两种立铣刀的技术参数。

在测试中，切割过程是使用Hurco 3轴VN1 CNC进行的，其中采集三相电流和电压，采样频率为50 kHz。需要指出的是，由于在试验中使用的传感器不会增加监测系统的复杂性，因此所提出的模型可以应用于实际的加工应用。数字4描述分析中使用的测试台。

在实验中，每个立铣刀分配一个尺寸为30 mm × 150 mm × 120 mm的工件。板材选用工业铝级6082 T651，因其可加工性和材料性能是制造中常用的一种合金。

在切削过程中，需要铣刀进行多次铣削。应该提到的是，在每次切割时，刀具在第一次切割总共使用了40分钟，因为在第一次切割仅20分钟后，就没有多少侧面磨损增长的迹象。除了第一次磨铣，以后的每一次磨铣都要进行20分钟。每次切割结束后，对刀具进行光学检查，测量并记录刀具侧面的磨损面积。每个测试包含4个铣削阶段，总共100分钟的加工时间。

在试验中，在5种不同的刀具磨损条件下（0 敏，40岁 最小，60 最小，80 最小，100 根据收集的电压和电流，瞬时功率可计算如下： 在哪里和所收集的电压和电流是否在同一时间进行测量t,n表示和我．

根据以上测试配置，每次测试可得到5组功率信号。数字5用公式(11)，主轴旋转的开始、刀具到达和离开工件、切削端突出显示。

表格2列出了切削过程中的控制参数以及不同铣削阶段后测量的刀具磨损尺寸。

4.提出的方法在中医中的有效性

4．1.刀具输出功率信号的分割

数字6显示了8毫米刀具在5种不同磨损条件下的瞬时功率(0分钟，40分钟，60分钟，80分钟，和100分钟，如表中所示2）.需要说明的是，刀具切割工件时只使用电源信号;即图中所示的10个通道的电源信号5，因为在切削过程中可以表示刀具的磨损情况。

从数字中可以看出6，输出功率信号随着刀具磨损的增加而增加，但是难以直接区分不同的工具磨损条件，因为无法观察到不同工具磨损条件的明显特征。

为了应用该模型，对功率信号进行了配置，并将其划分为不同的样本。8mm和10mm刀具的转速分别为4000 r/min和3100 r/min，对应于每个旋转周期的750和968个点。因此，在本次分析中，每个样本包含2048个点，以确保至少包含两个数据旋转周期，从中提取可识别的特征。在每种刀具磨损情况下，从动力信号中随机抽取2000个样品。70%的样本用于训练，其余样本用于测试。这意味着总共有7000个样本用于培训，3000个样本用于测试。

验证了模型的准确性为精度评价，在前人的研究中已广泛应用[28]： 在哪里表示正确预测的样本和表示样本总数。

4．2．建议模型的配置

在此分析中，所提出的模型如图所示3.用于刀具磨损状况评估，包括两个卷积层、两个池化层、一个LSTM层和一个输出层。该模型以均方误差作为损失函数，在此基础上选择Adam算法自动更新学习率，并采用反向传播技术更新权值。此外，模型中还采用了dropout方法来防止过拟合。

实施分析是在具有Python3.7的Kears Framework中执行，在具有I7-6700K CPU和32G RAM的桌面上。此外，所提出的模型训练迭代的数量被设定为20，因为通过这种迭代观察到收敛。

中描述的第二节，在第一卷积层使用宽卷积核。根据以往的研究[26]，第一卷积层卷积核的大小选择为64，以获得更大的接受域。设第一卷积层的卷积核数为16，以适应2048个点的输入。在第二层卷积层中，卷积核的大小为3，这是以往研究中常用的大小[26，29］．然而，在第2卷积层没有确定内核数的协议，这将在后面进行研究。LSTM层的参数选取32个单元进行trail-and-error分析，过多的单元会增加网络计算时间，过少则会降低精度。

从上面的配置来看，唯一不确定的参数是第2卷积层的核数。在本研究中，我们使用了5个候选值，包括16、32、64、128和256，并从准确率和训练时间两方面来评估它们的表现。数字7给出了在第2卷积层不同核数下的结果。

从图中可以看出7当卷积核数量太小时，分类准确性较低。但是，由于内核数量太大，由于过度装备，精度将减少。此外，培训时间将随着内核数量增加而增加。考虑到精度和培训时间，在本研究中选择了64个卷积内核，其中测试精度可以达到96.8％，训练时间为42秒。

表格3.列出本研究中使用的配置模型参数。

4.3。提出的模型在中医中的性能

在本节中，首先使用8毫米工具的测试数据研究了所提出的模型在TCM中的性能。此外，为了进一步阐明所提模型的优势，将其分类结果与传统CNN进行了比较。此外，本文还研究了所提模型在10 mm刀具TCM中的有效性，从而说明所提模型的鲁棒性。

4.3.1。提出的模型在8mm刀具TCM中的性能

在这种情况下，将进行10次试验，从试验数据中随机选择训练和试验样本。分类结果如图所示8和表4.从所有10道次切割的功率数据中随机采集所有样品。

从以上结果可以看出，采用本文提出的模型，所有训练正确率都可以达到99%，平均测试正确率达到95.9%，最高测试正确率为98.6%，最低测试正确率为90.6%。数字9描述最低精度和最高精度的混淆矩阵。由此可见，分类精度低的原因主要是由于对刀具在100 min和80 min时的磨损状态进行了错误的分类。这种情况可能是由于实验时噪声对测试样本的影响，导致不同状态下的信号特征不明显。总体分类试验结果表明，该模型能够准确识别刀具磨损状态，特别是较小的刀具磨损状态。

为了说明所提模型的有效性，通过10次试验，得到了W-CONV分类结果，如图所示10．可以看出，10项试验的平均测试精度仅为86.2％，而最高的测试精度和最低的测试精度分别为98.4％和68.9％。原因在于，通过W-CANC，在大数据案例中的培训过程中会忽略与时间特征相关的一些全局特征，从而导致较差的分类准确性。

与模型结果相比，W-CONV的平均精度和最小精度显著降低。模型的精度范围为29.7%，而模型的精度仅为8%。可以看出，本文提出的模型具有更强的鲁棒性和稳定性，尤其是在处理大数据案例时。W-CONV精度最低时的混淆矩阵如图所示11．由此可见，60min和100min的刀具磨损情况无法正确分类。这进一步证明了该模型可以较好地解决W-CONV在时间相关特征提取能力不足的问题，从而提高其在不同数据情况下的分类精度。

此外，还引入了均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和均方根对数误差(RMSLE)对模型进行了比较。三个精度标准可计算如下: 在哪里真正的标签是和吗是预测的价值。

对于MSE、RMSE和RMSLE，它们的值越小，模型性能越好5- - - - - -7给出了该模型和W-CONV的计算结果。可以看出，两个模型的平均MSE分别为0.0159和0.0469，而两个模型的平均RMSE分别为0.00388和0.00639。桌子7结果表明，两种模型的平均RMSLEs分别为0.00288和0.00472。无论是最大值、最小值还是平均值，所提出模型的MSE、RMSE和RMSLE都小于W-CONV的值，这与图中所示的结果一致9- - - - - -11．

为了进一步比较，图12展示了基于所提模型和W-CONV的训练过程。结果表明，该模型在第2次迭代时即可收敛，而W-CONV在第4次迭代后仍能收敛。由此可见，与传统的CNN相比，该方法能够更准确、高效地识别刀具磨损状态。这是因为在大数据案例中，如果没有LSTM，训练过程中会忽略一些与时间相关的全局特征。

使用较小的测试数据集进一步研究了W-CONV分类结果较差的原因。在此分析中，仅使用单道次切割的测试数据（如图所示5）.数字13比较了单道切割(小数据例)和全部10道切割(大数据例)的分类精度。

可以看出，对于小数据库，W-CUNC平均预测10次试验的准确性为99.2％，而其平均精度仅为大数据情况下的86.2％。原因在于，对于小数据库，在培训阶段进行了测试数据，其中有10个试验。然而，随着数据量的增加，这是无法实现的，导致使用W-CANC的更糟糕的分类结果。

各模型的训练和测试时间如表所示8．应该提到的是，测试时间是每个样本的时间。所提出的模型的训练时间略高于W-CANC的培训时间，因为LSTM层需要一定的时间来提取全局特征。然而，就每个样本的测试时间而言，所提出的模型和W-CONC都可以达到微秒水平，并且两种型号之间的差异相对较小，这不会阻碍在线监测目的。然而，来自两个模型的分类精度的差异很大，其如图所示8和10，其中所提出的模型可以提供更准确的分类结果。因此，考虑到计算时间和分类准确性，所提出的模型可以提供准确的分类，同时仍然可以满足在线监控要求。

4.3.2。提出的模型在10毫米刀具TCM中的性能

为了进一步验证所提出的模型的鲁棒性，将其在TCM中的有效性与10 本节对mm刀具进行了调查。应该提到的是，此处使用了大数据案例；即，从所有10道次切削的功率数据中随机采集培训和测试样本。结果如表所示9．

从表中可以看出9该模型对10 mm刀具的测试数据也能提供准确的分类，其中10 mm刀具数据集的平均测试精度达到99.75%，最高测试精度为100%，最低测试精度为97.8%。

数字14显示了最低和最高准确率(分别为97.8%和100%)的混淆矩阵。可以发现，虽然有一些数据分类错误，但该模型仍然可以提供准确的分类，因为可以正确地识别不同的刀具磨损情况。此外，10 mm刀具模型的计算时间如表所示10测试时间表明，该模型可以应用于实际应用中，实现准确、在线的TCM。

5.结论

本文提出了一种改进的刀具磨损状态评估深度学习模型，该模型融合了W-CONV和LSTM的优点，能够自动从刀具试验数据中提取可识别的特征。此外，分析中还使用了刀具运行过程中输出的功率信号，这些信号可以轻松有效地采集，而不会给监测系统增加额外的成本和复杂性。因此，该模型可用于刀具磨损状态的在线准确评估。

为了验证该模型的有效性，采集了不同磨损条件下的刀具试验数据。10倍交叉验证结果表明，该模型能够准确、高效地评估刀具磨损状况。与传统CNN的结果相比，该模型具有更好的海量数据处理能力。此外，利用不同尺寸刀具的试验数据进行分析，说明所提模型在识别各种刀具磨损状况时的稳健性，这对实际应用也有帮助。在今后的工作中，还将增加更多的试验数据，以研究所提出的模型对更多刀具状态分类的有效性。此外，通过有限检验对模型进行更新，以提供准确的分类，提高鲁棒性。

数据可用性

与文章相关的一些数据将根据研究需要提供。

利益冲突

作者声明他们没有利益冲突。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金（NSFC）（51975549）、安徽省自然科学基金（1908085ME161）和机械系统与振动国家重点实验室（MSV202017）的资助。

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