念志偉，林正英，朱圣杰

(福州大學(xué) 機(jī)械工程及自動化學(xué)院，福建 福州 350108)

0 引言

大型工件，特別是結(jié)構(gòu)復(fù)雜的加工件，加工時間長，生產(chǎn)組織難度大。對于大型工件而言，監(jiān)控加工過程，掌握加工進(jìn)度信息，既能夠確保加工任務(wù)的完成，提高加工效率，又能夠根據(jù)生產(chǎn)進(jìn)度的情況來進(jìn)行調(diào)度優(yōu)化。

機(jī)床加工的過程中能量的消耗會反映出機(jī)床的加工情況，大型工件的實時加工過程對應(yīng)著機(jī)床加工功率數(shù)據(jù)的實時變化。一些學(xué)者針對工件加工過程中能耗變化的狀況展開研究。WANG Q L等對連續(xù)功率信號進(jìn)行重復(fù)分析并在加工過程中進(jìn)行能效的多狀態(tài)建模，實現(xiàn)加工過程異常的檢測[1]。CAI Y等提出了一種連續(xù)小波變換和快速獨立分量分析相結(jié)合的方法，提取銑削過程中能效狀態(tài)的特征[2]。單東日等系統(tǒng)分析了柔性作業(yè)車間的工件加工過程中各階段的機(jī)床能耗與時間特性，通過遺傳算法和功率信息建立工件批量加工調(diào)度模型[3]。賀曉輝等通過分析工件加工過程功率變化特征，提出一種結(jié)合工件加工功率信息特征分析及支持向量機(jī)分類的工件在線識別和統(tǒng)計方法[4]。顧文斌等設(shè)計了一種以嵌入式技術(shù)為基礎(chǔ)的數(shù)控機(jī)床能耗監(jiān)控系統(tǒng)，可實時采集和監(jiān)控機(jī)床加工過程中的能耗狀態(tài)[5]。

目前大多數(shù)文獻(xiàn)能耗與加工過程的研究，部分是針對工件加工過程中總體能耗數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行分析,部分是針對能耗監(jiān)控方法研究，但是未考慮工件加工過程中的功率變化。為此，針對現(xiàn)有研究的不足和問題，本文針對大型工件加工過程中的功率變化進(jìn)行分析，實現(xiàn)對加工過程的監(jiān)控。

1 大型工件加工進(jìn)度狀態(tài)信息采集方法

1.1 工件加工過程功率狀態(tài)曲線的分析

劉飛等[6]對功率曲線進(jìn)行分析后得出結(jié)論，工件的每一個加工過程，都有著一個確定的功率狀態(tài)曲線與其相對應(yīng)；反之，功率狀態(tài)曲線上的每一點，對應(yīng)著工件某一時刻的加工進(jìn)度狀態(tài)信息。以實際銑削過程為例，圖1所示為機(jī)床銑削鋁合金過程中的功率數(shù)據(jù)曲線。根據(jù)功率數(shù)據(jù)曲線與實際加工過程的工步變化，可將數(shù)據(jù)分成空載進(jìn)刀、銑刀接觸、銑削表面、銑刀離開以及空載運行五個部分。

圖1 銑削鋁合金的功率數(shù)據(jù)曲線

以加工工件前事先獲取的功率數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，建立工件工步識別模型，然后根據(jù)加工過程中實時采集的功率數(shù)據(jù)，將其輸入模型從而得出實時工步結(jié)果，監(jiān)控工件加工過程。

1.2 長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

長短時記憶(LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的初衷是為了解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的長期依賴問題，避免像循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN在處理長序列數(shù)據(jù)上會產(chǎn)生梯度消失的情況[7]。LSTM主要由遺忘門ft、輸入門it、記憶單元C以及輸出門Ot組成,單元結(jié)構(gòu)如圖2所示[8]。

圖2 LSTM的細(xì)胞結(jié)構(gòu)

LSTM的關(guān)鍵就是記憶單元，在單元上方從左至右貫穿單元，它能夠?qū)⑸弦粋€單元的信息傳輸?shù)较乱粋€單元。

LSTM的單元更新主要由3個門控制，其中控制神經(jīng)單元決定其需要遺忘哪些信息，遺忘門為

ft=σ(Wf·[ht-1,xt]+bf)

(1)

負(fù)責(zé)更新細(xì)胞狀態(tài)的輸入門為

it=σ(Wi·[ht-1,xt]+bi)

(2)

(3)

決定當(dāng)前時刻細(xì)胞輸出的輸出門為

Ot=σ(Wxo·Xt+Who·ht-1+bo)

(4)

ht=Ot·tanh(Ct)

(5)

LSTM的細(xì)胞狀態(tài)為

(6)

2 基于LSTM的大型工件工步識別模型

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)之間的差異性會對模型的學(xué)習(xí)能力產(chǎn)生負(fù)面影響。由于模型的數(shù)據(jù)來源是采集大型工件加工過程中的功率數(shù)據(jù)，功率數(shù)據(jù)的大小隨著工件加工工步的變化而變化，不同工步之間數(shù)值差距可能過大。因此為了保證模型的參數(shù)能夠穩(wěn)定收斂，需對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

另外為了使功率數(shù)據(jù)能夠符合LSTM框架中的輸入層和輸出層要求，需要將輸入的加工工件的功率數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可監(jiān)督數(shù)據(jù)，將功率數(shù)據(jù)打上標(biāo)簽，以便進(jìn)行分類識別。

2.2 模型構(gòu)建

由于僅使用單變量功率數(shù)據(jù)實現(xiàn)大型工件工步識別，其數(shù)據(jù)的特征有限，因此本文所構(gòu)建的LSTM網(wǎng)絡(luò)只有三層，第一層為輸入層，第二層為LSTM層，第三層為Dense層。模型損失函數(shù)選用交叉熵?fù)p失函數(shù)(binary_crossentropy)，優(yōu)化選取基于梯度下降的ADAM算法。

在構(gòu)建LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程中，隱藏神經(jīng)元數(shù)目、初始學(xué)習(xí)率大小以及輸入量長度等重要參數(shù)會直接影響到模型識別效果，必須對模型中的這些參數(shù)進(jìn)行優(yōu)選，提高模型識別的精度。這里采用大型工件工步判斷的準(zhǔn)確率(accuracy)作為檢驗識別模型效果的指標(biāo):

(7)

其中TR為工步判斷正確的數(shù)量。

網(wǎng)格搜索法(grid search method，GSM)是一種比較常用的優(yōu)化算法，通過指定超參數(shù)，對訓(xùn)練集進(jìn)行窮舉訓(xùn)練，最后選出最優(yōu)模型的超參數(shù)。采用網(wǎng)格搜索法對輸入量長度、隱藏神經(jīng)元數(shù)目和初始學(xué)習(xí)率大小進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，根據(jù)3個參數(shù)訓(xùn)練不同模型，再通過模型的準(zhǔn)確率得分確定最優(yōu)的參數(shù)。

模型主要流程圖如圖3所示。

圖3 模型流程圖

3 某大型工件模擬驗證

3.1 模擬實例

以主軸箱加工為例，對加工工步功率進(jìn)行模擬驗證，工件結(jié)構(gòu)圖如圖4所示。

圖4 主軸箱結(jié)構(gòu)圖

根據(jù)工件的加工工藝流程，以其中一道工序為例，該道工序的工藝規(guī)劃如表1所示。表中，轉(zhuǎn)速單位為r/min；尺寸單位為mm。

表1主軸箱加工的某道工序工步

當(dāng)材料為灰鑄鐵時，銑削功率、銑削力的經(jīng)驗公式[9]如下：

(8)

(9)

其中：Pc為銑削功率；Fc為銑刀切削力；ap為切削深度；ae為加工表面寬度；fz為每齒進(jìn)給量；d0為銑刀直徑；Z為銑刀齒數(shù)；n為銑刀轉(zhuǎn)速。

根據(jù)公式建立加工工件功率數(shù)據(jù)集，模擬大型工件加工的參考功率曲線如圖5所示。

圖5 參考功率曲線

因為功率數(shù)據(jù)是由加工工件時以10s為一次采集頻率，相鄰數(shù)據(jù)的時間點接近，所以設(shè)定窗口長度的取值范圍取[30，40，50]，隱藏層神經(jīng)元個數(shù)的取值為[50,100,150,200],初始學(xué)習(xí)率設(shè)置[0.001,0.01,0.1]。

取網(wǎng)格搜索法對于超參數(shù)的模型得分，記錄了不同參數(shù)條件下的結(jié)果。表2-表4列出了輸入時間窗長度為30、40、50的得分?jǐn)?shù)。

表2 窗口長度為30的參數(shù)尋優(yōu)

表3 窗口長度為40的參數(shù)尋優(yōu)

表4 窗口長度為50的參數(shù)尋優(yōu)

從表2-表4可以看出，使用網(wǎng)格搜索法對于超參數(shù)進(jìn)行遍歷，得到窗口長度為50，學(xué)習(xí)率為0.001，隱藏神經(jīng)元數(shù)量為50的情況下網(wǎng)格搜索法的分類得分最高，模型的精度更好。

3.2 實驗與結(jié)果

為了體現(xiàn)本模型在數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)，實驗中，在相同數(shù)據(jù)集的情況下分別采用了LSTM、SVM和KNN 3種不同的方法對數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，并計算準(zhǔn)確率(表5)。

表5 不同方法的準(zhǔn)確率

由表5可知，LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率遠(yuǎn)高于另外兩種方法，這是因為對于加工過程可能會出現(xiàn)功率相近的情況，SVM和KNN無法識別工步的區(qū)別，因此LSTM更有優(yōu)勢。

依照網(wǎng)格搜索法選取的超參數(shù)建立工步識別模型。工步識別的模型結(jié)果如圖6-圖7所示。圖6是模型在訓(xùn)練集上的預(yù)測準(zhǔn)確率(accuracy)的變化情況，圖7是模型在訓(xùn)練集上的損失率(loss)變化情況。

圖6 準(zhǔn)確率變化圖

圖7 損失率變化圖

LSTM模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率達(dá)到0.988 4，損失率為0.014 8。

將訓(xùn)練好的模型用在測試集上測試，準(zhǔn)確率達(dá)到99.13%，損失率為0.013 6。模型在測試集上的表現(xiàn)優(yōu)秀，分類結(jié)果與實際工步結(jié)果相差小，能夠起到監(jiān)控大型工件加工過程的作用。

4 結(jié)語

本文根據(jù)機(jī)床加工大型工件時功率數(shù)據(jù)具有的非線性和非平穩(wěn)性的特征，提出了基于網(wǎng)格搜索法優(yōu)化的LSTM大型工件工步識別模型，通過識別工件工步實現(xiàn)監(jiān)控大型工件加工過程。通過對于大型工件的模擬實驗，證實了模型的有效性，同時通過功率信息數(shù)據(jù)監(jiān)控大型工件加工過程，為工廠在調(diào)度、加工管理方面的優(yōu)化提供了一定的參考。