尹 晨 周世超 何建樑 孫宇昕 王禹林

南京理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，南京，210094

0 引言

刀具作為數(shù)控機(jī)床的直接切削部件，加工過(guò)程中會(huì)與工件、加工切屑不斷發(fā)生劇烈摩擦，在持續(xù)變熱力耦合的作用下會(huì)不可避免地產(chǎn)生磨損，直至刀具失效。倘若失效刀具未及時(shí)更換，輕則造成工件加工質(zhì)量下降，重則造成工件報(bào)廢、機(jī)床故障，因此，實(shí)現(xiàn)機(jī)床加工過(guò)程中刀具磨損狀態(tài)的在線監(jiān)測(cè)及識(shí)別，對(duì)保證機(jī)床加工質(zhì)量穩(wěn)定性、提高生產(chǎn)效率具有重要意義。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者在刀具磨損方面開(kāi)展了大量的研究工作，依據(jù)測(cè)量原理來(lái)看，刀具磨損的識(shí)別方法大體可以分為兩類：直接測(cè)量法和間接測(cè)量法[1]。直接測(cè)量法大多通過(guò)視覺(jué)[2]、光學(xué)[3]或圖像[4-5]等測(cè)量方式直接對(duì)刀具的幾何尺寸、磨損狀態(tài)等進(jìn)行測(cè)量，其優(yōu)點(diǎn)在于能夠直接準(zhǔn)確地識(shí)別刀刃幾何形狀和表面質(zhì)量的變化，測(cè)量速度快，但其測(cè)量過(guò)程大都要求停機(jī)檢測(cè)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)的在線監(jiān)測(cè)，且測(cè)量過(guò)程易受到切屑、冷卻液影響。不同于直接測(cè)量法，間接測(cè)量法是利用刀具產(chǎn)生磨損后其加工狀態(tài)的變化，測(cè)量能夠反映這種變化的切削力[6-7]、振動(dòng)[8]、聲發(fā)射[9-11]、電機(jī)功率[12]等信號(hào)。隨著信號(hào)分析處理技術(shù)、特征提取與模式識(shí)別技術(shù)的不斷發(fā)展，間接測(cè)量法逐漸成為識(shí)別機(jī)床刀具磨損狀態(tài)主流方法。謝楠等[13]利用機(jī)床加工過(guò)程中的功率信號(hào)，提出了一種融合主成分分析法與C-支持向量機(jī)的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)模型；MADHUSUDANA等[14]利用離散小波變換和支持向量機(jī)(support vector machine, SVM)構(gòu)建故障診斷模型；TOBON-MEJIA等[15]利用動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)刀具的磨損狀態(tài)進(jìn)行建模，通過(guò)對(duì)刀具不同退化階段的判別實(shí)現(xiàn)其故障診斷；張棟梁等[16]提出一種融合混沌時(shí)序分析與SVM的刀具磨損狀態(tài)識(shí)別方法。

然而，上述采用間接測(cè)量法實(shí)現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)識(shí)別的方法大都是基于某一種監(jiān)測(cè)信號(hào)開(kāi)展研究，未考慮不同種類信號(hào)在刀具磨損監(jiān)測(cè)中的優(yōu)勢(shì)，如振動(dòng)信號(hào)對(duì)加工過(guò)程中的刀具狀態(tài)變化敏感、主軸電機(jī)的電流信號(hào)能間接反映刀具與工件間切削力的變化等[1]。近年來(lái)，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法在機(jī)械設(shè)備故障監(jiān)測(cè)與狀態(tài)識(shí)別中顯示出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)與巨大的潛力[17]，相比于傳統(tǒng)信號(hào)處理方法，深度學(xué)習(xí)依靠其強(qiáng)大的特征提取能力和出眾的模式識(shí)別效果，在利用多源信號(hào)實(shí)現(xiàn)刀具狀態(tài)準(zhǔn)確識(shí)別方面表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢(shì)[18-20]。DOU等[21]利用稀疏自編碼器對(duì)在線監(jiān)測(cè)的振動(dòng)信號(hào)和力進(jìn)行建模，并成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同磨削條件下的刀具磨損判別；SOUALHI等[22]利用自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)提出了一種適用于不同傳感器的健康指標(biāo)構(gòu)建方法；CAI等[23]對(duì)刀具的切削力、振動(dòng)信號(hào)、聲發(fā)射等多源監(jiān)測(cè)信號(hào)與刀具磨損狀態(tài)間的映射模型進(jìn)行了研究；高宏力等[24]利用主成分分析法對(duì)刀具切削力、振動(dòng)信號(hào)中的多個(gè)特征進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)了刀具壽命檢測(cè)；何彥等[25]利用長(zhǎng)短時(shí)記憶卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)振動(dòng)、力、聲發(fā)射等信號(hào)實(shí)現(xiàn)了刀具磨損的監(jiān)測(cè)。

盡管上述深度學(xué)習(xí)方法在提取多源信號(hào)特征、識(shí)別刀具磨損狀態(tài)方面已取得一定效果，但一方面其多源信號(hào)大都是在實(shí)驗(yàn)環(huán)境下且機(jī)床在某一特定狀態(tài)下運(yùn)行時(shí)采集的，而實(shí)際加工過(guò)程中機(jī)床的加工參數(shù)會(huì)隨著工序的切換而改變，使得機(jī)床的運(yùn)行狀態(tài)始終在變化，制約了這些方法在實(shí)際加工過(guò)程中的應(yīng)用。另一方面，利用間接測(cè)量法識(shí)別刀具磨損狀態(tài)的基本前提是多源信號(hào)的采集應(yīng)處于刀具與工件接觸的“切削過(guò)程”，而實(shí)際加工中諸如工序切換、刀具更替等步驟必定會(huì)伴隨著產(chǎn)生刀具與工件未產(chǎn)生接觸的“切削間隙”，如何去除在“切削間隙”中采集到的干擾信號(hào)仍有待解決。此外，隨著OPC_UA、MTConnect等機(jī)床通信協(xié)議的不斷普及，西門子、華中數(shù)控等國(guó)內(nèi)外知名數(shù)控系統(tǒng)都支持?jǐn)?shù)控系統(tǒng)加工參數(shù)的監(jiān)測(cè)與采集，這其中包含了許多與機(jī)床加工過(guò)程直接相關(guān)的控制信號(hào)[26]，這些控制信號(hào)在刀具磨損監(jiān)測(cè)方面的價(jià)值仍有待挖掘。

本文提出一種基于多源同步信號(hào)與深度學(xué)習(xí)的刀具磨損在線識(shí)別方法，該方法充分利用機(jī)床加工過(guò)程的刀具振動(dòng)、主軸功率及數(shù)控系統(tǒng)參數(shù)等多源信號(hào)實(shí)現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)感知，并利用數(shù)控代碼觸發(fā)的方式避免因加工參數(shù)變化而帶來(lái)的信號(hào)波動(dòng)。通過(guò)引入高頻振動(dòng)特征和皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)實(shí)現(xiàn)多源信號(hào)的樣本區(qū)分與特征篩選，避免“切削間隙”信號(hào)的干擾的同時(shí)提高數(shù)據(jù)樣本質(zhì)量。最后采用識(shí)別精度高、診斷效率高的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(one-dimensional convolutional neural network, 1-D CNN)搭建刀具磨損狀態(tài)在線診斷模型，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型與其他模型相比具有更高的診斷效率和準(zhǔn)確性。

1 刀具磨損在線識(shí)別框架

測(cè)量信號(hào)的選擇是實(shí)現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)準(zhǔn)確識(shí)別的重要前提，雖然切削力對(duì)刀具磨損變化最為敏感，但高昂的測(cè)量成本制約了其應(yīng)用于實(shí)際加工過(guò)程。本文綜合振動(dòng)信號(hào)對(duì)加工過(guò)程中的刀具狀態(tài)變化敏感、主軸電機(jī)電流的變化與刀具切削力波動(dòng)高度相關(guān)、數(shù)控系統(tǒng)加工參數(shù)能直接反映機(jī)床加工過(guò)程等優(yōu)勢(shì)，同時(shí)選取刀具振動(dòng)、主軸功率、數(shù)控系統(tǒng)參數(shù)作為判斷刀具磨損狀態(tài)的多源信號(hào)，因此，如何保證多源信號(hào)間的同步性至關(guān)重要。若不同來(lái)源信號(hào)間的采樣存在時(shí)間差，則各種信號(hào)對(duì)應(yīng)的機(jī)床實(shí)際加工狀態(tài)會(huì)有差異，進(jìn)而影響某一時(shí)刻下對(duì)刀具磨損狀態(tài)識(shí)別的精度。

綜上所述，本文所提出的刀具磨損診斷方法的詳細(xì)流程框架如圖1所示，主要包含4個(gè)步驟：

圖1 刀具磨損在線識(shí)別方法流程圖Fig.1 Flow chart of the tool wear onlinerecognition method

(1)首先采用數(shù)控代碼觸發(fā)的方式實(shí)現(xiàn)多源信號(hào)在特定工序段的采集，該方法不僅能夠保證多源信號(hào)的時(shí)間同步，還避免了實(shí)際加工過(guò)程中因加工參數(shù)變化而帶來(lái)的信號(hào)波動(dòng)干擾。

(2)按照時(shí)間一致性原則，利用各類信號(hào)的采樣時(shí)間信息實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合，獲取包含振動(dòng)、功率及數(shù)控系統(tǒng)參數(shù)的多源同步信號(hào)融合樣本。

(3)由于實(shí)際加工中諸如工序切換、上下料等步驟必定會(huì)伴隨著因刀具與工件未產(chǎn)生接觸而出現(xiàn)的“切削間隙”，而判斷刀具磨損狀態(tài)的融合樣本應(yīng)對(duì)應(yīng)刀具與工件接觸的“切削過(guò)程”，故在獲取多源信號(hào)融合樣本后，通過(guò)提取振動(dòng)特征實(shí)現(xiàn)“切削過(guò)程”樣本劃分，并考慮到多源信號(hào)在豐富刀具磨損狀態(tài)信息的同時(shí)會(huì)不可避免地引入無(wú)關(guān)特征，故利用皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)篩選出與刀具狀態(tài)強(qiáng)關(guān)聯(lián)的特征，得到高質(zhì)量樣本的同時(shí)減小特征維度。

(4)從提高刀具磨損在線診斷速度的角度出發(fā)，選取計(jì)算效率較高的1-D CNN模型搭建刀具磨損識(shí)別模型，實(shí)現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)的在線識(shí)別。

2 刀具磨損診斷方法

2.1 多源信號(hào)同步在線采集

本文提出的基于數(shù)控代碼觸發(fā)的機(jī)床加工過(guò)程多源數(shù)據(jù)采集方法的流程見(jiàn)圖2，詳細(xì)過(guò)程介紹如下：

圖2 機(jī)床加工過(guò)程多源數(shù)據(jù)采集方法流程圖Fig.2 Flow chart of multi-source data acquisitionmethod during machining

(1)設(shè)置采集起止標(biāo)志碼。分析機(jī)床實(shí)際加工工序，選取主軸轉(zhuǎn)速、切削量等主要加工參數(shù)恒定或變化較小的工序作為信號(hào)采集的目標(biāo)工序，在其對(duì)應(yīng)的數(shù)控程序段之前設(shè)置開(kāi)始采集數(shù)控標(biāo)志代碼，在其數(shù)控程序段的結(jié)束處設(shè)置結(jié)束采集標(biāo)志代碼。

(2)采集標(biāo)志碼判定。在數(shù)據(jù)采集上位機(jī)中部署多源信號(hào)采集程序，并搭建上位機(jī)與數(shù)據(jù)采集硬件的信號(hào)傳輸局域網(wǎng)，利用機(jī)床通信協(xié)議讀取數(shù)控系統(tǒng)參數(shù)，獲取機(jī)床當(dāng)前運(yùn)行的數(shù)控代碼，并實(shí)時(shí)判定加工程序是否運(yùn)行到起止標(biāo)志碼處。

(3)多源信號(hào)同步采集。當(dāng)監(jiān)測(cè)到加工程序運(yùn)行到開(kāi)始采集標(biāo)志代碼時(shí)，多源信號(hào)采集程序開(kāi)始運(yùn)行，并保存多源信號(hào)采集到的時(shí)間信息。由于控制數(shù)據(jù)采集硬件采集的信號(hào)軟件自動(dòng)同時(shí)觸發(fā)，故不同來(lái)源信號(hào)標(biāo)記的時(shí)間信息能保證同步。

(4)數(shù)據(jù)保存。隨著加工程序的進(jìn)行，當(dāng)上位機(jī)監(jiān)測(cè)到結(jié)束采集的數(shù)控標(biāo)志代碼時(shí)，停止多源信號(hào)采集程序并保存數(shù)據(jù)，獲得機(jī)床運(yùn)行時(shí)在目標(biāo)工序過(guò)程中的多源同步信號(hào)。

2.2 多源信號(hào)融合及切削過(guò)程樣本識(shí)別

為實(shí)現(xiàn)“切削過(guò)程”采集信號(hào)的準(zhǔn)確識(shí)別，將多源信號(hào)以樣本的形式進(jìn)行融合。如圖3所示，由于傳感器及機(jī)床數(shù)據(jù)都是時(shí)序信號(hào)，故以采樣時(shí)間為橫軸，將采樣周期t內(nèi)采集到的多源數(shù)據(jù)組成一個(gè)融合樣本，其中振動(dòng)信號(hào)的數(shù)據(jù)樣本記為sv，且sv∈Sv，對(duì)應(yīng)的采樣點(diǎn)數(shù)為M，即sv=(sv1,sv2,…svM)。同樣地，功率信號(hào)的數(shù)據(jù)樣本記為sp，且sp∈Sp，其采樣點(diǎn)數(shù)為N，則功率數(shù)據(jù)樣本sp=(sp1,sp2,…,spN)；數(shù)控系統(tǒng)參數(shù)的數(shù)據(jù)樣本記為sc∈Sc，對(duì)應(yīng)的采樣點(diǎn)數(shù)為Q，則數(shù)據(jù)樣本sc=(sc1,sc2,…,scQ)。將上述振動(dòng)、功率及數(shù)控系統(tǒng)樣本進(jìn)行歸一化處理，并拼接為多源數(shù)據(jù)融合樣本，記為x*=(sv,sp,sc)∈X*，即x*=(sv1,sv2,…,svM,sp1,sp2,…,spN,sc1,sc2,…,scQ)。

圖3 多源信號(hào)融合示意圖Fig.3 Diagram of multi-source signal fusion

(1)

其中，fm為頻域信號(hào)頻率分量，dvm為對(duì)應(yīng)的頻域信號(hào)的幅值。設(shè)定切削狀態(tài)區(qū)分閾值，實(shí)現(xiàn)“切削過(guò)程”與“切削間隙”融合樣本的劃分，獲得僅包含“切削過(guò)程”融合樣本x#的數(shù)據(jù)樣本集X#。

2.3 多源信號(hào)樣本的特征篩選

由多源信號(hào)組成的數(shù)據(jù)樣本x#∈X#在全面反映機(jī)床刀具磨損狀態(tài)的同時(shí)，不可避免地會(huì)引入無(wú)關(guān)的信號(hào)噪聲。為提高樣本質(zhì)量、減小數(shù)據(jù)維度，提出基于皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)的特征篩選方法。皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)廣泛用于度量?jī)蓚€(gè)變量間線性相關(guān)程度，用字母r表示。r的變化范圍在[-1, 1]之間，其大小表示兩個(gè)變量之間的相關(guān)性，當(dāng)r>0時(shí)表明兩個(gè)變量間大體成正相關(guān)關(guān)系，反之兩個(gè)變量則表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)，其數(shù)學(xué)定義為兩個(gè)變量間協(xié)方差和標(biāo)準(zhǔn)差的比值：

(2)

其中，X、Y表示變量，μ、σ分別為均值與方差。由于融合樣本表示一段加工時(shí)間內(nèi)采集得到的離散信號(hào)，對(duì)應(yīng)信號(hào)特征的總體分布無(wú)從確定，故本文采用基于樣本度量的方式計(jì)算融合樣本x#各維特征與刀具磨損狀態(tài)之間相關(guān)系數(shù)，公式如下:

(3)

2.4 刀具磨損診斷模型

針對(duì)經(jīng)過(guò)切削過(guò)程樣本篩選、特征篩選得出的多源信號(hào)樣本x∈X，本文用計(jì)算效率較高的的1-D CNN實(shí)現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)在線識(shí)別。1-D CNN由輸入層、交替鏈接的卷積層和池化層、全連接層和輸出層構(gòu)成。

(4)

i=1,2,…，N

xl+1=maxpool(yl,σ)

(5)

(6)

(7)

(8)

3 實(shí)驗(yàn)

(a)初期磨損 (b)正常磨損 (c)急劇磨損圖4 實(shí)驗(yàn)刀具底刃磨損圖Fig.4 The bottom edge wear pictures ofexperimental tools

為了驗(yàn)證本文刀具磨損在線識(shí)別方法在機(jī)床加工過(guò)程中的有效性，以大連科德的KMC600S UMT五軸立式車銑復(fù)合加工中心為對(duì)象，對(duì)其刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)。實(shí)驗(yàn)中刀具磨損狀態(tài)按照初期磨損、正常磨損、急劇磨損劃分[1]，分別采用新刀、加工精度保持穩(wěn)定的刀、已磨鈍即將更換的平頭銑刀對(duì)45鋼件進(jìn)行加工。圖4為實(shí)驗(yàn)選取銑刀在顯微鏡下的底刃磨損圖，可以看出：在初期磨損階段，刀尖出現(xiàn)細(xì)微缺失；隨著加工的進(jìn)行，刀具進(jìn)入正常磨損階段，刀刃出現(xiàn)較小缺口，表面逐漸出現(xiàn)明顯的擦傷；進(jìn)一步加工，刀具進(jìn)入劇烈磨損階段，刀刃出現(xiàn)較大缺口，并伴隨有卷刃現(xiàn)象，切屑粘黏在刀具刃口處?？紤]到刀具初期磨損過(guò)程相對(duì)較短、長(zhǎng)時(shí)間用磨鈍刀具加工可能會(huì)影響機(jī)床性能，分別使用新刀、穩(wěn)定加工的刀、已磨鈍的刀完成10、20、15個(gè)工件的加工。結(jié)合實(shí)際加工工藝，選取工件加工中的平面銑削過(guò)程為監(jiān)測(cè)工序，該工序中主軸轉(zhuǎn)速為2000 r/min，切削深度為1 mm，進(jìn)給量為0.5 mm/r。

實(shí)驗(yàn)裝置如圖5所示，其中振動(dòng)信號(hào)通過(guò)安裝在主軸箱體上的Dytran3143D三軸加速度傳感器和NI CDAQ-9189數(shù)采箱進(jìn)行采集；功率信號(hào)利用與主軸供電模塊相連的HIOKI-PW3337功率分析儀進(jìn)行采集；數(shù)控系統(tǒng)信號(hào)利用Socket協(xié)議由加工中心的GNC62型數(shù)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)采集。通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)網(wǎng)線和交換機(jī)將數(shù)采箱、功率分析儀和數(shù)控系統(tǒng)組成數(shù)據(jù)采集局域網(wǎng)，依照2.1節(jié)所述的方法，在數(shù)控加工程序中插入采集標(biāo)識(shí)碼的同時(shí)將相應(yīng)信號(hào)采集軟件部署到采集控制電腦中，實(shí)現(xiàn)振動(dòng)、功率以及數(shù)控系統(tǒng)參數(shù)的同步在線采集，其中振動(dòng)信號(hào)采樣頻率為12 kHz，功率信號(hào)采集頻率為20 Hz，數(shù)控系統(tǒng)信號(hào)采樣頻率為1 Hz。

圖5 實(shí)驗(yàn)裝置Fig.5 Experimental setup

4 結(jié)果及分析

4.1 多源信號(hào)同步性驗(yàn)證

以加工一個(gè)工件采集到的多源信號(hào)為例，選取X向振動(dòng)、U相電流以及Y軸位置來(lái)驗(yàn)證振動(dòng)信號(hào)、功率信號(hào)以及數(shù)控系統(tǒng)信號(hào)的同步采集情況。保存的數(shù)據(jù)記錄顯示：采樣時(shí)間從10∶12∶31開(kāi)始到10∶17∶28結(jié)束，歷時(shí)298 s。期間共采集得到X向振動(dòng)3 586 000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，U相電流5968個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，Y軸位置299個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。振動(dòng)信號(hào)、功率信號(hào)以及數(shù)控系統(tǒng)參數(shù)的采樣頻率之比為12 000∶20∶1，實(shí)際測(cè)得數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)比值為11 993∶19.96∶1，考慮到小于1 s時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生的采樣差異及時(shí)間記錄誤差，上述誤差在可接受范圍內(nèi)。進(jìn)一步將上述采集信號(hào)進(jìn)行可視化，如圖6所示，可以看到X軸振動(dòng)信號(hào)和Y軸位置具備較明顯的周期性，符合目標(biāo)工序中來(lái)回銑削的加工特點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的加工過(guò)程多源信號(hào)同步采集方法可有效獲取機(jī)床運(yùn)行在目標(biāo)程序段的數(shù)據(jù)。

圖6 單工件加工過(guò)程多源信號(hào)Fig.6 Multi-source signals during oneworkpiece processing

4.2 刀具磨損診斷模型驗(yàn)證

刀具磨損狀態(tài)模型的驗(yàn)證包含三個(gè)步驟：①“切削過(guò)程”自動(dòng)識(shí)別;②多源信號(hào)強(qiáng)相關(guān)特征篩選;③基于1-D CNN的刀具磨損狀態(tài)識(shí)別。如第2.1節(jié)所述，以采樣頻率最低的數(shù)控系統(tǒng)信號(hào)為基準(zhǔn)，設(shè)定一個(gè)多源信號(hào)融合樣本的采樣時(shí)間為1 s，則x*=(sv,sp,sc)∈R4012×1，其中振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)樣本sv∈R3600×1，功率信號(hào)數(shù)據(jù)樣本sp∈R400×1，數(shù)控系統(tǒng)信號(hào)數(shù)據(jù)樣本sc∈R12×1，獲得多源信號(hào)數(shù)據(jù)集X*共3264條數(shù)據(jù)樣本，其中刀具初期磨損、正常磨損以及急劇磨損的樣本數(shù)分別為717、1534、1013。

4.2.1切削過(guò)程自動(dòng)識(shí)別

圖7 部分振動(dòng)信號(hào)的中心頻率圖Fig.7 Center frequency diagram of vibration signals

4.2.2多源信號(hào)特征篩選

首先利用傅里葉變換將樣本x#中的振動(dòng)信號(hào)sv轉(zhuǎn)換到頻域，并去除其中的直流分量，考慮到頻域頻譜的對(duì)稱性，選擇只保留一半的頻域特征，則獲得振動(dòng)特征s′v∈R1800×1；將功率信號(hào)sp中的每個(gè)功率參數(shù)取其平均值，則獲得的功率特征s′p∈R20×1；由于數(shù)控系統(tǒng)信號(hào)采樣頻率低，故直接以原始信號(hào)作為特征，即s′c∈R12×1。綜上所述，在進(jìn)行特征篩選前，多源信號(hào)融合樣本x#∈R1832×1具備1832維特征，其詳細(xì)構(gòu)成如表1所示。

表1 融合樣本的特征分布

針對(duì)上述共1832維特征，利用式(3)分別計(jì)算它們與刀具磨損狀態(tài)的相關(guān)系數(shù)r′，計(jì)算結(jié)果可視化如圖6所示。基于r′值判斷特征是否相關(guān)的閾值需結(jié)合實(shí)際加工過(guò)程中的工藝參數(shù)進(jìn)行確定，例如本文監(jiān)測(cè)的目標(biāo)工序中的主軸轉(zhuǎn)速始終為2000 r/min不變，而該特征與刀具磨損狀態(tài)的r′值為0.08，即相關(guān)系數(shù)閾值應(yīng)大于0.08。通過(guò)類似分析，最終設(shè)置相關(guān)系數(shù)閾值為0.2，小于該閾值的特征進(jìn)行剔除，最終獲得的單個(gè)數(shù)據(jù)樣本x∈R652×1。為直觀展示特征篩選的作用，采用t-SNE降維方法，將經(jīng)過(guò)特征篩選后樣本與原始信號(hào)樣本可視化如圖9所示。由圖可知，相較于特征篩選后的數(shù)據(jù)樣本，原始信號(hào)樣本重疊度較高，且分布毫無(wú)規(guī)律；而經(jīng)過(guò)特征篩選后樣本不僅重疊度降低、區(qū)分性變強(qiáng)，而且分布呈現(xiàn)出環(huán)狀規(guī)律，證明了特征篩選方法的有效性。

圖8 信號(hào)特征與刀具磨損狀態(tài)的r′系數(shù)分布Fig.8 r′values between signal features and toolwear status

(a)原始信號(hào)樣本

(b)特征篩選后樣本圖9 數(shù)據(jù)可視化Fig.9 Data visualization

4.2.3刀具磨損狀態(tài)識(shí)別結(jié)果及分析

經(jīng)過(guò)“切削過(guò)程”樣本篩選和多源信號(hào)特征篩選后，用于實(shí)現(xiàn)刀具磨損識(shí)別數(shù)據(jù)集X共包含2199條特征維度為652的數(shù)據(jù)樣本，從中隨機(jī)選取80%的樣本作為訓(xùn)練集，其余作為測(cè)試集。為了保證模型的順利收斂，訓(xùn)練過(guò)程采用變學(xué)習(xí)率和5折交叉驗(yàn)證的方式進(jìn)行，提高樣本容量的同時(shí)增強(qiáng)模型的魯棒性。圖10所示為訓(xùn)練過(guò)程的損失曲線及識(shí)別精度，模型較快地收斂到了最優(yōu)點(diǎn)。重復(fù)上述步驟20次，最終獲得基于1-D CNN的刀具磨損狀態(tài)診斷模型平均識(shí)別精度高達(dá)99.81%，表明了1-D CNN在刀具磨損狀態(tài)識(shí)別中的有效性。更進(jìn)一步地，圖11所示為經(jīng)過(guò)1-D CNN卷積層提取后的信號(hào)特征，相較于圖9b中特征篩選后的樣本，經(jīng)過(guò)卷積映射后刀具磨損狀態(tài)已能實(shí)現(xiàn)明顯區(qū)分，證明了本文方法的有效性。

(a)損失曲線

(b)識(shí)別精度曲線圖10 1-D CNN訓(xùn)練過(guò)程Fig.10 Training process of 1-D CNN

圖11 1-D CNN中卷積層提取后的信號(hào)特征Fig.11 Extracted features of the convolutionallayers in 1-D CNN

為更好地說(shuō)明1-D CNN診斷模型在刀具磨損狀態(tài)識(shí)別中的優(yōu)越性，將常用的分類模型如隨機(jī)森林(random forest, RF)、支持向量機(jī)(SVM)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為對(duì)比進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，同樣重復(fù)訓(xùn)練20次，不同模型的平均識(shí)別精度及每100個(gè)數(shù)據(jù)樣本的計(jì)算時(shí)間如表2所示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，上述模型均有效地識(shí)別刀具的磨損狀態(tài)，其中1-D CNN模型的識(shí)別精度99.81%最高，計(jì)算時(shí)間為22.98 ms，僅次于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這主要是因?yàn)?-D CNN作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在前向傳播及反向迭代過(guò)程中需要經(jīng)過(guò)更多卷積層和池化層的映射。但從診斷精度來(lái)看，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)97.42%的診斷精度是所有模型中最低的。SVM的識(shí)別精度僅次于1-D CNN，為99.12%；但從計(jì)算時(shí)間來(lái)看，SVM又比1-D CNN要慢一個(gè)量級(jí)，為209.4 ms。為進(jìn)一步展示不同模型針對(duì)每種刀具磨損狀態(tài)的診斷效果，將每種模型的混淆矩陣可視化，如圖12所示。由圖可知，各模型對(duì)刀具正常磨損狀態(tài)的識(shí)別精度最高，均能達(dá)到100%。而識(shí)別率相對(duì)較低的BP、RF模型主要是不能完全區(qū)分刀具初期磨損與急劇磨損階段的樣本，潛在原因可能是刀具在正常磨損階段切削狀態(tài)相對(duì)平穩(wěn)，在初期和急劇磨損階段的狀態(tài)變化都比較劇烈所致。而在實(shí)際機(jī)床監(jiān)測(cè)過(guò)程中，需要監(jiān)測(cè)提示更換的正是處于急劇磨損階段的刀具。綜上所述，相對(duì)于其他三種模型，1-D CNN模型為實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中刀具磨損狀態(tài)識(shí)別的最優(yōu)選擇。

表2 不同模型診斷結(jié)果

(a)隨機(jī)森林分類 (b)支持向量機(jī)分類

(c)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類 (d)1-D CNN分類圖12 不同模型的混淆矩陣Fig.12 The confusion matrixes of different models

5 結(jié)論

本文提出一種基于多源同步信號(hào)與深度學(xué)習(xí)的刀具磨損在線識(shí)別方法，該方法利用數(shù)控代碼觸發(fā)的方式實(shí)現(xiàn)了實(shí)際加工過(guò)程中刀具振動(dòng)、主軸功率、數(shù)控系統(tǒng)參數(shù)等多源信號(hào)的同步采集，結(jié)果表明該方法可以準(zhǔn)確有效地采集到目標(biāo)工序的多源信號(hào)，有效排除了實(shí)際加工過(guò)程中因工序變化而帶來(lái)的信號(hào)波動(dòng)干擾；同時(shí)，基于高頻振動(dòng)特征和皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)的信號(hào)處理方法可以有效實(shí)現(xiàn)樣本劃分和特征篩選，保證了多源信號(hào)融合樣本的有效性；最后基于1-D CNN建立的診斷模型有效地實(shí)現(xiàn)了刀具磨損狀態(tài)的在線識(shí)別，與支持向量機(jī)、隨機(jī)森林以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比，該模型具備更高的識(shí)別精度和更快的診斷效率。另外，本文所提方法中功率信號(hào)的采集仍依賴于特定的采集裝置，實(shí)際應(yīng)用中會(huì)帶來(lái)額外的成本，因此如何充分利用數(shù)控系統(tǒng)參數(shù)中功率相關(guān)的信號(hào)、降低多源信號(hào)采集成本將是下一步要研究的問(wèn)題。