基于主軸驅(qū)動(dòng)電流雜波的立銑刀復(fù)雜工況下磨損狀態(tài)辨識(shí)

王 民 ，劉利明 ，宋鎧鈺 ，楊 斌，王 琛

(1.北京工業(yè)大學(xué) 智能監(jiān)控與診斷研究所，北京 100124；2.電火花加工技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100191)

0 引言

在金屬銑削加工過程中，銑刀后刀面及刃口由于切削應(yīng)力、工件摩擦?xí)饾u累積磨損。同時(shí)，刀具與工件之間會(huì)產(chǎn)生相對(duì)振動(dòng)，刀具磨損和振動(dòng)異常不僅直接影響被加工表面質(zhì)量和加工精度，嚴(yán)重時(shí)還會(huì)造成刀具破損，致使工件報(bào)廢、機(jī)床損壞。因此，國(guó)內(nèi)外學(xué)者一直致力于開展刀具狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的研究。

目前國(guó)內(nèi)外刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法主要分為直接法和間接法兩類[1-2]。直接法雖然對(duì)刀具狀態(tài)識(shí)別精度較高，但是大部分直接監(jiān)測(cè)法只適用于非加工過程，不能滿足在線監(jiān)測(cè)的要求，在實(shí)際生產(chǎn)加工過程中實(shí)用性不強(qiáng)；間接法主要通過采集與刀具磨損狀態(tài)相關(guān)的物理信號(hào)，例如，振動(dòng)信號(hào)[3-4]、力信號(hào)[5]、聲發(fā)射信號(hào)[6-7]和電流信號(hào)[8-10]等，然后運(yùn)用信號(hào)處理技術(shù)提取與刀具磨損狀態(tài)相關(guān)的特征，達(dá)到識(shí)別刀具磨損狀態(tài)的目的。間接法的主要優(yōu)勢(shì)在于可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)刀具磨損狀態(tài)，提高了生產(chǎn)效率。但是間接監(jiān)測(cè)方法對(duì)切削力、振動(dòng)信號(hào)的采集需要將傳感器安裝在機(jī)床加工區(qū)域內(nèi)，干擾機(jī)床的正常加工。而電流傳感器安裝位置不會(huì)影響機(jī)床加工，因此采用主軸電流信號(hào)監(jiān)測(cè)刀具磨損狀態(tài)逐漸成為該研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。SALGADO等[8]、李宏坤等[10]利用電流信號(hào)實(shí)現(xiàn)了刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)，但是監(jiān)測(cè)的主軸電流有效值變化趨勢(shì)會(huì)隨加工工藝參數(shù)變化，并不適用于復(fù)雜工況下的立銑刀磨損狀態(tài)在線辨識(shí)。

近年來，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最新的研究成果，以強(qiáng)大的建模和表征能力在圖像和語(yǔ)音處理等領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)處理方面取得了豐碩的成果[11]。因此，將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在特征提取、模式識(shí)別等方面的優(yōu)勢(shì)應(yīng)用到刀具磨損狀態(tài)辨識(shí)中逐漸成為該研究領(lǐng)域的主流。如張存吉等[12]利用小波變化將振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為能量頻譜圖，然后采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)分類識(shí)別。但當(dāng)加工工藝參數(shù)和工件結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)特性發(fā)生改變時(shí)，能量頻譜圖的頻帶分布以及幅值都會(huì)隨之變化，因此該方法也不適用于復(fù)雜工況下的刀具狀態(tài)辨識(shí)。

為了克服主軸驅(qū)動(dòng)電流波形受切削工藝參數(shù)影響無法準(zhǔn)確辨識(shí)復(fù)雜工況下刀具磨損狀態(tài)的難題，本文基于電流雜波受工藝參數(shù)影響小且與刀具磨損和振動(dòng)狀態(tài)相關(guān)性高的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，提出一種利用主軸驅(qū)動(dòng)電流信號(hào)中雜波成分，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)立銑刀狀態(tài)在線辨識(shí)的方法。電流雜波信號(hào)是從主軸電流信號(hào)中分離出反映電流有效值準(zhǔn)靜態(tài)變化的各諧波成分后，得到的與工況(主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度、徑向切深、軸向切深等加工工藝參數(shù))無關(guān)性小的、反映刀具磨損和振動(dòng)異常的信號(hào)。在綜合考慮刀具振動(dòng)和刀具磨損的基礎(chǔ)上，本文將刀具狀態(tài)分為正常磨損、急劇磨損、磨損振動(dòng)異常以及鋒利振動(dòng)異常4種刀具狀態(tài)，同時(shí)利用傅里葉級(jí)數(shù)擬合得到主軸電流信號(hào)各諧波成分后提取雜波信號(hào)，然后將主軸驅(qū)動(dòng)電流雜波信號(hào)作為反映刀具狀態(tài)的特征信號(hào)輸入到改進(jìn)后的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，實(shí)現(xiàn)立銑刀磨損狀態(tài)特征提取和分類。根據(jù)識(shí)別結(jié)果，將該方法與其他刀具狀態(tài)識(shí)別方法進(jìn)行了對(duì)比與分析，結(jié)果顯示所提出的立銑刀狀態(tài)辨識(shí)方法優(yōu)于文獻(xiàn)[10]中的方法。

1 電流雜波產(chǎn)生機(jī)理

在金屬銑削平穩(wěn)加工過程中，隨著銑刀磨損量的不斷累積，銑刀刃口及后刀面與工件之間的接觸方式由線接觸變?yōu)槊娼佑|，接觸面積增加使得銑刀與工件之間的摩擦力增大。而在非平穩(wěn)加工過程中，銑刀與被加工工件之間振動(dòng)異常時(shí)，也會(huì)導(dǎo)致工件加工精度降低，從而使得銑刀與工件之間的摩擦力增大。銑削力會(huì)隨著摩擦力的增大而不斷增大，為銑削過程提供動(dòng)力的主軸電機(jī)驅(qū)動(dòng)電流反映了切削負(fù)荷的變化情況，因此主軸驅(qū)動(dòng)電流中蘊(yùn)含了反映刀具狀態(tài)的特征信息[13]。

當(dāng)切削工藝參數(shù)為：主軸轉(zhuǎn)速3 000 r/min，軸向切削深度0.5 mm，徑向切削深度4 mm，進(jìn)給速度600 mm/min，對(duì)四齒無涂層硬質(zhì)合金立銑刀通過KISLER車銑測(cè)力儀采集到實(shí)驗(yàn)過程中的銑削力信號(hào)如圖1所示。銑削力波形信號(hào)由準(zhǔn)靜態(tài)銑削力分量和動(dòng)態(tài)銑削力分量組成。準(zhǔn)靜態(tài)銑削力分量反映了由切削工藝參數(shù)、加工用量決定的隨立銑刀旋轉(zhuǎn)和進(jìn)給運(yùn)動(dòng)將金屬材料從工件表面剝離下來所需的切削力。銑削力的準(zhǔn)靜態(tài)分量力模型可以表示為[14]：

dFt=Ktc·h(φjz)·dz,dFr=Krc·h(φjz)·dz，dFa=Kac·h(φjz)·dz。

(1)

式中：dFt,dFr,dFa分別表示切向、徑向和軸向力微元；Ktc,Krc,Kac分別表示切向、徑向和軸向切削力系數(shù)；dz,h分別表示刀齒微元軸向切削高度以及切削厚度；φjz表示銑刀刀齒j在軸向深度為z時(shí)與工件間的接觸角。

隨著切削加工的進(jìn)行，銑刀逐漸磨損退化，導(dǎo)致銑刀后刀面以及刃口形狀發(fā)生不規(guī)則變化，銑削力也隨之增大。綜合考慮刀具磨損對(duì)銑刀刃口和后刀面幾何形狀的影響，銑削力模型可以表示為[14]：

dFt=Ktc·h(φjz)·dz+Kte·ds+Ktw·VB·dz,dFr=Krc·h(φjz)·dz+Kre·ds+Krw·VB·dz。

(2)

式中:Kte,Kre分別表示切向、徑向刃口力系數(shù)；Ktw,Krw分別表示后刀面切向、徑向力系數(shù)；ds表示切削刃長(zhǎng)微元；VB表示后刀面磨損帶寬度。

動(dòng)態(tài)銑削力分量較為復(fù)雜，一方面包含了銑削過程中刀具與工件之間相對(duì)振動(dòng)導(dǎo)致的動(dòng)態(tài)切削力，隨著振動(dòng)的加劇，銑削力的動(dòng)態(tài)波動(dòng)量變大；另一方面也包含了因刃口鈍化和后刀面不規(guī)則磨損引起的銑削力的動(dòng)態(tài)波動(dòng)量，隨著刀具磨損的加劇，立銑刀刃口和后刀面不規(guī)則磨損引起接觸面積增大會(huì)導(dǎo)致動(dòng)態(tài)銑削力變化量增大，同時(shí)后刀面接觸面積增大會(huì)增加切削過程摩擦阻尼，起到抑制切削振動(dòng)和動(dòng)態(tài)切削力的作用。

總體而言，隨著立銑刀磨損和振動(dòng)的加劇，動(dòng)態(tài)銑削力變動(dòng)量會(huì)逐漸變大，主軸轉(zhuǎn)速也會(huì)出現(xiàn)波動(dòng)，如圖2所示。主軸轉(zhuǎn)速波動(dòng)會(huì)影響轉(zhuǎn)角變化速率，從而改變?cè)袣庀缎D(zhuǎn)磁場(chǎng)變化規(guī)律，導(dǎo)致相應(yīng)的定、轉(zhuǎn)子自感以及定、轉(zhuǎn)子之間的互感參數(shù)發(fā)生變化(式(3)[15])。而自感互感參數(shù)的變化則會(huì)進(jìn)一步導(dǎo)致電流也會(huì)隨之發(fā)生變化(式(4)[16])。

Lab(θ,φ)=μ0lrg-1(θ,φ)·na(θ,φ)·Nb(θ,φ)dφ；

(3)

(4)

其中：Lab表示任意兩線圈a和b的互感參數(shù)；θ表示轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)角；P表示磁極對(duì)數(shù)；μ0表示真空磁導(dǎo)率；l表示鐵芯長(zhǎng)度；r表示平均氣隙半徑；g-1(θ,φ)，na(θ,φ)，Nb(θ,φ)分別表示氣隙函數(shù)、定子匝函數(shù)和定子繞組函數(shù)，三者都與轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)角θ和定子位置角φ有關(guān)；u表示主軸電機(jī)控制電壓；i表示其電流；R表示定子繞組電阻；Te表示電磁轉(zhuǎn)矩；J表示轉(zhuǎn)動(dòng)慣量；ω表示角速度；Rω表示旋轉(zhuǎn)阻尼系數(shù)；Tmech表示負(fù)載轉(zhuǎn)矩。

如圖3所示，使用型號(hào)為WP-GE1250/M 的GIGE工業(yè)相機(jī)測(cè)量立銑刀后刀面磨損量(圖中紅色標(biāo)識(shí)線之間區(qū)域，藍(lán)色區(qū)域?yàn)楸尘吧?，并根據(jù)銑刀后刀面磨損量和工件加工表面質(zhì)量將刀具狀態(tài)分為正常磨損、急劇磨損、磨損振動(dòng)異常以及鋒利振動(dòng)異常4種。其中：正常磨損和急劇磨損是指在平穩(wěn)加工過程中發(fā)生的后刀面以及刃口的磨損；磨損振動(dòng)異常是指當(dāng)?shù)毒吣p嚴(yán)重時(shí)，后刀面和刃口出現(xiàn)蹦刃現(xiàn)象導(dǎo)致振動(dòng)異?，F(xiàn)象；而鋒利振動(dòng)異常是指選用未使用的鋒利立銑刀進(jìn)行加工，但由于切削工藝參數(shù)選擇不合適導(dǎo)致的切削振動(dòng)異常現(xiàn)象。

在平穩(wěn)銑削加工過程中，隨著銑刀磨損程度加劇，動(dòng)態(tài)銑削力增大會(huì)導(dǎo)致電流信號(hào)變化程度加大，從而導(dǎo)致電流雜波信號(hào)波動(dòng)增大，而在非平穩(wěn)加工過程中，刀具與工件之間相對(duì)振動(dòng)加劇也會(huì)造成動(dòng)態(tài)銑削力增大，從而導(dǎo)致電流雜波波動(dòng)增大。電流雜波信號(hào)是指電流原始信號(hào)與電流趨勢(shì)項(xiàng)之間的差值，如圖3所示，電流雜波信號(hào)會(huì)隨著刀具磨損的累積和刀具與工件之間的相對(duì)振動(dòng)的加劇而變化劇烈，然而僅通過電流原始信號(hào)幅值或者電流雜波幅值并不能有效地對(duì)刀具狀態(tài)進(jìn)行辨識(shí)。為了提高識(shí)別準(zhǔn)確率，本文將使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電流雜波信號(hào)進(jìn)行深度特征挖掘。

2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

在實(shí)際加工過程中，機(jī)床主軸電流信號(hào)是典型的周期信號(hào)，從式(5)傅里葉級(jí)數(shù)的三角展開式可以看出，傅里葉級(jí)數(shù)是將任何周期信號(hào)都看作是由不同諧波的正弦函數(shù)和余弦函數(shù)疊加而成的信號(hào)，因此本文采用傅里葉級(jí)數(shù)對(duì)主軸驅(qū)動(dòng)電流信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合。

(5)

對(duì)銑削實(shí)驗(yàn)過程中采集到的主軸驅(qū)動(dòng)電流信號(hào)使用不同階次傅里葉級(jí)數(shù)進(jìn)行擬合對(duì)比發(fā)現(xiàn)，采用四階傅里葉級(jí)數(shù)擬合既能保證擬合準(zhǔn)確率，最小化原始數(shù)據(jù)與電流趨勢(shì)項(xiàng)的誤差平方和，又能保證擬合效率，節(jié)省數(shù)據(jù)處理時(shí)間。因此，本文應(yīng)選用四階傅里葉級(jí)數(shù)對(duì)主軸驅(qū)動(dòng)電流信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，如圖4所示。

本文選用四階傅里葉級(jí)數(shù)分別對(duì)立銑刀處于同一磨損階段的主軸轉(zhuǎn)速3 000 r/min，切深1 mm(如圖5a)以及主軸轉(zhuǎn)速2 700 r/min,切深0.3 mm(如圖5b)兩種加工工況下采集到的主軸電流信號(hào)進(jìn)行擬合，擬合結(jié)果如圖5所示，電流趨勢(shì)項(xiàng)會(huì)隨主軸轉(zhuǎn)速等加工參數(shù)的改變而發(fā)生變化。

如圖6所示，在刀具狀態(tài)相同，但加工工況不同時(shí)，電流雜波信號(hào)幅值在一定范圍內(nèi)波動(dòng)。因此，本文通過將原始信號(hào)去除電流趨勢(shì)項(xiàng)得到的電流雜波信號(hào)作為立銑刀磨損狀態(tài)的在線辨識(shí)依據(jù)。通過雜波信號(hào)特征辨識(shí)判別立銑刀磨損狀態(tài)，避免了因切削工藝條件改變導(dǎo)致的電主軸驅(qū)動(dòng)電流有效值及趨勢(shì)項(xiàng)信號(hào)波形變化而導(dǎo)致立銑刀狀態(tài)在線辨識(shí)準(zhǔn)確性降低的問題，適合復(fù)雜切削工藝條件下的立銑刀磨損狀態(tài)在線辨識(shí)。

3 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的立銑刀狀態(tài)識(shí)別

3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為特殊的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其實(shí)質(zhì)是構(gòu)建多個(gè)濾波器(卷積核)，對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積及池化，逐層提取輸入數(shù)據(jù)的特征。通過局部感受野，共享權(quán)重和空間降采樣來保持輸入的初始信息，最終獲得輸入數(shù)據(jù)的平移、旋轉(zhuǎn)及縮放不變的特征表示[19]。

本文立銑刀磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以LeNet-5模型為基礎(chǔ)的改進(jìn)模型。由于本次刀具磨損狀態(tài)識(shí)別的分類結(jié)果有有正常磨損、急劇磨損、磨損振動(dòng)異常和鋒利振動(dòng)異常4類，而LeNet-5模型中的Sigmoid分類器只適用于二分類問題，本文將Sigmoid分類器改為用于多分類問題的Softmax分類器。同時(shí)，為了提高整個(gè)算法的運(yùn)行效率，節(jié)省運(yùn)行時(shí)間，本文將激活函數(shù)由Sigmoid函數(shù)改為Relu函數(shù)，將池化層的采樣方式由原來的平均池化改為最大池化，既保證了收斂速度，又緩解了梯度消失現(xiàn)象和過擬合現(xiàn)象。

一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖7所示，由一個(gè)輸入層、兩個(gè)卷積層、兩個(gè)池化層、一個(gè)扁平層、一個(gè)全連接層和一個(gè)輸出層組成。其中：輸入層是一個(gè)128×1的輸入矩陣，兩層卷積層分別使用的是24個(gè)9×1的卷積核和48個(gè)9×1的卷積核進(jìn)行圖像過濾，池化層使用的是6×1的池化核來對(duì)上一層數(shù)據(jù)圖縮放。整個(gè)學(xué)習(xí)過程主要包括特征提取、分類和參數(shù)優(yōu)化。通過卷積層和池化層對(duì)圖片實(shí)現(xiàn)特征提取，然后使用Softmax分類器根據(jù)提取到的特征進(jìn)行分類，最后根據(jù)實(shí)際分類與樣本分類構(gòu)建損失函數(shù)，利用逐層反向傳播算法來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到最好的識(shí)別效果。

3.2 立銑刀磨損狀態(tài)識(shí)別過程

為有效識(shí)別立銑刀狀態(tài)，本文提出一種利用主軸驅(qū)動(dòng)電流信號(hào)中雜波成分通過一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)立銑刀狀態(tài)在線辨識(shí)的方法，該方法的實(shí)現(xiàn)步驟如圖8所示。

具體識(shí)別步驟如下：

(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理

整個(gè)數(shù)據(jù)預(yù)處理過程如圖8所示，分別將訓(xùn)練集和測(cè)試集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，得到與主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度、軸向切深、徑向切深等加工工藝參數(shù)有關(guān)的電流趨勢(shì)項(xiàng)信號(hào)之后，將電流趨勢(shì)項(xiàng)信號(hào)剔除，得到與加工工藝參數(shù)無關(guān)的電流雜波信號(hào)。最后將訓(xùn)練集的電流雜波信號(hào)進(jìn)行歸一化處理，輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。

(2)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練主要包括網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和參數(shù)微調(diào)兩部分。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練是在隨機(jī)初始化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)之后開始逐層訓(xùn)練，得到訓(xùn)練結(jié)果。參數(shù)微調(diào)則是根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果與樣本標(biāo)簽之間的誤差進(jìn)行誤差反向傳播，調(diào)整各層參數(shù)。通過不斷訓(xùn)練和調(diào)整參數(shù)，使得整個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別效果達(dá)到最優(yōu)。

(3)測(cè)試

將測(cè)試集經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理后的電流雜波信號(hào)輸入到優(yōu)化好的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得到測(cè)試結(jié)果。

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

為驗(yàn)證本文提出的立銑刀磨損狀態(tài)識(shí)別方法的可行性，本文在一臺(tái)DM1007加工中心上進(jìn)行了銑刀狀態(tài)識(shí)別實(shí)驗(yàn)(如圖9a所示)，實(shí)驗(yàn)所用銑刀為無涂層硬質(zhì)合金立銑刀，如圖9c所示，直徑為10 mm，刀齒數(shù)為4，銑削方式為半接觸順銑，工件材料為45號(hào)鋼。為加速刀具磨損、節(jié)省實(shí)驗(yàn)時(shí)間，實(shí)驗(yàn)采用干式銑削的方式。主軸驅(qū)動(dòng)電流信號(hào)通過霍爾電流互感器進(jìn)行采集，如圖9b所示，數(shù)據(jù)采樣頻率為6 400 Hz。

實(shí)驗(yàn)選擇5組加工工藝參數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，具體的切削工藝參數(shù)及選用每組參數(shù)進(jìn)行加工時(shí)發(fā)生急劇磨損大約時(shí)間如表1所示。其中：第5組切削工藝參數(shù)是進(jìn)行鋒利振動(dòng)異常實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)時(shí)間較短未發(fā)生急劇磨損。通過數(shù)控編程對(duì)方形鋼料進(jìn)行連續(xù)分層銑削，根據(jù)銑刀后刀面磨損量和工件加工表面質(zhì)量等將刀具狀態(tài)分為正常磨損、急劇磨損、磨損振動(dòng)異常以及鋒利振動(dòng)異常4種，在加工初始階段，電流幅值在1.0 A附近波動(dòng)，當(dāng)?shù)毒甙l(fā)生急劇磨損時(shí)電流幅值增大到1.5 A左右，而當(dāng)發(fā)生磨損振動(dòng)異常時(shí)電流會(huì)增大到2.0 A，刀具狀態(tài)與電流有效值的對(duì)應(yīng)關(guān)系如圖10所示。共選取54 000組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，13 500組數(shù)據(jù)作為測(cè)試集，數(shù)據(jù)集組成如表2所示。

表1 切削工藝參數(shù)

表2 數(shù)據(jù)集組成

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為驗(yàn)證本文提出的立銑刀狀態(tài)識(shí)別方法的有效性和優(yōu)異性，通過MATLAB 2017b對(duì)本文方法進(jìn)行了測(cè)試，將測(cè)試結(jié)果用混淆矩陣表示(如圖11c所示)，4種類別的識(shí)別正確率分別達(dá)到了99.0%, 95.1%, 97.5%以及96.1%。此外，將本文方法與LeNet-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(結(jié)果如圖11a所示)以及文獻(xiàn)[9]中使用的加噪堆棧稀疏自編碼器方法(結(jié)果如圖11b所示)進(jìn)行了對(duì)比分析。

與LeNet-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比，在迭代次數(shù)相同的情況下，本文所用的改進(jìn)后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂快，特征提取效率更高，識(shí)別效果更好。而使用LeNet-5模型出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象，并且其使用Sigmoid作為分類器并不適用于本文的4個(gè)分類結(jié)果的識(shí)別，導(dǎo)致刀具所有狀態(tài)都識(shí)別為第一類正常磨損。

與文獻(xiàn)[10]中使用的加噪堆棧稀疏自編碼器相比，當(dāng)?shù)螖?shù)為60次時(shí)，使用自編碼器進(jìn)行分類識(shí)別率最高，整體識(shí)別率可以達(dá)到90.79%，其對(duì)4個(gè)類別的識(shí)別率分別為95.34%，87.89%，84.79%和87.44%。通過數(shù)據(jù)對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，在平穩(wěn)銑削加工時(shí)的刀具正常磨損階段，由于信號(hào)相對(duì)平穩(wěn)，堆棧稀疏自編碼器方法對(duì)刀具磨損狀態(tài)的辨識(shí)可以達(dá)到一個(gè)理想的識(shí)別率。而當(dāng)處于急劇磨損、磨損振動(dòng)異常以及鋒利振動(dòng)異常狀態(tài)時(shí)，刀具與工件表面摩擦力增大，銑削力增大導(dǎo)致加工過程振動(dòng)較大，此時(shí)使用自編碼器識(shí)別結(jié)果較差。

對(duì)本文使用的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證以后，其損失函數(shù)收斂較快，識(shí)別率較高，如圖12所示，經(jīng)過5次迭代后誤差損失函數(shù)降低到0.05以下，當(dāng)?shù)螖?shù)在10～15次時(shí)損失函數(shù)趨近于0。將實(shí)驗(yàn)采集到的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，整體識(shí)別率能達(dá)到97.54%，更進(jìn)一步說明了本文所提方法對(duì)狀態(tài)識(shí)別的優(yōu)異性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可實(shí)現(xiàn)對(duì)立銑刀磨損狀態(tài)的在線準(zhǔn)確辨識(shí)，且適合于變切削條件下的磨損狀態(tài)在線辨識(shí)，為復(fù)雜工況下立銑刀剩余壽命的在線預(yù)測(cè)打下基礎(chǔ)。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文提出一種利用主軸驅(qū)動(dòng)電流信號(hào)中雜波成分、通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)立銑刀狀態(tài)在線辨識(shí)的方法，該方法基于銑刀磨損和振動(dòng)異常會(huì)導(dǎo)致主軸驅(qū)動(dòng)電流信號(hào)出現(xiàn)不規(guī)則雜波成分的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，利用傅里葉級(jí)數(shù)和最小二乘法擬合剔除與加工工藝參數(shù)相關(guān)的主軸負(fù)載變動(dòng)成分，然后提取與加工工況無關(guān)性小的反應(yīng)刀具磨損和振動(dòng)狀態(tài)的電流雜波信號(hào)。同時(shí)，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信號(hào)圖像整體特征和局部微小變化特征提取方面的優(yōu)勢(shì)，在原有的LeNet-5模型基礎(chǔ)上對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，將剩余的反映立銑刀狀態(tài)的驅(qū)動(dòng)電流雜波信號(hào)經(jīng)過歸一化之后輸入到改進(jìn)后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行立銑刀狀態(tài)特征提取和分類。通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析表明，本文提出的方法，數(shù)據(jù)處理簡(jiǎn)單有效，綜合考慮了切削振動(dòng)和刀具磨損對(duì)主軸驅(qū)動(dòng)電流的影響，排除了切削過程異常振動(dòng)對(duì)刀具磨損狀態(tài)辨識(shí)的干擾，可實(shí)現(xiàn)對(duì)立銑刀磨損狀態(tài)的在線準(zhǔn)確辨識(shí)。并且該方法受切削工藝參數(shù)影響小，適合于復(fù)雜工況下的立銑刀磨損狀態(tài)在線辨識(shí)，為科學(xué)合理制定換刀規(guī)則以及立銑刀剩余壽命的在線預(yù)測(cè)打下基礎(chǔ)。為了進(jìn)一步提高基于主軸電流雜波分量進(jìn)行刀具磨損在線辨識(shí)的準(zhǔn)確性，后續(xù)還將圍繞電主軸電磁力矩在線觀測(cè)等方面開展理論和實(shí)驗(yàn)研究，并建立準(zhǔn)確的刀具磨損預(yù)測(cè)機(jī)理模型。