基于多域特征聯(lián)合分布適配的刀具磨損狀態(tài)識(shí)別

黃 華，姚嘉靖，薛文虎，呂延軍

(1.蘭州理工大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，甘肅 蘭州 730050；2.西安理工大學(xué) 機(jī)械與精密儀器工程學(xué)院，陜西 西安 710048)

0 引言

刀具磨損在線監(jiān)測作為數(shù)控機(jī)床故障監(jiān)測的重要任務(wù)之一，對(duì)產(chǎn)品加工質(zhì)量、刀具利用率、加工時(shí)間、機(jī)床使用壽命都具有極其重要的作用。研究表明，準(zhǔn)確可靠的刀具狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)可避免由于各種因素造成的75%的停機(jī)時(shí)間，提高10%～60%的生產(chǎn)率，節(jié)省10%～40%的生產(chǎn)成本[1]。因此，建立一套有效的刀具狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)可以在刀具達(dá)到磨損標(biāo)準(zhǔn)之前完成換刀，從而提高加工效率[2]。

刀具磨損監(jiān)測常用方法有直接法和間接法[3]兩種。間接法不需要停機(jī)離線測量，可實(shí)現(xiàn)刀具在線監(jiān)測，應(yīng)用最為廣泛。間接法一般通過采集刀具運(yùn)行信號(hào)，利用傅里葉變換、小波包分解[4]、希爾伯特黃變換[5]等方法提取信號(hào)中與刀具磨損相關(guān)的特征，并對(duì)其進(jìn)行選擇，篩選后的特征輸入隨機(jī)森林[6]、支持向量機(jī)[7-8]等機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行模型訓(xùn)練與測試。目前，已有許多針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)建模的研究。如秦國華等[9]提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的刀具磨損監(jiān)測與控制方法，可有效監(jiān)測刀具磨損；肖鵬飛等[10]建立了一種基于自適應(yīng)動(dòng)態(tài)無偏最小二乘支持向量機(jī)的刀具磨損預(yù)測模型，具有較高的建模效率和預(yù)測精度。近年來，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)由于比機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)擁有更深的網(wǎng)絡(luò)層次，模型訓(xùn)練過程中可自適應(yīng)提取與刀具磨損相關(guān)的特征，應(yīng)用日益廣泛[11-14]。如何彥等[15]提出了一種基于長短時(shí)記憶卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的刀具磨損在線監(jiān)測模型，對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行序列和多維度特征提取，利用線性回歸實(shí)現(xiàn)了特征到刀具磨損值的映射；戴穩(wěn)等[16]研究了基于深度學(xué)習(xí)的銑刀磨損狀態(tài)預(yù)測，建立了基于堆疊稀疏自動(dòng)編碼網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種預(yù)測模型，可有效分類刀具磨損狀態(tài)。

盡管上述基于機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的建模方法都能夠準(zhǔn)確識(shí)別刀具磨損狀態(tài)，但只能用于恒定加工參數(shù)下的刀具磨損監(jiān)控。當(dāng)加工參數(shù)發(fā)生變化時(shí)，模型識(shí)別精度難以保證，泛化性較差。鑒于此，本文提出一種基于多域特征聯(lián)合分布適配的刀具狀態(tài)識(shí)別模型，可通過特征適配算法來縮小不同加工參數(shù)下的特征差異[17]，從而實(shí)現(xiàn)不同參數(shù)下刀具磨損狀態(tài)的準(zhǔn)確識(shí)別。首先對(duì)不同加工參數(shù)的切削信號(hào)在時(shí)域、頻域、時(shí)頻域分別進(jìn)行特征提取，再用JDA(joint distribution adaptation)算法[18]對(duì)不同參數(shù)下的多域特征進(jìn)行適配。最后利用K-最近鄰(K-Nearest Neighbor, KNN)分類算法訓(xùn)練速度快、分類精度高、模型簡單的優(yōu)點(diǎn)，將其作為刀具磨損狀態(tài)識(shí)別的分類器，對(duì)無標(biāo)簽刀具磨損數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)識(shí)別。

1 多域特征聯(lián)合分布適配原理

1.1 多域特征提取

特征提取是對(duì)傳感器采集的大量原始信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單化處理，同時(shí)包含數(shù)據(jù)原有信息的過程。為了深度挖掘原始信號(hào)數(shù)據(jù)包含的刀具磨損信息，本文分別從時(shí)域、頻域、時(shí)頻域?qū)μ卣鬟M(jìn)行提取。

時(shí)域分析在原始信號(hào)數(shù)據(jù)中直接提取各類統(tǒng)計(jì)特征，具體特征包括均值、歪度、峭度、均方值、方根幅值、均方根值、絕對(duì)均值、波形指標(biāo)、峰值指標(biāo)、脈沖指標(biāo)、裕度指標(biāo)、峭度指標(biāo)。傳感器原始信號(hào)數(shù)據(jù)可表示為x(i)，i=1,2,3…N，N為采樣點(diǎn)數(shù)，最終提取時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征14個(gè)。

頻域分析通過傅里葉變換將原始信號(hào)數(shù)據(jù)由時(shí)域變換到頻域，再進(jìn)行圖譜分析和特征參數(shù)的提取。頻域分析的目的在于尋找隨著刀具磨損程度的增加，頻譜的中心頻率、峭度頻率等特征參數(shù)發(fā)生變化的規(guī)律。具體頻域特征表達(dá)式如下:

其中:x(k)表示x(i)的第k個(gè)頻譜;f(k)表示x(i)的第k個(gè)頻譜的頻率值。經(jīng)過頻域分析最終可獲得頻域統(tǒng)計(jì)特征6個(gè)。

時(shí)頻域分析利用小波包分解將原始信號(hào)數(shù)據(jù)分解成多個(gè)子帶，再提取各個(gè)子帶的小波包平均能量作為特征值。通過時(shí)頻域分析可以彌補(bǔ)頻域分析由于傅里葉變換窗口固定，以及一些非平穩(wěn)的、短時(shí)的特征無法直接體現(xiàn)的不足。本文使用‘db4’小波基函數(shù)對(duì)加工過程中采集的原始信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行3層小波包分解，獲得8個(gè)子帶信號(hào)，將子帶中小波包系數(shù)的平均能量作為特征參數(shù)，最終可得8個(gè)時(shí)頻域特征。

經(jīng)過多域特征分析，可提取常用于刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測的時(shí)域特征14個(gè)、頻域特征6個(gè)、時(shí)頻域特征8個(gè)，總共28個(gè)特征。提取的多域特征用于后續(xù)特征適配以及模型的訓(xùn)練與測試。

1.2 多域特征聯(lián)合分布適配原理

聯(lián)合分布適配算法作為遷移學(xué)習(xí)的一種，其基本原理是通過對(duì)源域相關(guān)知識(shí)進(jìn)行遷移來輔助目標(biāo)域下的建模任務(wù)[19]。本文將帶標(biāo)簽加工參數(shù)下的刀具磨損數(shù)據(jù)作為源域，不帶標(biāo)簽的另一組加工參數(shù)下的磨損數(shù)據(jù)作為目標(biāo)域，通過遷移學(xué)習(xí)中的特征適配算法JDA對(duì)兩組加工參數(shù)下的多域特征進(jìn)行適配，來消除特征分布差異，達(dá)到遷移目的。一般的遷移學(xué)習(xí)特征適配算法如遷移成分分析(Transfer Component Analysis，TCA)通過對(duì)邊緣分布進(jìn)行適配，不斷縮小兩域之間的距離。但該算法只在邊緣分布存在差異的假設(shè)下進(jìn)行適配，適配能力有限。JDA算法分別將源域特征和目標(biāo)域特征的邊緣分布與條件分布同時(shí)適配，從而達(dá)到特征適配的最好效果。本文利用JDA算法來解決不同加工參數(shù)對(duì)應(yīng)的源域特征與目標(biāo)域特征的分布不同問題。在特征適配后，源域特征用于訓(xùn)練分類模型，目標(biāo)域特征對(duì)模型進(jìn)行分類測試。

源域帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)可表示為Ds={xs,ys}，目標(biāo)域中不帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)可表示為Dt={xt,yt}，其中yt未知。JDA算法假設(shè)源域和目標(biāo)域的特征空間和標(biāo)簽空間一致，但源域(P(xs))和目標(biāo)域(P(xt))邊緣概率分布不同，且源域(P(ys|xs))和目標(biāo)域(P(yt|xt))條件概率分布也不同。算法通過在降維過程中同時(shí)調(diào)整邊緣概率和條件概率分布，尋找一個(gè)變換矩陣A，使得經(jīng)過變換后的源域(P(ATxs))和目標(biāo)域(P(ATxt))邊緣概率分布接近，同時(shí)源域(P(ys|ATxs))和目標(biāo)域(P(yt|ATxt))的條件概率分布也接近。具體過程如下：

(1)屬性保留

假設(shè)X=[x1,…xn]∈Rm×n，其中n=ns+st，m為向量維度，H為中心化矩陣，則協(xié)方差矩陣為XHXT。 令A(yù)為轉(zhuǎn)換矩陣，此時(shí)問題轉(zhuǎn)化為：

maxATA=Itr(ATXHXTA)。

(1)

取XHXT中最大的k個(gè)特征值對(duì)應(yīng)的特征向量，將其組成正交矩陣A，A∈Rm×k。 設(shè)映射后的數(shù)據(jù)為Z，則Z=ATX,Z∈Rk×n。

(2)邊緣分布適配

邊緣分布適配使用最大均值差異(Maximum Mean Difference，MMD)來最小化源域數(shù)據(jù)和目標(biāo)域數(shù)據(jù)的分布差異，具體表達(dá)為：

(2)

求解式(2)，可使映射后的目標(biāo)域數(shù)據(jù)與源域數(shù)據(jù)之間的邊緣概率分布差異減小。

(3)條件分布適配

計(jì)算條件概率分布需已知目標(biāo)域數(shù)據(jù)標(biāo)簽，但在刀具磨損狀態(tài)識(shí)別任務(wù)中目標(biāo)域數(shù)據(jù)沒有標(biāo)簽。JDA算法可利用源域帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)分類器，用該分類器給目標(biāo)域數(shù)據(jù)打上偽標(biāo)簽，再利用偽標(biāo)簽計(jì)算目標(biāo)域數(shù)據(jù)的條件概率分布。

取標(biāo)簽空間{1,2,…,C}的任一類別c，在類別c上計(jì)算源域條件概率分布(P(xs|ys=c))和目標(biāo)域條件概率分布(P(xt|yt=c))之間的距離。所有類別上源域和目標(biāo)域數(shù)據(jù)的條件概率分布的距離可表達(dá)為：

(3)

JDA算法的最終目標(biāo)是使方差最大化，同時(shí)最小化邊緣概率分布和條件概率分布，結(jié)合式(1)～式(3)，可得最終目標(biāo)函數(shù)：

(4)

求解式(4)可得到最終的變換矩陣A，從而可縮小源域特征集與目標(biāo)域特征集之間的差異，解決不同加工參數(shù)下刀具磨損的特征差異問題。

2 多域特征聯(lián)合分布適配的刀具磨損識(shí)別流程

多域特征聯(lián)合分布適配的刀具磨損識(shí)別原理為：首先利用傳感器采集加工過程中的主軸交流電流信號(hào)、主軸聲發(fā)射信號(hào)、工作臺(tái)聲發(fā)射信號(hào)、主軸振動(dòng)信號(hào)、工作臺(tái)振動(dòng)信號(hào)，將其作為原始信號(hào)數(shù)據(jù)；在此基礎(chǔ)上，將帶標(biāo)簽的加工參數(shù)下的切削信號(hào)數(shù)據(jù)作為源域，不帶標(biāo)簽的另一組加工參數(shù)下的切削信號(hào)數(shù)據(jù)作為目標(biāo)域，分別進(jìn)行多域特征提取，進(jìn)而獲得源域特征集Hs與目標(biāo)域特征集Ht；進(jìn)一步利用JDA算法對(duì)所得多域特征進(jìn)行適配，從而獲得分布類似的特征表達(dá)Zs和Zt；最后，將適配后的特征分別用于KNN狀態(tài)識(shí)別模型的訓(xùn)練與測試。多域特征聯(lián)合分布適配的刀具磨損識(shí)別流程如下：

(1)訓(xùn)練集與測試集的構(gòu)建 將不同加工參數(shù)下的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行多域特征提取作為特征適配的源域特征Hs與目標(biāo)域特征Ht。

(2)多域特征聯(lián)合分布適配 利用JDA算法對(duì)源域與目標(biāo)域特征進(jìn)行適配，通過算法映射，使Hs與Ht經(jīng)過迭代后分布差異不斷減小，最終獲得最優(yōu)的特征表達(dá)Zs和Zt。

(3)刀具磨損狀態(tài)識(shí)別 適配后的特征Zs對(duì)KNN模型進(jìn)行訓(xùn)練，Zt對(duì)模型進(jìn)行測試，即可完成刀具磨損狀態(tài)識(shí)別任務(wù)。具體流程如圖1所示。

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

本章選用NASA銑削數(shù)據(jù)集開展實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證[20]。選擇切削過程中主軸交流電流、主軸和工作臺(tái)的振動(dòng)以及主軸和工作臺(tái)聲發(fā)射共5種傳感器信號(hào)，實(shí)驗(yàn)在松浦加工中心MC-510V上進(jìn)行傳感器信號(hào)的采集，傳感器安裝位置及刀具磨損監(jiān)控過程示意圖如圖2所示。電流傳感器采集主軸電機(jī)交流電流信號(hào)，聲發(fā)射傳感器和振動(dòng)傳感器分別安裝在加工中心的工作臺(tái)和主軸上，最大采樣頻率為250 Hz，每次走刀采集9 000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。刀具選擇帶有6個(gè)刀片的立式端面銑刀，刀片型號(hào)為KC710，工件材料為鑄鐵，尺寸為483 mm×178 mm×51 mm。

NASA銑削數(shù)據(jù)集中有16個(gè)刀具磨損數(shù)據(jù)，包含8組加工參數(shù)，選擇其中的3組加工參數(shù)分別作為特征適配的源域與目標(biāo)域，具體加工參數(shù)如表1所示。其中主軸轉(zhuǎn)速均為826 r/min保持不變，工件材料均為鑄鐵，切削深度為0.75 mm和1.5 mm，進(jìn)給量為0.25 mm/rev和0.5 mm/rev。

表1 3種加工參數(shù)

3.1 數(shù)據(jù)處理及樣本集劃分

由于實(shí)驗(yàn)過程中刀具磨損的測量在離線非連續(xù)狀態(tài)下進(jìn)行，存在進(jìn)退刀現(xiàn)象，導(dǎo)致加工過程中采集到的傳感器信號(hào)包含一部分干擾信號(hào)，會(huì)對(duì)最終的狀態(tài)識(shí)別精度造成一定影響。因此，對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行切分處理，來消除信號(hào)采集過程中進(jìn)退刀造成的影響。以參數(shù)1的第一次走刀樣本為例，對(duì)5種傳感器信號(hào)的處理結(jié)果如圖3所示。經(jīng)過上述處理過程，可獲得完整的刀具切削信號(hào)，用于后續(xù)特征提取和刀具磨損狀態(tài)識(shí)別模型的建立。

根據(jù)每次走刀后，刀具后刀面的磨損值大小，作出了3組加工參數(shù)下的刀具磨損曲線，如圖4所示。表明各加工參數(shù)下的刀具磨損曲線間存在差異，但磨損趨勢基本一致。磨損值在0.15 mm以下時(shí)，由于刀具表面粗糙度大、涂料不均等原因，在開始切削的短時(shí)間內(nèi)磨損較快；磨損值在0.15～0.40 mm時(shí)，刀具處于穩(wěn)定磨損階段，磨損趨勢比較平緩；0.4 mm以后刀具出現(xiàn)劇烈磨損現(xiàn)象，基本達(dá)到使用壽命。綜合3組加工參數(shù)的刀具磨損情況，可將磨損過程劃分成3個(gè)磨損階段。初始磨損階段(標(biāo)簽1)：0 mm～0.15 mm；中期磨損階段(標(biāo)簽2)：0.15 mm～0.4 mm；后期磨損階段(標(biāo)簽3)：0.4 mm以上。磨損階段劃分依據(jù)如表2所示。

表2 磨損階段劃分

三組加工參數(shù)下，每次走刀過程中各傳感器都對(duì)應(yīng)9 000個(gè)采樣點(diǎn)，以1 024個(gè)順序采樣點(diǎn)作為刀具磨損狀態(tài)下該次走刀的一個(gè)樣本。一次走刀完成后，原始信號(hào)經(jīng)切分處理，可得6個(gè)樣本。選用其中的14次走刀數(shù)據(jù)，最終可得到樣本點(diǎn)數(shù)為1 024的84個(gè)樣本集。

劃分完成的樣本分別在時(shí)域、頻域、時(shí)頻域進(jìn)行多域特征提取，得到28個(gè)特征，5種傳感器信號(hào)共可得到140個(gè)特征。利用基于t分布的隨機(jī)近鄰嵌入法(t-SNE)將提取的特征進(jìn)行降維可視化[21]，結(jié)果如圖5所示。由于刀具磨損階段劃分是在刀具磨損的全壽命周期下進(jìn)行，3個(gè)磨損階段存在過渡關(guān)系，多域特征在降維可視化后各磨損階段都能聚類，呈連續(xù)分布狀態(tài)，且具有一定的相似性，表明將遷移學(xué)習(xí)算法JDA用于本文刀具磨損狀態(tài)識(shí)別任務(wù)，符合遷移學(xué)習(xí)的使用前提，可避免負(fù)遷移現(xiàn)象的發(fā)生。

如圖6所示為參數(shù)1與參數(shù)2的主軸交流電流信號(hào)在3個(gè)磨損階段下的時(shí)域波形、頻譜圖和子帶能量占比圖。以參數(shù)1為例進(jìn)行說明，同種加工參數(shù)下，交流電流時(shí)域波形最大幅值在3個(gè)磨損階段分別為3.94、5.00和5.61，頻率最大幅值分別為2.12、2.65和3.64，兩者隨著刀具磨損程度加劇都有增加趨勢。小波包分解后子帶能量主要集中在前兩個(gè)子帶中，其中第1個(gè)子帶能量占比在3個(gè)磨損階段分別為80.10%、74.07%和67.27%，隨著磨損程度加劇子帶能量占比依次減少；相反，第2個(gè)子帶能量占比在3個(gè)磨損階段分別為17.94%、24.35%和31.04%，隨著磨損程度加劇子帶能量占比依次增加。以上分析表明，切削信號(hào)在時(shí)域、頻域、時(shí)頻域都與刀具磨損程度具有一定的正相關(guān)或負(fù)相關(guān)關(guān)系，有利于后續(xù)特征到刀具磨損映射模型的建立。

在不同加工參數(shù)下的同一磨損階段，信號(hào)波形、頻譜圖的最大幅值和子帶能量占比在3個(gè)磨損階段存在較大差異。以初始磨損階段為例，兩種加工參數(shù)下的時(shí)域波形最大幅值分別為3.5和1.9，頻率最大幅值分別為2.2和1.7，第1個(gè)子帶能量占比分別為80.10%和81.52%，第2個(gè)子帶能量占比分別為17.94%和17.10%。表明不同加工參數(shù)下的同一磨損階段，刀具磨損機(jī)理存在差異，所獲得的切削信號(hào)數(shù)據(jù)分布不同，導(dǎo)致信號(hào)特征存在差異。這種信號(hào)特征差異給不同加工參數(shù)下刀具磨損狀態(tài)的準(zhǔn)確識(shí)別帶來了較大挑戰(zhàn)。

3.2 不同加工參數(shù)下的刀具磨損狀態(tài)識(shí)別

為驗(yàn)證本文方法的有效性，通過7種建模方法進(jìn)行驗(yàn)證。

模型1不采用任何特征適配算法，源域數(shù)據(jù)訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，目標(biāo)域數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行測試；

模型2不采用任何特征適配算法，源域數(shù)據(jù)訓(xùn)練SVM分類模型，目標(biāo)域數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行測試；

模型3不采用任何特征適配算法，源域數(shù)據(jù)訓(xùn)練KNN分類模型，目標(biāo)域數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行測試；

模型4利用JDA算法對(duì)特征進(jìn)行適配，適配后的源域特征數(shù)據(jù)訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型，目標(biāo)域特征數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行測試；

模型5利用JDA算法對(duì)特征進(jìn)行適配，適配后的源域特征數(shù)據(jù)訓(xùn)練SVM分類模型，目標(biāo)域特征數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行測試；

模型6利用TCA算法對(duì)特征進(jìn)行適配，適配后的源域特征數(shù)據(jù)訓(xùn)練KNN模型，目標(biāo)域特征數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行測試；

模型7利用JDA算法對(duì)特征進(jìn)行適配，適配后的源域特征數(shù)據(jù)訓(xùn)練KNN分類模型，目標(biāo)域特征數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行測試。

如圖7所示為經(jīng)JDA算法特征適配前后，3個(gè)磨損階段的特征概率密度圖，其中參數(shù)1為訓(xùn)練集特征，參數(shù)2為測試集特征。特征適配前，兩組加工參數(shù)下不同磨損階段的多域特征概率密度存在明顯差異，尤其是在初期磨損階段差異最大，中期次之，后期相對(duì)較小。這表明不同加工參數(shù)下刀具在相同的磨損階段磨損規(guī)律存在差異，因此用一組參數(shù)下的磨損數(shù)據(jù)建立的刀具磨損識(shí)別模型來識(shí)別另一組加工參數(shù)下的數(shù)據(jù)可能會(huì)引起較大的識(shí)別誤差；經(jīng)JDA算法適配后，訓(xùn)練集特征與測試集特征概率密度圖在3個(gè)磨損階段的重合性都較好。在初始磨損階段，JDA算法在一定程度上縮小了兩種數(shù)據(jù)特征間的分布差異，但沒有中期、后期磨損階段適配效果明顯，其原因在于刀具在刃磨初期表面粗糙度大、涂料不均，刀具個(gè)體存在差異，導(dǎo)致不同加工參數(shù)下采集的傳感器數(shù)據(jù)存在不確定性。而在中期、后期磨損中，刀具進(jìn)入穩(wěn)定磨損階段，兩種特征概率密度曲線基本重合，JDA算法適配效果達(dá)到最優(yōu)。以上分析表明，兩種加工參數(shù)下的數(shù)據(jù)特征經(jīng)JDA算法適配后分布情況幾乎一致，從而驗(yàn)證了所提方法同時(shí)考慮邊緣分布適配與條件分布適配可有效縮小不同加工參數(shù)下磨損特征的差異。

分別將3組加工參數(shù)下的特征數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練集與測試集，進(jìn)行交叉組合驗(yàn)證，可得6種驗(yàn)證結(jié)果。分類準(zhǔn)確率通過下式計(jì)算：

(5)

式中：T1表示正確分類標(biāo)簽1的樣本數(shù)量;T2表示正確分類標(biāo)簽2的樣本數(shù)量;T3表示正確分類標(biāo)簽3的樣本數(shù)量;N為樣本總數(shù)量。

通過模型的分類調(diào)試，KNN分類器K的取值分別為1、2、3時(shí)，分類效果最好。為了對(duì)比不同模型的識(shí)別結(jié)果，同種組合方式下的KNN取相同的K值。7種模型最終的刀具狀態(tài)識(shí)別結(jié)果及所用KNN分類器K的取值如表3所示，表中第2列“1-2”表示以參數(shù)1為訓(xùn)練集，參數(shù)2為測試集，其他同理。本文所用JDA算法結(jié)合KNN分類器的建模方法在6種組合方式下的建模過程中的迭代精度如圖8所示，6種組合方式下的適配模型在訓(xùn)練過程中均選擇10次迭代。可以看出，經(jīng)過7次迭代，模型全部趨于穩(wěn)定，即可得到最終用于目標(biāo)域下的刀具磨損狀態(tài)識(shí)別適配分類器。

表3 磨損狀態(tài)識(shí)別結(jié)果 %

從表3可以看出，模型1、模型2、模型3中用一組加工參數(shù)下的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM、KNN分類模型來分類另一組加工參數(shù)下的樣本數(shù)據(jù)，平均識(shí)別精度分別只有46.63%、48.81%、53.57%，表明單一加工參數(shù)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的識(shí)別模型來分類不同加工參數(shù)下的樣本數(shù)據(jù)時(shí)，無論選擇何種分類器，所建模型泛化性能極差，遠(yuǎn)不能滿足刀具識(shí)別模型精度要求；模型4、模型5與本文所建模型利用JDA算法對(duì)兩組參數(shù)下的多域特征進(jìn)行適配，減少了數(shù)據(jù)特征邊緣分布與條件分布差異，再對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM、KNN分類器進(jìn)行訓(xùn)練與測試，平均識(shí)別精度分別提高到了70.04%、71.03%，84.52%，且本文建模方法最高識(shí)別精度可達(dá)89.29%，遠(yuǎn)高于其他6種建模方法，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文所用JDA算法結(jié)合KNN分類器建模方法的可行性與有效性；模型6利用TCA算法結(jié)合KNN分類器的建模方法，可減少數(shù)據(jù)特征邊緣分布差異，平均識(shí)別精度達(dá)到了71.83%，但由于只對(duì)特征進(jìn)行了邊緣分布適配，相比于本文建模方法，識(shí)別精度較差。通過以上7種建模方法的對(duì)比表明，利用JDA算法結(jié)合KNN分類器的建模方法識(shí)別效果最優(yōu)，最高識(shí)別精度可達(dá)89.29%，可有效解決不同加工參數(shù)下刀具磨損狀態(tài)識(shí)別的數(shù)據(jù)特征分布不同問題，完成對(duì)不同加工參數(shù)下的刀具磨損狀態(tài)識(shí)別。

本文所用方法在6種組合方式下的識(shí)別結(jié)果如圖9所示，其中縱坐標(biāo)“1”“2”“3”分別表示3個(gè)磨損類別標(biāo)簽，“°”表示刀具實(shí)際的磨損狀態(tài)，“+”表示模型識(shí)別結(jié)果。可以看出，6種組合方式下模型的識(shí)別結(jié)果在初始磨損與中期磨損、中期磨損與后期磨損的過渡處重合度較低，但在3個(gè)磨損階段的內(nèi)部樣本識(shí)別結(jié)果重合度較高。表明所建模型對(duì)刀具三個(gè)磨損階段基本都能作出準(zhǔn)確識(shí)別，而在3個(gè)磨損階段的樣本過渡處識(shí)別精度較低。這是由于3個(gè)磨損階段的樣本數(shù)據(jù)是在刀具連續(xù)的壽命周期下進(jìn)行劃分，3個(gè)磨損狀態(tài)的數(shù)據(jù)特征在過渡處有一定的相似性，導(dǎo)致模型在3個(gè)磨損階段過渡處識(shí)別精度較差?？傮w來看，所建模型對(duì)6種不同組合的適配情況都能作出準(zhǔn)確識(shí)別，可以完成不同加工參數(shù)下的刀具磨損狀態(tài)識(shí)別任務(wù)。

4 結(jié)束語

本文提出一種基于多域特征聯(lián)合分布適配的刀具磨損狀態(tài)識(shí)別方法，可有效解決不同加工參數(shù)下的刀具磨損狀態(tài)識(shí)別建模問題。通過銑刀磨損狀態(tài)識(shí)別實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提方法的可行性和有效性，為不同參數(shù)下的刀具狀態(tài)識(shí)別建模提供了一種新思路。主要結(jié)論如下：

(1)使用多個(gè)傳感器采集加工過程中的多處切削信號(hào)，并利用時(shí)域、頻域、時(shí)頻域相關(guān)特征提取方法提取信號(hào)中與刀具磨損敏感的特征。通過多傳感器多域特征的融合組成多維數(shù)據(jù)特征集，可獲得大量與刀具磨損相關(guān)的信息，用于模型訓(xùn)練過程中特征量到磨損階段的映射。

(2)首次將遷移學(xué)習(xí)中的JDA算法結(jié)合KNN分類器，引入刀具磨損狀態(tài)識(shí)別領(lǐng)域，用于解決不同加工參數(shù)下的刀具磨損狀態(tài)識(shí)別問題。通過JDA算法對(duì)多傳感器多域特征進(jìn)行聯(lián)合分布適配，可有效縮小不同加工參數(shù)下樣本特征間的數(shù)據(jù)分布差異，最后利用KNN分類器完成不同加工參數(shù)下刀具磨損狀態(tài)的識(shí)別。

(3)相比于未經(jīng)特征適配的刀具狀態(tài)識(shí)別結(jié)果，本文所用建模方法對(duì)不同加工參數(shù)下的刀具磨損狀態(tài)平均識(shí)別精度最少可提升30%以上；與其他經(jīng)過特征適配的建模方法相比，本文所用模型平均識(shí)別精度最少可提升12%以上，具有明顯的識(shí)別優(yōu)勢。

本文建模方法只在銑削加工中進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，為進(jìn)一步驗(yàn)證本方法對(duì)于識(shí)別不同加工參數(shù)下刀具磨損狀態(tài)的優(yōu)越性，后期可通過在車床上采集數(shù)據(jù)，增加模型訓(xùn)練的樣本量，進(jìn)行模型識(shí)別的相關(guān)驗(yàn)證。此外，本文使用了傳統(tǒng)的特征提取方法，比較依賴主觀經(jīng)驗(yàn)，后期可通過深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)特征提取，進(jìn)一步提高模型的識(shí)別精度。