基于EEMDFK和注意力CNN網(wǎng)絡(luò)的刀具磨損狀態(tài)識別

吳繼春,陽廣興,許 可,周滅旨,胡 柱,范大鵬

(1.湘潭大學(xué) 機械工程學(xué)院,湖南 湘潭 411105;2.國防科技大學(xué) 智能科學(xué)學(xué)院,湖南 長沙 410073)

0 引言

作為加工制造業(yè)的重要組成部分,高速銑削加工領(lǐng)域的優(yōu)勢在于極高的加工效率與加工質(zhì)量,在進行高速切削加工時,切削刀具的狀態(tài)對生產(chǎn)效率和表面加工質(zhì)量有重要影響[1]。機器加工故障是給機械加工制造業(yè)造成經(jīng)濟損失的主要原因,其中刀具磨損影響整體的加工效果[2]。

目前,由于切削過程的多樣性、復(fù)雜性和隨機性,現(xiàn)有的刀具檢測系統(tǒng)不具有通用性,對刀具狀態(tài)進行自動監(jiān)控是迫切需要研究和探索的科研課題?，F(xiàn)有刀具磨損檢測系統(tǒng)的檢測方法分為直接法和間接法。直接法通過直接測量刀具的體積和質(zhì)量等物理屬性的變化來判斷刀具的磨損情況,其中有些測量和分析只能人工進行,而且使用范圍受限于實際加工條件;間接測量法敏感性較低,會因材料的性質(zhì)而受到影響。因此開展對刀具磨損狀態(tài)的識別研究具有重要意義。

刀具狀態(tài)識別中,通常需要對采集的信號進行預(yù)處理,常用的信號處理方法有小波變換(Wavelet Transform,WT)[3]、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)[4]和傅里葉變換[5]等。李恒等[6]采用傅里葉變換將一維信號轉(zhuǎn)換為二維信號,并將獲得的信號輸入分類器得到診斷結(jié)果;薛小慶等[7]利用小波分析法對振動信號進行處理并進行故障分類;RIZAL等[8]提出一種采用多傳感器信號和模式識別系統(tǒng)決策方法對銑削過程中的刀具磨損進行分類和檢測的新方法;WU[9]引入一種基于隨機森林(Random Forests,RFs)的刀具磨損量預(yù)測方法;張吉存等[10]提出將工作過程中刀具的振動信號通過小波包變換轉(zhuǎn)變?yōu)槟芰款l譜圖,并搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)提取能量頻譜圖特征,從而對刀具磨損狀態(tài)進行分類;孫偉等[11]用EMD對信號進行分解重構(gòu),然后采用支持向量機對工件進行故障診斷。傳統(tǒng)信號處理方法雖然能夠有效地從時域頻域中提取故障信息特征進行診斷,但是對信號頻率的處理有較高要求,缺乏自適應(yīng)性;EMD雖然具有獨立的自適應(yīng)性,但是在使用EMD的過程中可能出現(xiàn)極為嚴(yán)重的端點效應(yīng)和模式混疊現(xiàn)象[12],需要有更好的方法對原始信號進行預(yù)處理。

集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)能夠解決EMD存在的混疊現(xiàn)象,但是處理信號過程中會將原始信號分解為多種內(nèi)在模函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF),其中部分IMF存在真實信息量少、信息特征虛假等情況,因此選擇具有故障信息特征的IMF非常重要。常用的剔除虛假IMF的方法有相關(guān)系數(shù)法、灰度關(guān)聯(lián)法、能量比值法、K-S(Kolmogorov-Smirnov)檢驗法等[13],K-S檢驗法與灰度關(guān)聯(lián)法在復(fù)雜信號區(qū)中區(qū)分IMF分量的精度不佳,相關(guān)系數(shù)和能量比值法對信號幅值依賴較大,也不利于區(qū)分虛假IMF。因此選擇合適的IMF分量是得到信號真實信息的關(guān)鍵。

深度學(xué)習(xí)模型是一個“端到端的模型”,常在有監(jiān)督或無監(jiān)督的特征學(xué)習(xí)、表示、分類和模式識別中表現(xiàn)良好[14]。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,深度學(xué)習(xí)方法開始逐漸應(yīng)用于狀態(tài)監(jiān)測領(lǐng)域[15]。雷亞國等[16]提出基于深度學(xué)習(xí)模型對機械裝備大數(shù)據(jù)進行狀態(tài)監(jiān)測的方法;曹大理等[17]采用深度卷積網(wǎng)絡(luò)對刀具能量進行特征提取,并對刀具故障狀態(tài)進行分類;ZHANG等[18]采用遷移學(xué)習(xí)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測刀具壽命,并通過實驗表明該方法的有效性。綜上所述,深度學(xué)習(xí)能夠在狀態(tài)監(jiān)測方面取得一定成效,但是如何高效提取特征并避免梯度彌散和過擬合,是一個亟待研究的問題。

綜上所述,本文提出一種將經(jīng)驗?zāi)B(tài)分量選取與注意力機制卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的識別方法,以集信號預(yù)處理、特征提取與故障分類于一體進行高效智能診斷。針對IMF選取困難的問題,本文引入快速譜峭度圖的思想將選取分量轉(zhuǎn)換為選取圖片,以提高分量選取效率,降低選取困難,并構(gòu)建快速譜峭度集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition Fast Kurtogram,EEMDFK)算法;同時,引入注意力思想,構(gòu)建自適應(yīng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Attention Convolutional Neural Networks,ACNN)算法模型,以提高時頻圖特征的提取效率,并對數(shù)據(jù)集進行狀態(tài)識別,實現(xiàn)智能故障診斷。最后通過PHM2010數(shù)據(jù)集進行實驗,驗證了該方法的有效性與高效性。

1 信號預(yù)處理

1.1 EEMD算法

傳統(tǒng)信號分解中,EMD運用廣泛,雖然對處理非線性、不平穩(wěn)的信號具有良好表現(xiàn),但是在信號分解過程中存在模態(tài)混淆現(xiàn)象。WU等[19]提出平均經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法,對原始信號添加不同白噪聲后的信號進行分解,并對分解結(jié)果進行平均處理得到最終模態(tài)分量。具體步驟如下:

(1)對原始信號z(t)添加一組白噪聲信號w(t),得到信號Z(t),

Z(t)=z(t)+w(t)。

(1)

(2)對信號Z(t)進行EMD分解,得到各階IMF模態(tài)分量和剩余分量:

(2)

(3)重復(fù)執(zhí)行(1)和(2),對信號Zj(t)添加白噪聲wj(t)得到Zj(t),對Zj(t)進行EMD分解得到對應(yīng)的IMF模態(tài)分量:

(3)

(4)利用白噪聲均值為零的性質(zhì),將所求的IMF分量求均值得到最終的IMF模態(tài)分量mj(t),

(4)

(5)根據(jù)文獻[19]提出的公式,求噪聲幅值wn,

(5)

式中:N為總體平均次數(shù);ε為重構(gòu)信號與原始信號誤差。

1.2 快速譜峭度算法

在實際使用EEMD的過程中,常存在生成的IMF不可控、IMF多數(shù)為白噪聲等問題,但存在的故障分量信號往往只有一個,如何選取需要的IMF分量是高效識別磨損狀態(tài)的關(guān)鍵。

針對選取IMF分量方法存在的問題,本文將快速譜峭度圖的思想應(yīng)用于刀具信號模態(tài)分量選取中。峭度指標(biāo)作為時域分析中的一種無量綱參數(shù)指標(biāo),對信號的瞬時特征非常敏感[20],其基本思想是計算不同頻域內(nèi)的譜峭度值,以準(zhǔn)確掌握瞬態(tài)信號在頻域中所處的位置,因此通過計算不同頻域譜峭度值,挖掘不同頻域所包含的真實信息,該方法能有效提取不同時刻的刀具磨損狀態(tài)信息。快速譜峭度算法步驟如下:

(1)構(gòu)造頻率fc=1/8+σ的低通濾波器B(n),基于B(n)分別構(gòu)造準(zhǔn)解析低通濾波器Bd(n)和準(zhǔn)解析高通濾波器Bg(n),Bd(n)與Bg(n)設(shè)置的頻率范圍分別為[0,1/4],[1/4,1/2],即

Bd(n)=B(n)ejπn/4,f∈[0,1/4];

(6)

Bg(n)=B(n)ejπn/3,f∈[1/4,1/2]。

(7)

i=0,…,2k-1。

(8)

2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為圖像領(lǐng)域的研究熱點[21]。傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示,包括卷積層、激活層、池化層、全連接層。

卷積層中輸入圖像,每一層卷積層中卷積核與輸入特征圖進行卷積運算,并將生成的新特征圖輸入下卷積層。卷積層中,輸入特征圖與卷積核運算表示為[22]

Xi=Wi?Xi-1+B。

(9)

將池化層與卷積層連接,數(shù)據(jù)通過激活函數(shù)在卷積層內(nèi)輸出,激活函數(shù)能夠提升模型的泛化能力,從而提高學(xué)習(xí)更加復(fù)雜的事物。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,常用的激活函數(shù)有Sigmoid,ReLu,Tanh3種[23]。

池化層可以減少卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)可訓(xùn)練參數(shù)的數(shù)據(jù)維度與數(shù)據(jù)數(shù)量,并能夠從激活層的輸出特征圖中選擇具有代表性的特征池化窗口,與卷積層相似,池化窗口可設(shè)置不同窗口進行移動運算。常用的池化層方法有平均池化法和最大池化層法兩種。

全連接層位于卷積網(wǎng)絡(luò)分類階段,該階段將卷積網(wǎng)絡(luò)輸出的數(shù)據(jù)特征和分類器連接在一起[24]。CNN通過最后一層卷積層將特征圖像轉(zhuǎn)換為一維數(shù)組,數(shù)組與全連接層相連接,通過分類器輸出相應(yīng)的分類結(jié)果。

3 注意力機制

注意力機制類似人腦視覺機制,其通過掃描圖像獲取特征區(qū)域,并劃分不同區(qū)域的關(guān)注度,即對不同特征區(qū)域分配不同權(quán)重來突出關(guān)鍵信息,從而提高分類效果。圖像注意力機制通常分為通道注意力機制(Channel Attention Mechanism,CAM)和空間注意力機制(Spatial Attention Mechanism,SAM)兩種。CAM將通道壓縮成一維進行權(quán)重分配,SAM是以像素為單位進行權(quán)重分配。注意力的計算方法為壓縮(squeeze)、激活(excitation)、賦值,其中uc為經(jīng)過卷積運算后的多通道矩陣,通過Fsq平均池化操作將多通道矩陣壓縮后以1×1×C的矩陣形式輸出,得到zc,

zc=Fsq(uc)。

(10)

通過連接兩個全連接層,zc輸出與uc同維度的權(quán)重矩陣s,

s=Fex(zc,W)=k(W2)·g(W1zc)。

(11)

式中:W演化為兩個分別表示與zc運算的全連接層的W1和W2;k和g均表示激活函數(shù),本文采用sigmoid函數(shù)作為激活函數(shù)。

4 EEMDFK與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)刀具磨損狀態(tài)識別方法

針對刀具磨損難以實時監(jiān)測且人工經(jīng)驗判斷磨損存在誤判和漏判的情況,提出基于EEMDFK與注意力機制的CNN磨損狀態(tài)識別方法,其流程如圖3所示,具體步驟如下:

(1)計算總體平均次數(shù)和白噪聲幅值,將獲取的振動信號進行EEMD分解,得到多個分量。

(2)對得到的多個IMF分量進行快速譜峭度計算,得到相關(guān)快速譜峭度圖中譜峭度所處的最大頻帶范圍。

(3)以原始信號中最大譜峭度值所在的頻帶為基準(zhǔn),并與各IMF分量中的快速譜峭度圖進行對比,若該分量的頻帶區(qū)間屬于原始信號的頻帶范圍,則將該分量視為敏感分量,否則視為虛假分量,然后舍棄虛假分量,選擇或重構(gòu)敏感分量。

(4)對選取的IMF分量進行HHT(Hilbert Huang transform)變換,并得到Hilbert-Huang譜。

(5)將得到的Hilbert-Huang譜分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集。

(6)將訓(xùn)練集批量輸入ACNN模型,計算向前傳播和向后傳播,并保存該模型的權(quán)重。

(7)將驗證集批量輸入ACNN模型,修改學(xué)習(xí)率、Dropout、迭代次數(shù)等超參數(shù),保存最優(yōu)模型。

(8)將測試集輸入最優(yōu)模型,得到狀態(tài)判別結(jié)果。

5 EEMDFK-ACNN算法的刀具磨損狀態(tài)識別方法及實例分析

5.1 試驗數(shù)據(jù)

本次實驗采用美國紐約預(yù)測與健康管理學(xué)會(Prognosticsand Health Management,PHM)2010年高速數(shù)控機床刀具健康預(yù)測競賽的開放數(shù)據(jù),刀具為球頭硬質(zhì)合金銑刀,實驗平臺如圖4所示。主軸運行速度為10 400 r/min,進給速度為155 mm/min。y方向的切割深度(徑向)為0.125 mm,z方向的切割深度(軸向)為0.2 mm[25]。

試驗臺通過安裝傳感器直接采集刀具加工工件狀態(tài)數(shù)據(jù),以在銑刀完成一次走刀后測量其中的信號值。刀具在磨損測試期間的連續(xù)采樣頻率為50 kHz,每把刀具進行315次走刀測試,數(shù)據(jù)包括x,y,z三向銑削力信號、振動信號和聲信號的均方根值。

5.2 信號處理

圖5所示為對應(yīng)刀具處于3個階段振動信號的情形。在不同狀態(tài)的振動信號中,初期磨損和正常磨損的振動信號比較平穩(wěn);劇烈磨損由于刀具表面金相組織遭到破壞,切削作業(yè)時的振動幅值明顯增大,不同磨損狀態(tài)信號有一定區(qū)別。EEMD能對信號進行自適應(yīng)分析,因此本文采用EEMD與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合對刀具磨損狀態(tài)進行識別。

設(shè)置采樣點數(shù)為2 048,包括初期磨損、正常磨損、劇烈磨損3種刀具狀態(tài)信號,并對提取的信號進行EEMD處理,設(shè)置高斯白噪聲與原始信號的標(biāo)準(zhǔn)差比值為0.2,根據(jù)式(5)計算得到總體平均分解次數(shù)為200,通過分解一共15個IMF,本文列出刀具各磨損狀態(tài)的前3個IMF分量,如圖6所示。

將EEMD信號分解得到3種狀態(tài)IMF,采用快速譜峭度計算方法計算原始信號和IMF分量,并用快速譜峭度圖表示,本文列出初期磨損原始信號與IMF1～IMF3的快速譜峭度圖,通過最大譜峭度值所處的頻帶范圍選取初期磨損信號中敏感的IMF分量,正常磨損與劇烈磨損兩種磨損狀態(tài)的分析方法與該方法相同。

對所提取的原始信號與IMF分量進行快速譜峭度計算并作快速譜峭度圖,如圖7所示。針對原始信號(如圖7a),其快速譜峭度圖中譜峭度最大值所在處的頻帶范圍為箭頭所指處(2 500,3 200)Hz,將該頻帶范圍選定為信號特征頻帶區(qū)間;對比各IMF分量的快速譜峭度圖與該原始信號快速譜峭度圖的參數(shù),由表1可知,IMF1的特征頻帶區(qū)間在原始信號頻帶區(qū)間,其余IMF的特征頻帶區(qū)間不在原始信號頻帶區(qū)間,因此選取IMF1為敏感IMF。

對所選取的IMF信號進行包絡(luò)分析,以驗證其是否具有真實性。如圖8所示,與IMF2相比,進行包絡(luò)分析后的IMF1包含了原始信號所具有的頻率分量。

對篩選的IMF分量進行HHT變換得到Hilbert-Huang譜,刀具3種狀態(tài)下得到的Hilbert-Huang譜如圖9所示。在3種磨損狀態(tài)中,正常磨損的時頻分布范圍集中在100 Hz～300 Hz,與初期磨損和劇烈磨損存在較大差別,初期磨損的時頻范圍與劇烈磨損的時頻范圍區(qū)別較大,且初期磨損的時頻分布范圍更加廣泛。該方法能有效觀察各磨損狀態(tài)的時頻分布,也為后續(xù)輸入網(wǎng)絡(luò)模型做準(zhǔn)備。

5.3 特征圖片處理

生成的特征圖存在圖片規(guī)格不符、無用信息太多等情況,需要對得到的特征圖進行預(yù)處理,如圖10所示,具體包括:①去除Hilbert-Huang譜圖中存在的坐標(biāo)和能量條等多余信息;②對圖片進行壓縮,使其保持為256×256×3的圖片,作為CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。

5.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與超參數(shù)配置

本文在AlexNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上,對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的卷積核個數(shù)、卷積核大小、全連接層數(shù)與神經(jīng)元個數(shù)進行修改。通過實驗結(jié)果比對,最終確定的結(jié)構(gòu)如表2所示。設(shè)置激活函數(shù)為Relu,優(yōu)化器為Adam,損失函數(shù)為categorical_crossentropy。考慮本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在訓(xùn)練過程中存在過擬合,本文在每層池化層之后添加Batchnormalization層并在全連接層添加AlphaDropout層,調(diào)整AlphaDropout為0.5。

表2 CNN模型參數(shù)

5.5 實驗分析

考慮銑刀不同后刀刃存在磨損值干擾,本文將銑刀3個后刀刃的磨損平均值作為本次實驗標(biāo)簽,如圖11所示。刀具磨損狀態(tài)分為3種,通過One-hot編碼對3種狀態(tài)進行標(biāo)簽轉(zhuǎn)換,參數(shù)如表3所示。對每個狀態(tài)的信號以2 048作為節(jié)點生成Hilbert-Huang譜圖。由于獲得的Hilbert-Huang譜圖數(shù)量較多,本文對狀態(tài)刀具隨機采集600張Hilbert-Huang譜圖,包括400張訓(xùn)練集、100張驗證集和100張測試集。

表3 刀具磨損狀態(tài)參數(shù)表

實驗使用的硬件為AMD Ryzen71700X的CPU和GTX1660S的顯卡,框架為Tensorflow 2.0,共進行200次迭代訓(xùn)練。如圖12所示,訓(xùn)練集在第30次達到拐點,且準(zhǔn)確率達到1,驗證集準(zhǔn)確率逐步上升最終達到98%,測試集準(zhǔn)確率達到99.7%,損失值未出現(xiàn)振蕩,模型未出現(xiàn)過擬合。利用已訓(xùn)練完成的網(wǎng)絡(luò)模型在其他測試集上識別磨損狀態(tài),將模型判別結(jié)果以混淆矩陣的形式展示,如圖13所示,Sort1,Sort2,Sort3分別代表3種不同的磨損狀態(tài),橫坐標(biāo)表示模型預(yù)測的磨損狀態(tài),縱坐標(biāo)表示實際的磨損狀態(tài)。本文選取50張刀具3種磨損狀態(tài)特征圖作為測試集來檢驗?zāi)Ｐ汀Ｓ山Y(jié)果分析,該模型對識別不同刀具磨損狀態(tài)的平均準(zhǔn)確率達到99.7%,表明該方法能穩(wěn)定識別刀具不同的磨損狀態(tài),具有良好的穩(wěn)定性。

用熱力圖表示對圖像卷積的可視化過程,以確定本文搭建的模型在圖像識別中提取特征的效果。如圖14和圖15所示,在正常磨損中,帶有注意力機制的模型與未添加注意力機制模塊的模型雖然獲取特征的效果相近,但是在初期磨損和劇烈磨損中,帶有注意力機制的模型獲取特征區(qū)域的效果明顯,因此該模型效果更好。

5.6 對比實驗分析

本文將未經(jīng)快速譜峭度(Fast Kurtogram,FK)算法篩選的EEMD-CNN方法進行對比分析,如圖16所示。在正常磨損信號中,與傳統(tǒng)篩選的IMF1相比,本文選取的IMF2包含更多真實信息;經(jīng)過模型檢驗,EEMD-CNN方法存在明顯的振蕩現(xiàn)象,而且狀態(tài)識別準(zhǔn)確率比本文所提EEMDFK-CNN方案低6%,驗證了本文方案具有一定的優(yōu)越性。

本文將EMDFK-CNN,Cmor3-CNN,EEMDFK-BP等模型與EEMDFK-CNN進行對比。在EMDFK-CNN,Cmor3-CNN中,設(shè)置CNN結(jié)構(gòu)與上述EEMDFK-CNN結(jié)構(gòu)相同,迭代次數(shù)為100,小波包分析選擇Cmor3-CNN小波對信號生成時頻圖;EEMDFK-BP中,考慮圖像尺寸問題,將圖像縮減為28×28,設(shè)計三層BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),每層節(jié)點分別設(shè)置為128,56,32,識別結(jié)果如圖17所示。

可見,EMDFK-CNN和EEMDFK-BP的迭代次數(shù)在30和15左右趨于平穩(wěn),但準(zhǔn)確度與EMDFK-CNN相比較低,Cmor3-CNN模型振蕩明顯,存在過擬合現(xiàn)象,各方法的識別效果如表4所示。另外,本文對5種模型進行多次重復(fù)測試,每次得到的準(zhǔn)確率如圖18所示,充分說明EEMDFK-CNN方法具有更好的識別效果與穩(wěn)定性。

表4 各方法的識別效果

6 結(jié)束語

本文提出EEMDFK-ACNN刀具磨損狀態(tài)識別方法,該方法是將刀具狀態(tài)信號進行自適應(yīng)時頻分析,并提取相應(yīng)的特征與深度學(xué)習(xí)結(jié)合的一種磨損狀態(tài)識別方法。主要結(jié)論如下:

(1)與傳統(tǒng)刀具磨損狀態(tài)識別方法相比,采用EEMDFK和ACNN相結(jié)合的方法降低了依靠經(jīng)驗判斷出現(xiàn)的失誤,使識別效果更加智能化,而且通過實驗驗證,該方法更加方便高效。

(2)將EEMD-CNN,EMDFK-CNN,Cmor3-CNN,EEMDFK-BP 4種方法與EEMDFK-CNN進行對比分析,不同磨損狀態(tài)下EEMDFK-CNN的識別效果均高于其他4種方法,證明了本文方法的有效性和魯棒性。

由于EEMDFK-ACNN在迭代速度上相比其他4種方法并無優(yōu)勢,而且目前模型結(jié)構(gòu)的建立大多依靠研究者的經(jīng)驗,超參數(shù)變化對磨損狀態(tài)的識別效果影響較大,今后將對該方法的模型結(jié)構(gòu)進行更深入地研究與優(yōu)化。