令狐克進(jìn) 杜茂華 王沛鑫

摘 ?要： 刀具狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)是實現(xiàn)自動化、智能化生產(chǎn)的關(guān)鍵技術(shù)。該技術(shù)發(fā)展至今，仍然不能夠真正應(yīng)用于實際加工中，也未能很好的解決變工況加工過程中;精確識別刀具磨損狀態(tài)的問題。因此，本文通過對車削刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)的研究。建立了刀具磨損狀態(tài)識別的極限學(xué)習(xí)機(jī)（Extreme learning machine，ELM）模型。首先，選擇了振動信號、AE信號作為監(jiān)測信號;對采集的信號分別進(jìn)行時域分析、振動信號進(jìn)行小波分析、AE信號進(jìn)行多分辨率分析并提取與刀具磨損相關(guān)性強(qiáng)的特征作為原始特征。其次，采用Relief-F算法對原始特征進(jìn)行特征過濾得到最終特征樣本。最后，將訓(xùn)練樣本輸入建立的ELM模型進(jìn)行訓(xùn)練，并輸入測試樣本查看仿真結(jié)果。模型的正確識別率為96.296%，表明建立的ELM模型對車削刀具狀態(tài)識別具有很好的分類效果。

關(guān)鍵詞： 振動信號;AE信號;Relief-F算法;極限學(xué)習(xí)機(jī)

中圖分類號： TP183;O235 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A ? ?DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.06.042

本文著錄格式：令狐克進(jìn)，杜茂華，王沛鑫，等. 基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的車削刀具狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)研究[J]. 軟件，2020，41（06）：208213

【Abstract】： Tool condition monitoring technology is the key technology to realize automated and intelligent production. To date， the technology has not been able to be used in actual machining， and it has not been able to solve the problem of machining under variable working conditions; the problem of accurately identifying the tool wear status. Therefore， in this paper， we study the technology of monitoring the wear status of turning tools. An extreme learning machine （ELM） model for tool wear state recognition was established. First， vibration signals and AE signals were selected as the monitoring signals; time-domain analysis was performed on the collected signals， wavelet analysis was performed on the vibration signals， multi-resolution analysis was performed on the AE signals， and features with strong correlation with tool wear were extracted as original features. Secondly， the Relief-F algorithm is used to filter the original features to obtain the final feature samples. Finally， the training sample is input into the established ELM model for training， and the test sample is input to view the simulation results. The correct recognition rate of the model is 96.296%， which indicates that the established elm model has a good classification effect for turning tool state recognition.

【Key words】： Vibration signal; AE signal; Relief-F algorithm; Extreme learning machine

0 ?引言

刀具狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)作為先進(jìn)制造技術(shù)的重要組成部分，尚未形成完整、成熟的理論體系，不能很好的解決各種變工況加工條件下刀具磨損狀態(tài)識別模型的識別精度低的問題[1]。

在傳統(tǒng)的機(jī)加工中，大多數(shù)零件是通過切削形成的。研究表明，使用刀具監(jiān)視技術(shù)可以將自動化加工處理系統(tǒng)的生產(chǎn)率提高10%到60%，且停機(jī)時間減少75%。機(jī)床的利用率達(dá)到50%以上[2]。刀具狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)已受到世界各國的廣泛關(guān)注，其成功無疑帶來了巨大的經(jīng)濟(jì)和社會價值。縱觀我國及海外刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展歷史，刀具狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)大致可分為兩類：直接監(jiān)測和間接監(jiān)測[3]，直接法主要包括接觸法、放射線法、光學(xué)圖像法等。間接法中的監(jiān)測信號主要包括：切削力、聲發(fā)射（AE）、振動、電流、切削聲、溫度等等。目前國內(nèi)外主流的研究方法為間接監(jiān)測法[4，5]。國內(nèi)外的許多研究人員經(jīng)研究建立了不同的監(jiān)測信號與刀具磨損之間的映射關(guān)系。Wang等人;利用振動信號，并用支持向量機(jī)開發(fā)了刀具狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)[6]。孫艷杰等人[7]用駐極體傳聲器和Kistler測力儀監(jiān)測刀具狀態(tài)。李小俚等人[8]監(jiān)測電流信號，開發(fā)了刀具狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)。

總之，國內(nèi)外許多研究人員為刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)的研究作出了突出的貢獻(xiàn)，但還沒能很好的解決變工況條件下刀具磨損狀態(tài)識別模型識別精度不高和識別不穩(wěn)定的問題。因此，加強(qiáng)刀具狀態(tài)智能監(jiān)測技術(shù)的研究，提高識別模型的泛化性和識別、預(yù)測精度，具有十分重要的意義。

1 ?試驗系統(tǒng)及設(shè)備

試驗所需的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測信號采集系統(tǒng)圖;如圖1所示。利用Labview軟件編程實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集與分析。

試驗設(shè)備：CA6140車床、硬質(zhì)合金刀YT15（主偏角Kr=90°）、振動信號采集設(shè)備（B&K公司生產(chǎn)的振動壓電式加速度傳感器和電荷放大器;型號分別為DH112和2635，采集卡選用美國NI公司的NI9215采集卡）、聲發(fā)射信號采集設(shè)備（美國物理聲學(xué)公司生產(chǎn)的PAC WD US聲發(fā)射傳感器和PAC2/4/6 US前置放大器，采集卡選用臺灣凌華公司的PCI-9846H采集卡）、惠普計算機(jī)、工具顯微鏡（500萬像素可放大100倍）。

工件材料：航空鋁合金（7050-T7451）棒料，尺寸為：98×500 mm;

2 ?試驗方案

為了減少試驗費(fèi)用及時間，將刀具磨損狀態(tài)分為：新刀、正常磨損、嚴(yán)重磨損且分別用1、2、3表示，各階段刀具磨損量如表1所示。

為了更好的反映實際加工中刀具的磨損狀態(tài)，試驗前選擇刀具對難加工材料（Ti6Al4V）進(jìn)行大量切削工作，直到達(dá)到劃分的磨損量為止。每種磨損量的刀具各準(zhǔn)備三把。

忽略其它次要因素，選擇試驗因素為：切削速度、進(jìn)給速度、切削深度和刀具磨損量，并采用全因素組合法進(jìn)行刀具狀態(tài)監(jiān)測試驗，實驗設(shè)計表為4因素3水平，如表2所示。采用該方法共進(jìn)行了3×3×3×3=81組試驗。

3 ?信號分析及特征提?。ㄇ邢鲄?shù)：主軸轉(zhuǎn)速：64.6 r/min、進(jìn)給速度：0.11 mm/r、切削深度：1.2 mm）

3.1 ?振動信號的時域分析

對采集的信號通過求均值、方差和均方根值進(jìn)行時域統(tǒng)計特征分析。

由于實驗組數(shù)較多，此處僅列出了表3中的五種切削條件參數(shù)下振動信號的時域統(tǒng)計分析特征值;如圖2所示，振動信號的均值、方差、均方根值和刀具磨損沒有明顯變化關(guān)系。

3.2 ?AE信號的時域分析

通過對表3所列的五組切削參數(shù)下的AE信號進(jìn)行時域分析;得出了刀具不同磨損狀態(tài)AE信號的時域統(tǒng)計特征值，并繪制直方圖，如圖3所示，從該圖中未看出振動信號的方差、均方根值的變化與刀具磨損狀態(tài)變化二者之間具有顯著的規(guī)律，需要進(jìn)一步分析。從圖中未看出，振動信號的變化、均方根值的變化與刀具磨損的變化之間存在較強(qiáng)聯(lián)系，因此需要進(jìn)一步分析。

3.3 ?振動信號的小波包分析

對采集的振動信號進(jìn)行小波包四層分析，確定選擇的小波基為DB8。振動信號分解為（A1-A16）16個頻段，由于各頻段的變化與刀具磨損狀態(tài)的變化不夠明顯，需進(jìn)一步分析各頻段的變化來研究與刀具狀態(tài)的內(nèi)在聯(lián)系。故將16個頻段信號的小波系數(shù)平方后求和，再進(jìn)行歸一化到各頻段的能量百分比，并繪制直方圖如圖4所示。

從圖4可以看出，振動信號的能量主要集中在頻帶A1、A3、A7、A11和A15?？梢钥闯?，在頻帶A2、A4、A7和A8中，隨著刀具磨損的增加，頻帶中能量的百分比也會增加。在頻帶A11，A12，?A15和A16中，頻帶中的能量百分比隨著刀具磨損的增加而降低，并且沒有明確的規(guī)律來定義其他頻帶中的能量和刀具磨損變化。

3.4 ?聲發(fā)射信號的多分辨率分析

對采集的AE信號進(jìn)行八層小波包分析，選擇的小波基為DB8，并將信號分解為9個頻段，各頻段分布見表4。

根據(jù)表4，AE信號的頻帶變化和刀具磨損狀態(tài)的變化不明確。進(jìn)一步分析每個頻帶的變化與刀具狀態(tài)變化的內(nèi)在聯(lián)系，因此將分解后獲得的九個頻帶中信號的小波系數(shù)平方并求和，得出歸一化到該頻帶的能量百分比，然后繪制直方圖，如圖5所示。圖5顯示信號的能量主要集中在D2，D3，D4，D5和D6頻段。頻帶D2和D3顯示能量隨著刀具磨損的增加而降低，但是在D5和D6頻帶中，能量比隨著刀具磨損的增加而繼續(xù)增加。其它頻段與刀具磨損狀態(tài)的改變無顯著規(guī)律。

3.5 ?基于Relief-F算法的特征選擇

1994年Kononeill對Kira等人在1992年提出的特征選擇方法Relief（Relevant Features）進(jìn)行了擴(kuò)展;得到了Relief-F算法。該算法用于處理目標(biāo)屬性為連續(xù)值的回歸問題，該方法設(shè)計了一個”相關(guān)統(tǒng)計量”來衡量特征的重要性[10]。

由上述試驗部分可知;試驗共采集了81組數(shù)據(jù)，分為初期磨損、中期磨損和嚴(yán)重磨損三類;并分別用1、2、3表示，每類磨損樣本數(shù)為27個。通過上述數(shù)據(jù)的信號分析，選擇經(jīng)過8層多分辨率分解后的9個頻段的聲發(fā)射（AE）信號的均值、方差、均方根值和能量百分比;振動信號的均值、方差、均方根值和經(jīng)4層小波包分解后的16個頻段的能量百分比作為原始特征，這些原始特征量組成了一個31維的特征向量;并將各原始特征向量進(jìn)行編號，通過MATLAB2018a軟件平臺，利用Relief-F算法計算各個原始特征的權(quán)重，使用平均方法，從k=10開始，每次加1來計算不同k值下原始特征要素的權(quán)重，共計算30次后得到各特征分類能力由大到小排序圖，如圖6所示。

圖6顯示了各原始特征分類能力的強(qiáng)弱，此處選取的特征個數(shù)為8，將特征等級在8以后的原始特征全部清除;剩余特征為最終特征，最后將由最終特征組成的向量作為后續(xù)識別模式的輸入。

綜上所述，采用Relief-F特征選擇算法對原始特征篩選后得到的最終特征為：聲發(fā)射信號多分辨率分解的D2、D4、D6頻段和振動信號均方根、小波包分解的A4、A6、A11、A15頻段。

4 ?ELM模型的建立及仿真測試

4.1 ?ELM的理論基礎(chǔ)

極限學(xué)習(xí)機(jī)（Extreme Learning Machine，ELM）是由新加坡南洋理工大學(xué)的Huang等人提出的一種單隱層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Single—Hidden Layer Feed?forward Network，SLFN）訓(xùn)練算法[11]。ELM算法對輸入層的權(quán)值和偏置進(jìn)行隨機(jī)賦值，并利用求Moore-Penrose廣義逆矩陣的方法直接解出隱層到輸出層的權(quán)值[12]。ELM算法具有調(diào)整參數(shù)少（調(diào)整參數(shù)只有隱含層結(jié)點個數(shù)）、收斂速度快、所得解是唯一最優(yōu)解的優(yōu)點，并且該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很好的泛化性能。

（1）ELM的基本思想

圖4.1顯示了單個隱藏層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要由輸入層，隱藏層和輸出層組成。設(shè)輸入層與隱藏層之間的連接權(quán)重為 ，隱藏層與輸出層之間的連接權(quán)重為 ，隱藏層神經(jīng)元的閾值為 以及 個樣本的訓(xùn)練集輸入輸出矩陣為 和 ， ?隱層神經(jīng)元的激活函數(shù)[13]，可以從圖7中可知。

（2）ELM基本算法實現(xiàn)

由上述分析可知，ELM在訓(xùn)練之前可以隨機(jī)產(chǎn)生w和b，ELM基本算法的實現(xiàn)只需要確定輸入層節(jié)點數(shù)、輸出層節(jié)點數(shù)、隱含層神經(jīng)元個數(shù)、隱含層神經(jīng)元的激活函數(shù)，便可實現(xiàn)算法。

4.2 ?基于ELM模型的刀具狀態(tài)識別

（1）ELM模型的建立

ELM網(wǎng)絡(luò)模型是在MATLAB2018a軟件平臺上建立的，模型參數(shù)設(shè)置包括：確定輸入層，隱藏層，輸出層節(jié)點數(shù)，傳遞函數(shù)等。

1）輸入層節(jié)點設(shè)置

ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點數(shù)等于輸入向量的維數(shù)，故輸入層節(jié)點數(shù)設(shè)為8。

2）輸出層節(jié)點設(shè)置

輸出層節(jié)點數(shù)等于刀具磨損狀態(tài)的種類，上述分析中將刀具的磨損程度分為：初期磨損用、中期磨損用和嚴(yán)重磨損三類，分別用1、2、3表示，故輸出層節(jié)點數(shù)設(shè)為3。

3）經(jīng)過多次調(diào)試隱含層神經(jīng)元個數(shù)取為34

4）激活函數(shù)采用默認(rèn)的sig函數(shù)。

（2）樣本的確定

訓(xùn)練樣本數(shù)量的確定還沒有統(tǒng)一理論依據(jù)，通常取總樣本的2/3或3/4，此處選取54組樣本作為訓(xùn)練集;27組樣本作為模型測試集。

（3）ELM模型的仿真測試

將54組訓(xùn)練集樣本數(shù)據(jù)輸入到建立的ELM網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，待訓(xùn)練完成后輸入27組數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真測試。在Matlab中得出的結(jié)果如表5和圖8所示，在第八個測試樣本中出現(xiàn)了誤判，把中期磨損誤判成嚴(yán)重磨損。建立的ELM模型對刀具狀態(tài)的識別正確率為（26/27），即正確率達(dá)到96.2963%。

5 ?結(jié)論

刀具狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)是實現(xiàn)自動化、智能化生產(chǎn)的關(guān)鍵技術(shù)，對該技術(shù)的研究具有十分重要的意義。本文圍繞該技術(shù)進(jìn)行了大量研究;主要研究內(nèi)容如下：

首先，選擇了振動信號、AE信號作為監(jiān)測信號;對采集的信號進(jìn)行分析和處理并提取了與刀具磨損狀態(tài)相關(guān)性強(qiáng)的特征作為原始特征。

其次，采用了Relief-F算法對原始特征進(jìn)行特征過濾得到最終特征。

最后，選取相關(guān)建模參數(shù)建立了刀具磨損狀態(tài)識別的極限學(xué)習(xí)機(jī)（Extreme learning machine，ELM）模型;并將54組訓(xùn)練樣本輸入建立的ELM模型進(jìn)行訓(xùn)練，輸入27組測試樣本對建立的ELM模型進(jìn)行仿真測試。模型的正確識別率為96.296%，測試結(jié)果表明建立的ELM模型對車削刀具狀態(tài)識別具有很好的分類效果，可以用于相關(guān)刀具狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的開發(fā)。

參考文獻(xiàn)

[1] 劉獻(xiàn)禮， 劉強(qiáng)， 岳彩旭， 等. 切削過程中的智能技術(shù)[J]. 機(jī)械工程學(xué)報， 2018， 54（16）： 45-61.

[2] 袁子皓. 基于多傳感器信息融合的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)研究[D]. 河南科技大學(xué)， 2014.

[3] 陳雷明， 楊潤澤， 張治. 刀具檢測方法綜述. 機(jī)械制造與自動化， 2011， 40（1）： 49-50.

[4] Rehom A G， Jin J， Orban P E. State-of-the-art methods results in tool condition monitoring： a review[J]， Interna?tional Journal of Advancd Manufacturing Technology， 2005， 26： 693-710.

[5] Siddhpura A， Paurobally R. A review of flank wear pre?diction methods for tool condition monitoring in a turning process[J]， International Journal of Advanced Manufacturing Technology， 2013， 65： 371-393.

[6] Wang G F， Yang Y W， Zhang Y C， et al. Vibration sensor based tool condition monitoring using ν support vector machine and locality preserving projection. Sensors and Actuators A： Physical， 2014， 209（Complete）： 24-32.

[7] 孫艷杰， 艾長勝. 基于切削聲和切削力參數(shù)融合的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測. 組合機(jī)床與自動化加工技術(shù)， 2011（5）： 42-45.

[8] Li X， Li H X， Guan X P， et al. Fuzzy estimation of feed- cutting force from current measurement-a case study on intelligent tool wear condition monitoring. IEEE Trans-actions on Systems， Man and Cybernetics， Part C（Applica-tions and Reviews）， 2004， 34（4）： 506-512

[9] 王沛鑫. 車削刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的研究[D].

[10] 周志華. 機(jī)器學(xué)習(xí)（第1版）. 北京： 清華大學(xué)出版社， 2016

[11] 陳媛媛， 張記龍， 趙冬娥， 等. 基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的混合氣體FTIR光譜定量分析[J]. 中北大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）， 2011， 32（5）： 636-641.

[12] 孔雙雙， 王開軍， 林崧. 外類入侵度初始化參數(shù)的極限學(xué)習(xí)機(jī)[J]. 南京師范大學(xué)學(xué)報（工程技術(shù)版）， 2019， 19（03）： 53-58.

[13] 李若誠， 許文方， 華英杰. 基于近紅外光譜和極限學(xué)習(xí)機(jī)的普洱茶中游離氨基酸總量檢測[J]. 長春工業(yè)大學(xué)學(xué)報（03）： 35-39.

[14] 崔東文. 極限學(xué)習(xí)機(jī)在湖庫總磷、總氮濃度預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 水資源保護(hù)， 2013， （2）： 61-66. DOI： 10.3969/j.issn. 10046933.2013.02.013.

[15] 張陽茁， 楊杰， 程琳， 等. 基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的隧洞巖體蠕變參數(shù)反分析方法[J]. 水資源與水工程學(xué)報（3）.

[16] ong W W， Huang G B， Chen Y Q.Weighted extreme learning machine for imbalance learning[J].Neurocomputing， 2013， 101： 229—242.

[17] 白燁， 薛林福， 石玉江， 等. 測井成巖相自動識別及其在鄂爾多斯盆地蘇里格地區(qū)的應(yīng)用[J]. 中國石油大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）（1）： 41-47.

[18] 黃柳強(qiáng). 靈活交流輸電設(shè)備間交互及協(xié)調(diào)研究[D]. 中國電力科學(xué)研究院， 2013.