基于Attention-LSTM的CNC刀具破損在線檢測系統(tǒng)

王柯陽，張 銚，李科聞，張保謙，李 江，任杰文

(東北大學(xué)秦皇島分校計算機(jī)與通信工程學(xué)院，河北 秦皇島 066004)

0 引 言

數(shù)控機(jī)床憑借其高效率、高精度、高自動化、人工干預(yù)少及加工方式靈活多變等特點，已廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)中。并且數(shù)控機(jī)床內(nèi)部含有程序，可以自動實現(xiàn)重復(fù)加工過程，使批量處理模式廣泛應(yīng)用于機(jī)械加工企業(yè)，并大大降低生產(chǎn)所需的成本。相應(yīng)地也產(chǎn)生了新的問題：刀具的破損一旦不能被操作者及時發(fā)現(xiàn)，需要在下個生產(chǎn)過程中，操作者在找到了殘次品之后，才可以對其進(jìn)行應(yīng)急處理，這時候就會使生產(chǎn)線上含有大量的殘次品，直接給企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失[1]。刀具失效造成加工中心停機(jī)的時間占加工中心全部停機(jī)時間的20%[2]，而配備刀具破損檢測系統(tǒng)能有效縮短停機(jī)時間。美國Kennamtal公司的研究表明，數(shù)控機(jī)床配置刀具破損檢測系統(tǒng)之后，能夠有效提升刀具利用率，減少殘次品產(chǎn)出，縮短機(jī)床停機(jī)時間，節(jié)約30%的加工費(fèi)用[3]。根據(jù)德國著名學(xué)者W.Koening和H.K.Tonshoff教授統(tǒng)計，使用刀具破損檢測系統(tǒng)可使自動化加工系統(tǒng)的生產(chǎn)效率提升10%～60%，并將機(jī)床加工時間提升到機(jī)床開機(jī)時間的65%左右[4]。所以，需要研制一套刀具破損在線檢測系統(tǒng)來作為應(yīng)對刀具隨機(jī)破損現(xiàn)象的手段。

刀具破損檢測系統(tǒng)通常由4個環(huán)節(jié)組成：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、特征提取和破損識別。在切削過程中，有多種信號能反映刀具的破損，如切削力信號、振動信號、主軸功率信號、電流信號、聲發(fā)射信號等[5]。采集信號之后，使用頻域分析、時頻域小波分析方法提取特征，并使用閾值比較、相關(guān)系數(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等方法識別特征信息，進(jìn)而對刀具進(jìn)行狀態(tài)的判斷[6]。

在目前的研究中，絕大多數(shù)刀具破損檢測都依賴單獨安裝的傳感器來收集監(jiān)控信號[7]。這種方法往往需要改變機(jī)床的機(jī)械結(jié)構(gòu)，需要選擇一種能夠反映刀具切削狀態(tài)的數(shù)控機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)信息進(jìn)行監(jiān)測，將當(dāng)前加工過程監(jiān)測到的信息與一組反映正常加工狀態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)信息進(jìn)行比較，從而間接推斷刀具是否處于正常加工狀態(tài)，若實時加工過程主軸功率超出閾值則發(fā)出刀具破損報警[7]。這種方法比較普遍，可行性高，不過數(shù)控機(jī)床一旦受到干擾，會導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確，而且要求數(shù)據(jù)有極高的同步性。

由于獲取機(jī)床主軸功率信號不影響機(jī)床結(jié)構(gòu)及加工過程，因此使用主軸功率進(jìn)行刀具破損檢測的研究開始得很早。徐順利等人[8]對利用主軸功率進(jìn)行刀具磨損檢測的理論基礎(chǔ)進(jìn)行了介紹。在切削實驗過程中，測定機(jī)床主軸功率和刀具磨損量，求取兩者的相關(guān)系數(shù)，證明兩者之間有很強(qiáng)的相關(guān)性。魯笑穎等人[9]采用在試件中嵌入硬質(zhì)點的方式進(jìn)行了刀具切削破損實驗和不同磨損狀態(tài)刀具切削實驗，實驗結(jié)果表明在刀具出現(xiàn)磨損或破損時主軸功率會出現(xiàn)明顯的增長，并提出了基于機(jī)床速度向量的加工狀態(tài)識別算法來實現(xiàn)主軸功率的同步對比。董喜望[10]以FANUC數(shù)控系統(tǒng)為研究對象，利用數(shù)控機(jī)床內(nèi)部傳感器獲取機(jī)床主軸功率，作為刀具破損檢測信號。采用對數(shù)控代碼進(jìn)行解析的方式，將完整的加工過程劃分為多個工步，按工步進(jìn)行分段監(jiān)控，從而實現(xiàn)主軸功率的同步對比。賀曉輝等人[11]使用小波變換提取主軸功率在不同頻率尺度下的特征信號分量，計算標(biāo)準(zhǔn)信號特征分量和實時信號特征分量之間的互相關(guān)系數(shù)，根據(jù)互相關(guān)系數(shù)的大小判斷是否發(fā)生刀具破損。Xu等人[12]提出了一種基于數(shù)控機(jī)床內(nèi)部主軸功率數(shù)據(jù)的增量成本敏感支持向量機(jī)(ICSSVM)刀具破損監(jiān)測方法。該方法結(jié)合了成本敏感支持向量機(jī)和增量支持向量機(jī)，對分類中的不平衡問題進(jìn)行改進(jìn)，減少將樣本誤分入少數(shù)類的可能性。李威霖[13]構(gòu)建了基于最小二乘法的多分類支持向量機(jī)來檢測刀具磨損量，并提出新方法：從車削過程的104個特征中選擇出了22個特征，從銑削過程的204個特征中選擇出了30個特征，選取最主要的特征作為刀具磨損檢測的特征向量。

本文主要研究輪轂批量加工過程中數(shù)控機(jī)床刀具隨機(jī)破損現(xiàn)象的實時在線檢測。選擇機(jī)床主軸功率作為檢測信號，以使用FANUC數(shù)控機(jī)床數(shù)據(jù)采集技術(shù)采集數(shù)控機(jī)床內(nèi)部功率傳感器數(shù)據(jù)的方法來代替外置功率傳感器，采集機(jī)床主軸功率信號來監(jiān)測刀具破損。在一次正常加工中，將采集的信號按照時間順序排列，作為進(jìn)行實時對比的標(biāo)準(zhǔn)序列。然后采集大量正常加工過程中的的信號訓(xùn)練Attention-LSTM網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)練完成后，利用Attention-LSTM網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測，并于標(biāo)準(zhǔn)序列進(jìn)行對比，如果兩者之間的相似程度處于合理的閾值范圍內(nèi)，刀具沒有發(fā)生破損，否則認(rèn)為此次加工過程中發(fā)生刀具破損。

1 數(shù)據(jù)采集與處理系統(tǒng)

1.1 檢測信號的選擇

數(shù)控機(jī)床刀具破損檢測系統(tǒng)可以使用一種或多種與切削過程相關(guān)的物理信號作為檢測信號，應(yīng)從信號獲取方式、靈敏度、抗干擾能力及現(xiàn)場條件等多個因素綜合考慮進(jìn)行選擇。在目前主流的幾種物理信號中，切削力與刀具的切削狀態(tài)聯(lián)系最為緊密，但是切削力傳感器的安裝需要改變機(jī)床的結(jié)構(gòu)，這一點是其應(yīng)用于生產(chǎn)實際時最大的障礙。生產(chǎn)中安裝切削力傳感器，一般是安裝在刀柄里，制成測力刀柄，其應(yīng)用有很大的局限性[14]。振動的獲取相對簡便，但由于生產(chǎn)現(xiàn)場環(huán)境比較復(fù)雜，振動信號的采集過程會受到較多的干擾，因此使用振動信號的檢測系統(tǒng)的實用化進(jìn)展緩慢。聲發(fā)射信號是一種高頻信號，采集過程不容易受到干擾，但聲發(fā)射傳感器價格較高是其走向?qū)嵱没枰朔碾y題。主軸功率采集過程中無需改變加工系統(tǒng)的機(jī)械結(jié)構(gòu)，同時受到車間現(xiàn)場的干擾較少，因此主軸功率是非常實用的刀具破損檢測信號[15]?；谝陨峡紤]，本文的刀具破損檢測系統(tǒng)選擇主軸功率作為檢測信號。

1.2 檢測系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集方式

刀具破損檢測系統(tǒng)的運(yùn)行基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)采集。主流的刀具破損在線檢測研究中，普遍使用外置信號傳感器作為檢測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源。但外置信號傳感器的安裝可能要改變機(jī)床結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)容易受到多種外界干擾，影響系統(tǒng)易用性及檢測效果。主軸功率是數(shù)控機(jī)床運(yùn)行過程中重要的檢測指標(biāo)，數(shù)控機(jī)床往往內(nèi)置功率傳感器來檢測主軸功率，確認(rèn)機(jī)床是否正常平穩(wěn)運(yùn)行。在生產(chǎn)環(huán)境下，隨著設(shè)備的更新，開放式數(shù)控機(jī)床的應(yīng)用越來越廣泛。現(xiàn)代開放式數(shù)控機(jī)床具有工業(yè)以太網(wǎng)通信接口，通過以太網(wǎng)接口獲取數(shù)控機(jī)床內(nèi)部傳感器的數(shù)據(jù)，將得到的數(shù)據(jù)作為刀具破損檢測信號成為一種可行的方案。這種方案不需要額外添加外置信號傳感器，部署方便，價格低廉，抗干擾性好[16]。

1.3 檢測系統(tǒng)硬件選型

FANUC數(shù)控系統(tǒng)是日本發(fā)那科株式會社推出的數(shù)控系統(tǒng)，該數(shù)控系統(tǒng)能夠很好地提升機(jī)床的信息化水平，是當(dāng)今世界上最具有影響力的數(shù)控系統(tǒng)之一。該系統(tǒng)產(chǎn)品功能設(shè)計合理且全面、可靠性好、使用維護(hù)簡便、成本低廉，成為許多機(jī)床廠商的首選系統(tǒng)，在我國機(jī)械加工制造業(yè)占有獨特的地位。FANUC數(shù)控系統(tǒng)的型號主要包括以下幾種：0系列、0i-C/0i-D/0i-F系列、16i/18i/21i系列、30i/31i/32i系列、Power Mate系列等，其中0i系列在中端機(jī)床上應(yīng)用廣泛[17]。相比于其他品牌數(shù)控系統(tǒng)，F(xiàn)ANUC數(shù)控系統(tǒng)具有如下的特點[18]：

1)系統(tǒng)采用大量的模塊化結(jié)構(gòu)，可靠性高，維護(hù)和更換非常方便。

2)系統(tǒng)工作溫度為0～45 ℃，有非常強(qiáng)的抵抗惡劣工況影響的能力。

3)系統(tǒng)具有很好的保護(hù)電路，能夠很好地保護(hù)數(shù)控系統(tǒng)的安全。

4)系統(tǒng)本身配置了功能比較齊全的系統(tǒng)軟件，同時提供專業(yè)軟件功能包，并且具有開放的API接口，其基本功能完全能滿足一般的使用要求，同時開放的API接口又能供用戶二次開發(fā)個性化的功能。

5)擁有DNC(Distributed Numerical Control,分布式數(shù)控)功能，能夠?qū)崿F(xiàn)快速的DNC操作。

FANUC數(shù)控系統(tǒng)的主要通信接口是工業(yè)以太網(wǎng)接口。數(shù)控系統(tǒng)內(nèi)安裝的以太網(wǎng)網(wǎng)卡有3類：嵌入式網(wǎng)卡(PC-MCIA網(wǎng)卡)、快速以太網(wǎng)板(Fast Ethernet Board)和數(shù)據(jù)服務(wù)器板(Fast Data Server Board)，對應(yīng)2種功能：以太網(wǎng)功能 (Ethernet Function)和數(shù)據(jù)服務(wù)器功能(Date Server Function)[19]。其中PC-MCIA網(wǎng)卡和快速以太網(wǎng)板都對應(yīng)以太網(wǎng)功能，兩者所具備的功能相近，只是PC-MCIA網(wǎng)卡不支持NC程序傳輸?shù)裙δ?。?shù)據(jù)服務(wù)器板是在快速以太網(wǎng)板的基礎(chǔ)上附加一個CF存儲卡，容量為100 MB，在所有基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)功能都齊備的基礎(chǔ)上，可在程序傳輸時通過標(biāo)準(zhǔn)FTP功能將存儲在計算機(jī)上的NC程序直接下載到CF卡上[20]。

為了通過以太網(wǎng)接口采集數(shù)控系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)，刀具破損檢測系統(tǒng)運(yùn)行的硬件基礎(chǔ)是工控計算機(jī)和工業(yè)交換機(jī)。刀具破損檢測系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的實時性要求較高，因此系統(tǒng)發(fā)起數(shù)據(jù)通信頻繁，數(shù)據(jù)處理量大。這就要求工控計算機(jī)運(yùn)算性能好，網(wǎng)絡(luò)通信順暢，散熱良好。而且工控計算機(jī)工作環(huán)境惡劣，因此需要工控計算機(jī)運(yùn)行穩(wěn)定性好。工業(yè)交換機(jī)的帶寬應(yīng)當(dāng)足夠大，且交換機(jī)運(yùn)行穩(wěn)定，避免影響數(shù)據(jù)采集的實時性。綜上，本文選用高性能的工控計算機(jī)和工業(yè)交換機(jī)。

工控計算機(jī)選用深圳占美公司生產(chǎn)的GK4000高性能工業(yè)控制計算機(jī),工控機(jī)的具體參數(shù)性能如表1所示。

表1 GK4000工業(yè)控制計算機(jī)參數(shù)

工業(yè)交換機(jī)選用水星S124型交換機(jī)，S124工業(yè)交換機(jī)的參數(shù)如表2所示。

表2 S124工業(yè)交換機(jī)參數(shù)表

為了驗證數(shù)據(jù)采集技術(shù)的可行性和周期性特點是否存在，根據(jù)FOCAS應(yīng)用程序接口說明文件，使用C#語言在 .NET Framework框架和FOCAS組件基礎(chǔ)上編寫數(shù)據(jù)采集測試程序，在輪轂毛坯加工過程中進(jìn)行采集數(shù)控機(jī)床主軸功率測試。

測試所得主軸功率變化如圖1所示。

圖1 輪轂1加工主軸功率數(shù)據(jù)

測試結(jié)果表明基于FOCAS的FANUC數(shù)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集技術(shù)具有可行性。根據(jù)測試結(jié)果亦可證實輪轂加工時主軸功率變化的周期性。

1.4 檢測系統(tǒng)數(shù)據(jù)需求

一臺數(shù)控機(jī)床加工一只輪轂毛坯的過程包含多道工序。加工過程中數(shù)控機(jī)床刀架上會安裝多把刀具，不同工序可能使用不同的刀具進(jìn)行加工，也可能使用相同的刀具進(jìn)行加工，根據(jù)工序的順序無法判斷使用了哪一把刀具。刀具是影響切削過程的重要因素，因此數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)在加工完成后，應(yīng)當(dāng)能將加工過程中保存的功率時間序列按照工序劃分為多段，并確定完成每道工序所使用的刀具編號。

1.5 數(shù)控代碼解析

機(jī)床使用者通過編寫數(shù)控程序來控制數(shù)控機(jī)床的運(yùn)動。數(shù)控程序保存到數(shù)控系統(tǒng)后，數(shù)控系統(tǒng)根據(jù)數(shù)控程序的內(nèi)容插補(bǔ)計算刀具運(yùn)動的軌跡，并以軌跡為依據(jù)輸出運(yùn)動方向及速度控制脈沖給伺服控制系統(tǒng)，控制刀具的運(yùn)行軌跡從而實現(xiàn)毛坯的加工。由于一臺數(shù)控機(jī)床需要完成多道規(guī)定工序，在數(shù)控程序編制過程中，針對每個工序編寫數(shù)控代碼片段，再按照工序執(zhí)行的順序，將不同工序的數(shù)控代碼片段組合成一個完整的數(shù)控程序，保存在數(shù)控系統(tǒng)中循環(huán)運(yùn)行。

數(shù)控代碼解析指的是在數(shù)據(jù)采集過程中，讀取當(dāng)前正在執(zhí)行的數(shù)控代碼，分析數(shù)控代碼的內(nèi)容，從中獲取信息的方法。

在數(shù)控機(jī)床加工輪轂的過程中，完成相鄰的2個工序時，完成前一個工序后總是需要更換刀具再開始下一個工序。更換刀具動作需要機(jī)床操作人員編寫數(shù)控代碼實現(xiàn)。雖然根據(jù)工藝和刀具的不同，更換刀具的數(shù)控代碼并不完全相同，但這一類代碼的內(nèi)容遵循固定的格式規(guī)范。檢測系統(tǒng)讀取當(dāng)前正在執(zhí)行的數(shù)控代碼，判斷數(shù)控代碼的內(nèi)容是否符合換刀代碼的格式規(guī)范，從而判斷是否尋找到換刀代碼。尋找到換刀動作數(shù)控代碼后，根據(jù)換刀動作數(shù)控代碼的內(nèi)容識別出完成這一工序的刀具編號，并以換刀動作的發(fā)生時間為界限將加工過程劃分為多道工序，將功率時間序列分為多段，與每道工序相對應(yīng)。這樣就通過數(shù)控代碼解析的方式滿足了檢測系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的需求。通過數(shù)控代碼解析過程，一只輪轂的加工過程能夠很好地被劃分為幾個工序，如圖2所示。圖中主軸功率數(shù)據(jù)使用多種灰度進(jìn)行表示，不同灰度代表不同工序所對應(yīng)的一段功率時間序列。

圖2 經(jīng)工序識別處理后的主軸功率數(shù)據(jù)

2 基于LSTM的異常檢測分析

2.1 異常類型

在對數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析時，首先存在的一個共同需求是確定不同于其他樣本的異常數(shù)據(jù)，通常會以3σ準(zhǔn)則或其它時域、頻域濾波來處理各類異常數(shù)據(jù)[21]。異常數(shù)據(jù)可能是由于采樣過程中的錯誤引起的，但有時也會代表一個之前未知的潛在事件。在數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計的文獻(xiàn)中，異常也被稱為偏差或異常值[22]。目前，關(guān)于時間序列準(zhǔn)確性異常檢測是一個重要的課題，在不同的研究和應(yīng)用領(lǐng)域都得到了很好的發(fā)展[23]。

2.2 時間序列相似性度量

時間序列相似性的定義如下：給定2條時間序列x(m)={x1,x2,…,xm}和y(n)={y1,y2,…,yn}，預(yù)先設(shè)定一個閾值ε。隨后設(shè)定一種相似性度量方法，將x(m)和y(n)作為相似度度量方法的輸入可以計算出2條時間序列在這一度量方法下的相似性距離disc(x(m),y(n))，disc(x(m),y(n))越小，則相似程度越高；disc(x(m),y(n))越大，則相似程度越低。若x(m)和y(n)滿足disc(x(m),y(n))<ε，則認(rèn)為序列x(m)和序列y(n)是相似的。

從定義中可知，相似性度量是評價2條時間序列波形是否足夠相似，而相似性距離是衡量相似性程度的一種標(biāo)準(zhǔn)[24]，通常按照實數(shù)距離來衡量。在對比計算環(huán)節(jié)中，關(guān)鍵就是使用一個指標(biāo)來代表2條功率時間序列的差異程度，根據(jù)指標(biāo)大小判斷差異程度是否正常。這一指標(biāo)的含義恰好和時間序列相似性距離的含義相吻合。因此在時間序列的眾多研究方法中，2條時間序列的相似性度量方法是刀具破損檢測研究中的重要方法。本節(jié)將借鑒已有的時間序列處理方法，引入時間序列相似性度量方法來進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)序列與實時序列的對比計算。

有別于高維空間中點與點之間的距離，時間序列不能被簡單地看成高維空間下的一個向量來進(jìn)行距離的計算，原因有3個：1)不能保證2條對比的序列是等長的；2)即便等長的序列也不能保證特征是對齊的；3)不同數(shù)據(jù)類型的時間序列側(cè)重點也不同。由于時間序列數(shù)據(jù)具有上述特性，這也決定了不可能有一種相似性度量距離的定義能滿足所有數(shù)據(jù)的要求[24]。

對于刀具破損檢測這一應(yīng)用場景而言，由于實際切削余量在不同輪轂間存在波動，2條時間序列之間不可能完全重合，所以對比計算的過程中重視的是時間序列的變化趨勢。由于主軸功率數(shù)據(jù)的類型是實數(shù)，因此針對符號和字符串的時間序列處理方法也不適用。經(jīng)過分析對比，本文選擇使用動態(tài)時間規(guī)整距離(Dynamic Time Warping, DTW)作為功率時間序列相似性的衡量方法。

2.3 基于Attention-LSTM的刀具破損檢測

傳統(tǒng)的時間序列異常處理通常采用的是統(tǒng)計方法，例如檢測累積和(CUSUM)或指數(shù)加權(quán)移動平均數(shù)(EWMA)在時間窗口上的潛在分布變化[25]。其缺點是通常需要預(yù)先確定時間窗口長度，并且其檢測結(jié)果在很大程度上取決于參數(shù)的選取。本文針對采樣數(shù)據(jù)的序列特性，對原有的網(wǎng)絡(luò)模型做出了改進(jìn)，提出了采用Attention-LSTM來建立刀具破損狀態(tài)的檢測模型。實驗結(jié)果表明，采用LSTM模型可以取得較好的檢測效果，這為解決刀具破損狀態(tài)檢測問題提供了一種新途徑。

從理論上講，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)可以捕捉輸入序列的任何長期相關(guān)性。但在實踐中，RNN 必須為每個時間步長維護(hù)一個激活函數(shù)，這使得RNN記憶方程非常復(fù)雜。而這種記憶深度反過來又使RNN遭受梯度消失和迭代問題的困擾[26]，使得RNN難以訓(xùn)練。長短期記憶(LSTM)是 Hochreiter和Schmidhuber在1997年提出的一種改進(jìn)的RNN模型[27]。

LSTM可以應(yīng)用于時間序列分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的單元內(nèi)部由特殊設(shè)計的3扇門來控制內(nèi)部狀態(tài)。從數(shù)學(xué)的角度解釋，通過這種巧妙的內(nèi)部聯(lián)接將雅可比矩陣的相乘轉(zhuǎn)化為相加，從而避免了梯度消失問題。因此，它不僅能夠?qū)W習(xí)到樣本序列之間的短期依賴關(guān)系，而且能夠?qū)W習(xí)長期依賴關(guān)系。接下來，給出LSTM的結(jié)構(gòu)以及構(gòu)成LSTM的基本參數(shù)：

1)LSTM單元：不同于普通神經(jīng)單元，LSTM網(wǎng)絡(luò)層具有經(jīng)過特殊設(shè)計的記憶神經(jīng)單元。這使得它擁有對輸入序列的記憶。每個記憶單元都包含3種管理狀態(tài)的門，分別為遺忘門、輸入門和輸出門。對輸入序列進(jìn)行操作時，記憶單元內(nèi)的每個門都使用σ激活函數(shù)來控制它們是否被觸發(fā)，使得狀態(tài)的改變和通過單元的信息添加具備某些條件。

而σ激活函數(shù)也被稱為Sigmoid函數(shù),即：

(1)

2)ft:遺忘門。設(shè)xt為當(dāng)前時刻的輸入矢量，ht-1為上一時刻的輸出矢量。當(dāng)輸入流經(jīng)LSTM網(wǎng)絡(luò)層時，首先應(yīng)經(jīng)過遺忘門有條件地決定從單元狀態(tài)中丟棄一些無關(guān)信息，ft為遺忘門輸出，Wf為相應(yīng)的權(quán)重矩陣，bf為相應(yīng)的偏置向量，即：

ft=σ(Wf·[ht-1,xt]+bf)

(2)

it=σ(Wi·[ht-1,xt]+bi)

(3)

(4)

(5)

4)ot:輸出門。設(shè)ht為當(dāng)前時刻的輸出矢量，ot為遺忘門輸出，σ為激活函數(shù)，tanh為雙曲正切函數(shù)，Wo為相應(yīng)的權(quán)重矩陣，bo為相應(yīng)的偏置向量經(jīng)過狀態(tài)更新后，輸出門有條件決定哪些信息輸出，即：

ot=σ(Wo·[ht-1,xt]+bo)

(6)

ht=ot·tanh(Ct)

(7)

如圖3所示，每個LSTM單元就像一個微型的狀態(tài)機(jī)，其中訓(xùn)練過程中每個門的權(quán)重也被學(xué)習(xí)到。

圖3 LSTM結(jié)構(gòu)圖

然而，當(dāng)步長過長時，LSTM會發(fā)生明顯的梯度消失現(xiàn)象，所以應(yīng)使用下文的注意力機(jī)制算法對LSTM的權(quán)重進(jìn)行處理，以便更加準(zhǔn)確地進(jìn)行預(yù)測。

注意力機(jī)制通過概率分配的方式，對關(guān)鍵信息賦予足夠的關(guān)注，突出重要的信息影響，從而提高模型的準(zhǔn)確率。本文使用的時間序列數(shù)據(jù)過長，采用LSTM模型可能會發(fā)生梯度消失現(xiàn)象，為了盡可能削弱梯度消失現(xiàn)象造成的影響，在原有LSTM模型的基礎(chǔ)上引入注意力機(jī)制，如圖4所示，本文選擇在LSTM輸入層之前引入Attention，給不同的LSTM單元賦予不同的權(quán)值，給較為接近真實值的LSTM單元賦予較大的權(quán)值，反之亦然[28]，其計算公式如下：

圖4 在輸入層(LSTM之前)加Attention的結(jié)構(gòu)圖

設(shè)第x個LSTM神經(jīng)元的輸出值為hx，設(shè)每個神經(jīng)元對應(yīng)的權(quán)重為ux，最終的輸出值為yt，設(shè)總共有a個LSTM神經(jīng)元。

(8)

(9)

在本文中，已知時間序列{X1,…,XT}，訓(xùn)練Attention- LSTM從前d個的數(shù)據(jù){Xt-d+1,…,Xt}來預(yù)測下l個數(shù)據(jù){Xt+1,…,Xt+l}，其向量序列{Xt-d+1,…,Xt}作為 Attention-LSTM的輸入，輸出是預(yù)測出的向量序列{Xt+1,…,Xt+l}，預(yù)測模型學(xué)習(xí)預(yù)測輸入變量1≤d≤t中d的下一個取值[29]。在預(yù)測長度都為l的情況下，對l

圖5 刀具破損檢測示意圖

3 實驗測試

本章按照本文的流程，進(jìn)行了車削過程實驗。刀具破損檢測系統(tǒng)使用的加工實驗設(shè)備如表3所示。

表3 加工實驗設(shè)備

本次實驗使用的切削用量為主軸轉(zhuǎn)500 r/min，進(jìn)給量0.5 mm/r，背吃刀量3.5 mm。先進(jìn)行正常加工1000次，為訓(xùn)練Attention-LSTM網(wǎng)絡(luò)提供充分的數(shù)據(jù)，然后訓(xùn)練Attention-LSTM網(wǎng)絡(luò)。正常加工過程中,刀具破損是很少發(fā)生的。因此，在實驗過程中，嘗試在待加工車輪中加入硬質(zhì)點，刀尖觸碰到硬質(zhì)點后，就會發(fā)生刀具破損?？梢钥闯稣＜庸み^程和破損加工過程中主軸功率的變化趨勢有根本的不同。發(fā)生刀具破損的機(jī)床在試運(yùn)行期間所有加工過程中的主軸功率時間序列與標(biāo)準(zhǔn)功率時間序列之間的DTW距離變化如圖6～圖8所示，圖中破損加工過程中的功率時間序列與標(biāo)準(zhǔn)序列之間的DTW距離明顯高于其他加工過程中的功率時間序列?？梢?，當(dāng)?shù)毒甙l(fā)生破損導(dǎo)致功率時間序列變化趨勢改變時，DTW距離會大幅增加，代表2條時間序列之間的相似性大幅下降。因此本文開發(fā)的刀具破損檢測系統(tǒng)能夠很好地實現(xiàn)刀具破損的在線檢測。

圖6 機(jī)床1正常刀具加工主軸功率數(shù)據(jù)

圖7 機(jī)床1破損刀具加工主軸功率數(shù)據(jù)

圖8 機(jī)床1所有實時數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的DTW距離

4 結(jié)束語

在汽車輪轂流水線批量生產(chǎn)模式下，加工過程中出現(xiàn)數(shù)控機(jī)床刀具破損現(xiàn)象可能導(dǎo)致大量產(chǎn)品不合格，嚴(yán)重時甚至造成設(shè)備損壞并危及人員安全。本文研究適用于流水線批量加工模式下的數(shù)控機(jī)床刀具破損在線檢測系統(tǒng)的設(shè)計、開發(fā)與實際應(yīng)用。本文的主要工作內(nèi)容如下:對刀具破損在線檢測的數(shù)據(jù)異常處理進(jìn)行了論述，并對該問題進(jìn)行了改進(jìn)并實驗，實驗結(jié)果表明了本文提出的方法是有效的。本文通過內(nèi)部傳感器獲取機(jī)床主軸功率時間序列，選擇Attention-LSTM網(wǎng)絡(luò)對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測，相較于過去逐點計算數(shù)據(jù)差值的方式，本文提出的方法能更好地反映時間序列整體變化趨勢，進(jìn)而提高了刀具破損識別的準(zhǔn)確率。

本文所提方法成本低、應(yīng)用簡便，為數(shù)控系統(tǒng)故障檢測拓寬了研究思路。