一維殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的刀具磨損識(shí)別方法研究

楊斌,，樊志剛,，王建國(guó),，王民，李志星,

（1.內(nèi)蒙古科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，內(nèi)蒙古包頭 014010；2.內(nèi)蒙古自治區(qū)機(jī)電系統(tǒng)智能診斷與控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，內(nèi)蒙古包頭 014010；3.北京工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程與應(yīng)用電子技術(shù)學(xué)院先進(jìn)制造技術(shù)北京重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100124）

機(jī)床刀具作為數(shù)控機(jī)床的主要末端執(zhí)行件對(duì)于工件表面加工質(zhì)量、精度有著直接影響，研究表明，盡管機(jī)床刀具成本不到加工成本的4%[1]，但由刀具狀態(tài)異常導(dǎo)致的停機(jī)時(shí)間占據(jù)了總停機(jī)時(shí)間的10% ～40%[2]。因此，對(duì)于刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)對(duì)改善加工效率和提高經(jīng)濟(jì)效益有著重要作用。同時(shí)由于制造過程中影響刀具磨損因素的復(fù)雜性、多變性，目前主要采用間接法對(duì)刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，間接法主要是通過采集加工過程信號(hào)，對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析處理提取與刀具狀態(tài)相關(guān)特征信息后，建立與刀具磨損狀態(tài)的映射關(guān)系。常用信號(hào)包括切削力、振動(dòng)、主軸電流以及功率信號(hào)等，由于間接法對(duì)加工過程的影響較小，在工業(yè)領(lǐng)域更受歡迎[3]。

目前深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別[4]、電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[5]和故障診斷[6]等工業(yè)領(lǐng)域被廣泛使用。相比于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)主要是對(duì)特征提取和分類過程進(jìn)行強(qiáng)化，同時(shí)自動(dòng)的從信號(hào)中對(duì)特征進(jìn)行提取。近年來，以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural network，CNN）為代表的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)目前在刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域已經(jīng)開展了相關(guān)研究。Gouarir 等[7]基于格拉姆角和場(chǎng)（GASF）將力信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維圖像，由分段聚類近似對(duì)圖像進(jìn)行平滑和降維處理后使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)。Aghazadeh 等[8]對(duì)電流信號(hào)進(jìn)行小波包時(shí)頻變換后，使用譜減法將信號(hào)中穩(wěn)態(tài)部分去除后作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，實(shí)現(xiàn)了對(duì)于刀具磨損的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。張存吉等[9]使用小波包變換處理后的振動(dòng)信號(hào)能量頻譜圖作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，通過多種網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)比發(fā)現(xiàn)Wearnet 的效果最佳。但上述研究側(cè)重CNN 對(duì)于空間特征的敏感性，使用圖像作為輸入進(jìn)行識(shí)別時(shí)隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和卷積核數(shù)目的增加，預(yù)測(cè)過程需要的矩陣運(yùn)算大幅度增加，導(dǎo)致預(yù)測(cè)效率較低。王麗華等[10]構(gòu)建了堆疊降噪自編碼（Stacked denoising auto encoder，SDAE）網(wǎng)絡(luò)，基于頻域信號(hào)樣本進(jìn)行刀具磨損狀態(tài)識(shí)別，顯示出頻域信號(hào)作為輸入時(shí)的優(yōu)勢(shì)。王震等[11]使用多傳感器數(shù)據(jù)直接組合作為輸入，基于多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)刀具磨損的預(yù)測(cè)，但未考慮不同信號(hào)間量綱不同對(duì)于識(shí)別的影響。王民等[12]通過傅里葉級(jí)數(shù)對(duì)電流信號(hào)進(jìn)行擬合，將所獲電流雜波信號(hào)作為一維卷積神經(jīng)模型輸入，實(shí)現(xiàn)了對(duì)多工況刀具磨損狀態(tài)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，但電流雜波未考慮噪聲影響。

本文提出了一維殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法，原始振動(dòng)信號(hào)通過小波包閾值降噪處理后基于快速傅里葉變換（Fast fourier transform，F(xiàn)FT）獲得頻域數(shù)據(jù)，將其作為殘差連接卷積網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，利用殘差連接強(qiáng)化前向傳播過程中所提取特征密度，有效實(shí)現(xiàn)從振動(dòng)信號(hào)中自適應(yīng)提取刀具磨損的相關(guān)特征，避免了傳統(tǒng)特征提取過程中人為選擇特征導(dǎo)致磨損相關(guān)信息的丟失和診斷效率較低的缺陷。

1 殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介

1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural network，CNN）是一種特殊的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，1984年Fukushima等[13]在感受域的基礎(chǔ)上提出神經(jīng)認(rèn)知機(jī)這一概念，被認(rèn)為是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正式出現(xiàn)的開端。以典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

圖1 中：Input 為輸入層；C1、C2分別為2組卷積層；S1、S2為池化層。

在該網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)神經(jīng)元都與前一層的局部感受域相連接，通過卷積運(yùn)算和非線性激活獲取原始信號(hào)中不同層次的特征，從而實(shí)現(xiàn)前一層的特征映射，其卷積過程可表示為

式中：Cl為卷積層輸出； f()為非線性激活函數(shù)； Wl為第l 層的權(quán)值； xl-1為 第l-1層輸出；bl為第l 層的偏置。

池化層通過對(duì)某一位置的附近區(qū)域總體特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)實(shí)現(xiàn)了特征選取的多樣性和降維，在減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)同時(shí)有效避免網(wǎng)絡(luò)過擬合。本文中采用最大池化，池化過程可表達(dá)為

式中： Zl為第 l層 的輸出映射； βl為第l 層的采樣權(quán)值系數(shù)； bl為第 l層 的偏置； down()是一個(gè)下采樣函數(shù)。本文中采用最大池化策略。

全連接層對(duì)卷積、池化處理后的高維信息特征進(jìn)行整合，利用線性方程所對(duì)應(yīng)的特征面對(duì)輸入進(jìn)行擬合，之后通過Softmax 邏輯回歸對(duì)信息進(jìn)行多分類處理，其模型為

式中： fv為 特征矢量； w0為權(quán)值矩陣； b0為偏置矩陣。

1.2 殘差塊概念

理論上，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)越深，神經(jīng)元數(shù)目越多，網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)程度越高、擬合能力越強(qiáng)，但是隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加，不可避免地產(chǎn)生了梯度爆炸、梯度彌散等問題，導(dǎo)致反向傳播訓(xùn)練時(shí)效果不佳。因此，2015年He 等[14]提出了深度殘差網(wǎng)絡(luò)模型，采用跳躍連接的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)將淺層特征以及深層特征進(jìn)行疊加，有效避免網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)淺層特征的丟失，其殘差連接結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2殘差連接結(jié)構(gòu)

圖2 中： x為 當(dāng)前單元輸入， F(x)為通過非線性變換函數(shù)處理的當(dāng)前單元的映射輸出，在前向傳播過程中，不僅將每個(gè)當(dāng)前單元的映射輸出作為下一單元的輸入，還將當(dāng)前單元的輸入也直接連接添加到下一單元輸入，從而實(shí)現(xiàn)了跳躍連接。因此，下一單元的輸入為

2 刀具磨損狀態(tài)識(shí)別方法

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

在切削過程中，采集的切削振動(dòng)信號(hào)經(jīng)常包含噪聲，因此對(duì)于加速度傳感器所采集的振動(dòng)數(shù)據(jù)需要進(jìn)行預(yù)處理，除去該數(shù)據(jù)中的無效數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)。對(duì)銑削過程中的原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波包去噪處理，由于閾值選取和函數(shù)選擇對(duì)于去噪效果有直接影響，針對(duì)信號(hào)進(jìn)行合適的選擇就顯得尤為重要。

切削振動(dòng)信號(hào)屬于典型的非平穩(wěn)信號(hào)，小波基的性質(zhì)與其相關(guān)性越好，最終能提取的特征越多[15]。由于Daubechies系列小波基具有正交性、緊支性以及時(shí)域波形上的振蕩衰減性，本文通過對(duì)比試驗(yàn)確定小波基為db8。

常見的小波包閾值選取準(zhǔn)則包括：固定閾值式準(zhǔn)則（Sqtwolog）、自適應(yīng)式閾值準(zhǔn)則（Rigrsure）、啟發(fā)式閾值準(zhǔn)則（Heursure）和最小極大式閾值準(zhǔn)則（Minimaxi）[16]，由于固定閾值可以對(duì)所有的小波包系數(shù)進(jìn)行處理，降噪效果較為明顯，選擇固定準(zhǔn)則方

式進(jìn)行閾值選取，取值公式為

式中： Y 為所估計(jì)的閾值； σ為信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)方差； N為輸入信號(hào)長(zhǎng)度。

同時(shí)在工業(yè)領(lǐng)域中廣泛使用的閾值函數(shù)有硬、軟閾值函數(shù)法，由于硬閾值函數(shù)在遠(yuǎn)離閾值時(shí)處理小波包系數(shù)效果較好，故選擇其作為閾值函數(shù)，表達(dá)式為

最終小波包閾值降噪效果如圖3所示。

圖3 小波包閾值降噪效果

振動(dòng)信號(hào)在時(shí)域上可以被視為多個(gè)正弦波疊加的結(jié)果[17]，通過對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析可以獲得信號(hào)的頻率成分和對(duì)應(yīng)的幅值大小。通過FFT對(duì)降噪后信號(hào)進(jìn)行處理，將獲取的幅頻值作為輸入數(shù)據(jù)，其中FFT 公式為

式中： X(w)為 輸入信號(hào)x（t）的 連續(xù)頻譜； w為角頻率。經(jīng)過FFT處理后的幅頻圖如圖4所示。

圖4 不同磨損階段的幅頻圖

2.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

傳統(tǒng)的深度殘差網(wǎng)絡(luò)主要對(duì)于二維圖像通過卷積等操作進(jìn)行識(shí)別和分類，由于深度學(xué)習(xí)需要大量的樣本才能保證所學(xué)習(xí)特征的正確性和結(jié)果的準(zhǔn)確性，大量圖像樣本作為輸入時(shí)所需學(xué)習(xí)時(shí)間較長(zhǎng)。本文針對(duì)該問題提出了基于刀具磨損振動(dòng)信號(hào)的一維殘差連接卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行FFT 處理后的頻譜數(shù)據(jù)作為輸入，直接對(duì)其進(jìn)行卷積運(yùn)算、池化操作、跳躍連接和融合等前向運(yùn)算等對(duì)其進(jìn)行特征提取，同時(shí)通過反向傳播對(duì)權(quán)值、偏差進(jìn)行調(diào)整，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)刀具磨損的最優(yōu)識(shí)別和分類。

本文中對(duì)于刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)時(shí)借鑒前文中殘差連接的設(shè)計(jì)思路，目的是將輸入的信號(hào)x 通過卷積操作等映射輸出為刀具不同的磨損狀態(tài)。將刀具磨損狀態(tài)分為初期磨損、正常磨損和急劇磨損。分類器選擇適用于多分類任務(wù)的softmax 分類器，同時(shí)為了提高網(wǎng)絡(luò)對(duì)的泛化能力，該模型中每個(gè)卷積層后都使用Relu 激活函數(shù)和BN層對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行正則化處理，同時(shí)在網(wǎng)絡(luò)中使用droupout 函數(shù)，在每批次訓(xùn)練過程中使一半的隱層節(jié)點(diǎn)變?yōu)?，防止網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，通過上述調(diào)整，既提高了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行效率，又防止了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中的梯度彌散、網(wǎng)絡(luò)退化等現(xiàn)象。

本文采用的網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)如圖5所示。將通過FFT 生成的尺寸為1×128的頻譜數(shù)據(jù)（幅頻值）輸入到殘差連接網(wǎng)絡(luò)，采用卷積核為100×1×9的卷積層C1對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積，同時(shí)通過補(bǔ)零進(jìn)行邊緣擴(kuò)展來保證卷積層輸出大小保持不變，由于不同尺寸的卷積核對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取時(shí)獲取的特征不相同，本文選用不同的卷積核數(shù)目進(jìn)行組合來對(duì)卷積層C1輸出的高維信息進(jìn)行獲取，其中主通道卷積層C2采用卷積核為50×1×11，由C2輸出的特征數(shù)據(jù)輸入到卷積核為1×2的池化層P1中，池化核步長(zhǎng)為2，由P1生成的特征數(shù)據(jù)輸入到卷積核為100×1×11的卷積層C3中進(jìn)行卷積，由C3生成的特征數(shù)據(jù)輸入到卷積核為1×2的池化層P2中，P2生成的特征數(shù)據(jù)尺寸為100×1×27；副通道將C1輸出的特征數(shù)據(jù)輸入到卷積核為100×1×11的跳躍卷積層SC1中，由SC1生成的特征數(shù)據(jù)輸入到卷積核為100×1×9的跳躍卷積層SC2中，采用池化核為1×5的跳躍池化層SP1對(duì)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行池化，池化步長(zhǎng)為4，此時(shí)SP1的輸出數(shù)據(jù)尺寸同樣為100×1×27，將其與主通道P2生成的特征數(shù)據(jù)通過Add 層進(jìn)行融合，將Add 層生成的特征數(shù)據(jù)輸入到卷積核為100×1×11的卷積層C4中，擴(kuò)展邊緣為2，由池化核為1×2的池化層P3進(jìn)行池化，池化層P3提取的特征信息通過Dropout 層輸入到全連接層F中，全連接層輸出3類刀具磨損狀態(tài)后通過Softmax 層對(duì)磨損狀態(tài)進(jìn)行分類。

圖5 一維殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

在一維殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中為了在反向傳 播過程中獲取到最優(yōu)權(quán)值和偏差，使用了一維動(dòng)量的隨機(jī)梯度下降法（Stochastic gradient descent with momentum，SGDM）對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，并使用交叉熵?fù)p失函數(shù)作為代價(jià)函數(shù)，批處理數(shù)目為27，共迭代100次。

3 試驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 試驗(yàn)裝置

刀具磨損實(shí)驗(yàn)在一數(shù)控銑床上進(jìn)行試驗(yàn)，加工材料為Cr12模具鋼的矩形工件，尺寸為170 mm×100 mm ×80 mm，切削轉(zhuǎn)速為3000 r/min，進(jìn)給速度為600 mm/min，切深0.5 mm，切寬4 mm。銑削刀具采用無涂層硬質(zhì)合金四刃立銑刀，刀具直徑為8 mm，銑削過程中不使用切削液。在機(jī)床主軸外壁安裝加速度傳感器，對(duì)數(shù)控機(jī)床銑刀的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集，振動(dòng)信號(hào)采樣頻率為6400 Hz，圖6為刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。

圖6 刀具磨損監(jiān)測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

采集銑削過程中的振動(dòng)信號(hào)，根據(jù)刀具后刀面磨損量劃分為初期、正常和急劇磨損3種刀具磨損狀態(tài)。選取不同階段切削信號(hào)中0.1 s時(shí)長(zhǎng)數(shù)據(jù)作為樣本，每一走刀過程內(nèi)選取10個(gè)樣本，選取其中的70%作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，剩余的30%作為測(cè)試數(shù)據(jù)，總共選取訓(xùn)練樣本966個(gè)，測(cè)試樣本414個(gè)。通過對(duì)樣本進(jìn)行劃分，本試驗(yàn)中建立的刀具數(shù)據(jù)集基本情況如表1所示。

表1 Cr12頻譜數(shù)據(jù)集樣本數(shù)量

3.3 試驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證一維殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的刀具磨損監(jiān)測(cè)方法的有效性和高效性，使用MATLAB2018搭建網(wǎng)絡(luò)模型并對(duì)該模型進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試結(jié)果如圖7所示，其準(zhǔn)確率和損失函數(shù)能較快達(dá)到識(shí)別需求，隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加，測(cè)試集準(zhǔn)確率快速增大達(dá)到較高的準(zhǔn)確率，并最終趨于穩(wěn)定，同時(shí)損失函數(shù)值9次訓(xùn)練后快速收斂到0.05以下，隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加逐漸趨近于0，表明了該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的合理性和優(yōu)異性。

圖7 一維殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程

采用無殘差連接的一維卷積網(wǎng)絡(luò)模型、Alexnet、Lstm 模型以及本文中方法進(jìn)行對(duì)比，其中Alexnet模型使用圖片作為輸入，其它均使用頻域數(shù)據(jù)進(jìn)行輸入。同時(shí)為進(jìn)一步比較4種模型性能，設(shè)置相同的迭代次數(shù)，測(cè)試結(jié)果如表2所示。

表2 不同模型測(cè)試結(jié)果分析

對(duì)比可知，相對(duì)于使用圖片進(jìn)行輸入，使用一維數(shù)據(jù)輸入所耗時(shí)間明顯降低，提高了測(cè)試效率，雖然本文方法由于殘差連接增加了運(yùn)行時(shí)間，但單次迭代所耗時(shí)間較為接近。同時(shí)為保證測(cè)試準(zhǔn)確結(jié)果的可靠性，對(duì)各模型單獨(dú)訓(xùn)練5次，試驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3 對(duì)比試驗(yàn)準(zhǔn)確率%

結(jié)果表明，以幅頻圖或頻域信號(hào)作為輸入樣本時(shí)各模型識(shí)別準(zhǔn)確率均都達(dá)到了95%，取得較好的效果，表明振動(dòng)信號(hào)的頻域信號(hào)可較全面的反映刀具磨損的相關(guān)信息。采用一維殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型測(cè)試時(shí)，整體平均準(zhǔn)確率為99.808%，同時(shí)多次試驗(yàn)中的識(shí)別準(zhǔn)確率均大于99.5%，其它方法也有較好的效果，但略次于本文方法。對(duì)比結(jié)果證明了一維殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)于其他網(wǎng)絡(luò)模型，表明殘差結(jié)構(gòu)可以強(qiáng)化對(duì)于刀具磨損相關(guān)特征的提取以及該網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)異性。

3.4 方法可適用性驗(yàn)證

為了驗(yàn)證本文方法的適用性，對(duì)不同工件及其切削條件進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。工件材料為45#鋼，尺寸為170 mm×100 mm ×80 mm，切削轉(zhuǎn)速為3000 r/min，進(jìn)給速度為1000 mm/min，切深1 mm，切寬4 mm，采樣頻率為8000 Hz，切削刀具、樣本選取等和切削Cr12模具鋼時(shí)完全相同。其中訓(xùn)練集為75%，測(cè)試集為25%，最終選擇訓(xùn)練集樣本2718個(gè)，測(cè)試集樣本906個(gè)，最終樣本劃分情況如表4所示。

表4 45#鋼頻譜數(shù)據(jù)集樣本數(shù)量

使用該樣本作為本文一維殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行試驗(yàn)，測(cè)試結(jié)果如圖8所示，可以發(fā)現(xiàn)隨著測(cè)試次數(shù)的增加，準(zhǔn)確率快速增加并達(dá)到90%，然后呈現(xiàn)緩慢上升的趨勢(shì)，并最終趨于穩(wěn)定，盡管訓(xùn)練集準(zhǔn)確率在初期階段出現(xiàn)了較大波動(dòng)，但整體趨勢(shì)隨著訓(xùn)練周期在減小，最終達(dá)到完全識(shí)別的訓(xùn)練效果，而測(cè)試階段波動(dòng)幅度較小，最終準(zhǔn)確率達(dá)到95.47%，同時(shí)將結(jié)果通過混淆矩陣進(jìn)行分析如圖9所示，縱坐標(biāo)為預(yù)測(cè)分類，橫坐標(biāo)為實(shí)際分類，3種類別識(shí)別準(zhǔn)確率分別為98.6%、95.2%和94.5%，表明一維殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適用范圍較廣。

圖8 45#鋼測(cè)試過程曲線

圖9 測(cè)試混淆矩陣結(jié)果

4 結(jié)論

本文提出了一種利用振動(dòng)信號(hào)的頻域數(shù)據(jù)在一維殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中實(shí)現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)預(yù)測(cè)的方法，基于刀具不同磨損階段時(shí)振動(dòng)信號(hào)的頻域數(shù)據(jù)幅值呈現(xiàn)明顯變化的情況，利用小波包對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪并通過FFT獲取信號(hào)的頻域數(shù)據(jù)，保證了特征信息的完整性，將其作為一維殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入進(jìn)行刀具磨損狀態(tài)的預(yù)測(cè)。結(jié)果表明：

1）一維殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可自適應(yīng)提取頻域數(shù)據(jù)中的刀具磨損相關(guān)特征，避免了人工提取的繁瑣性。

2）將本文方法與其它方法在耗時(shí)性、準(zhǔn)確率方面進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)本文方法的耗時(shí)較少并且多次測(cè)試后平均準(zhǔn)確率最優(yōu)，表明了本文方法的具有較好的狀態(tài)預(yù)測(cè)效果。

3）使用本文方法對(duì)不同加工對(duì)象和加工條件下方法的適用性進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果表明該模型可實(shí)現(xiàn)對(duì)不同加工過程中振動(dòng)信號(hào)的刀具磨損特征的有效提取，從而對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別。