結(jié)合GA-BP與集成學(xué)習(xí)的鉆削過程刀具狀態(tài)實(shí)時監(jiān)測

馬晶, 白崢言, 劉獻(xiàn)禮, 劉強(qiáng),2, 賈儒鴻, 周強(qiáng)

(1. 哈爾濱理工大學(xué) 先進(jìn)制造智能化技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,哈爾濱 150080;2. 哈爾濱理工大學(xué) 電氣工程博士后流動站,哈爾濱 150080;3. 哈爾濱理工大學(xué) 儀器科學(xué)與技術(shù)博士后流動站,哈爾濱 150080)

鉆頭在鉆削過程中出現(xiàn)的磨損、破損會直接影響工件的加工精度、表面質(zhì)量及整個制造裝備系統(tǒng)的加工效率和切削穩(wěn)定性[1]。因?yàn)殂@削加工多是封閉或者半封閉加工,人員難以直接判斷刀具磨損情況[2]。而通過經(jīng)驗(yàn)判斷鉆頭的磨損情況時,就可能會出現(xiàn)鉆頭未完全發(fā)揮切削功能而被提前更換或者鉆頭嚴(yán)重磨損甚至破損時才進(jìn)行更換[3],甚至是在刀具出現(xiàn)打刀等特殊情況導(dǎo)致刀具提前破損卻仍沒有更換的情況。因此,就需要開發(fā)出能夠?qū)崟r監(jiān)測刀具加工狀態(tài),及時判斷刀具磨損和破損情況并實(shí)現(xiàn)預(yù)警,提醒工人更換刀具的監(jiān)測平臺。

針對狀態(tài)監(jiān)測預(yù)警方面,國內(nèi)外眾多學(xué)者都對此進(jìn)行了研究。穆殿方等[4]使用堆疊稀疏自編碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)合多信號融合技術(shù)實(shí)現(xiàn)對銑刀磨損狀態(tài)的識別。張學(xué)忱等[5]分析了刀具磨損狀態(tài)對聲發(fā)射信號RMS值的影響。Wang等[6]基于關(guān)聯(lián)向量機(jī)建立了銑削過程刀具磨損狀態(tài)檢測系統(tǒng)。Yu等[7]進(jìn)行了刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測和刀具壽命預(yù)測的相關(guān)研究。郝碧君等[8]基于小波包分析實(shí)現(xiàn)了鉆削刀具的狀態(tài)識別。樊紅衛(wèi)等[9]基于LabVIEW實(shí)現(xiàn)了旋轉(zhuǎn)機(jī)械轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的故障診斷及預(yù)警。楊一晴等[10]基于LabVIEW設(shè)計(jì)了煤礦旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障在線診斷及預(yù)警系統(tǒng)。劉子安等[11]采用Dropout優(yōu)化的深度信念網(wǎng)絡(luò)作為模型實(shí)現(xiàn)了刀具磨損預(yù)測。上述研究多是針對監(jiān)測診斷過程建立模型進(jìn)行研究或者設(shè)計(jì)大型機(jī)械的故障診斷預(yù)警,針對機(jī)械加工,尤其是針對鉆削過程的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測和實(shí)現(xiàn)預(yù)警功能的平臺搭建成果較少,缺少能夠直接應(yīng)用在工廠車間的刀具磨損監(jiān)測平臺。本文基于LabVIEW和GA-BP-Adaboost強(qiáng)分類器模型搭建了一種針對鉆削加工過程的實(shí)時監(jiān)測和預(yù)警平臺,該平臺根據(jù)采集到的實(shí)時數(shù)據(jù),經(jīng)過信號處理和信號的特征提取,對數(shù)據(jù)進(jìn)行時域和頻域以及時頻域分析,能夠?qū)崟r監(jiān)測鉆頭在加工過程中的磨損狀態(tài)并根據(jù)其情況進(jìn)行預(yù)警?？梢暂^好地應(yīng)用在工廠車間,對工人及時更換鉆頭起到指導(dǎo)作用。

1 鉆頭磨損概述

鉆頭在加工過程中會產(chǎn)生磨損,主要磨損形式如表1所示[12]。

表1 鉆頭的主要磨損形式Tab.1 Wear form of a drill bit

其中,后刀面的磨損程度對加工過程中的加工質(zhì)量等影響較大,同時后刀面的磨損相較于其他磨損類型更易于觀察和測量。因此,可以選擇后刀面的平均磨損量VB作為衡量鉆頭磨損程度的標(biāo)準(zhǔn)[13]。鉆頭磨損程度如圖1所示。

圖1 鉆頭磨損程度Fig.1 Wear degree of drill bit

由圖1可知,鉆頭磨損程度分為初期磨損、正常磨損和急劇磨損3個階段。通常,當(dāng)鉆頭磨損程度接近急劇磨損前,就需要酌情更換鉆頭。

2 鉆削過程刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測平臺的建立

為實(shí)現(xiàn)對鉆削加工過程中刀具磨損情況的監(jiān)測,需要建立鉆削過程刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測平臺。本文基于美國國家儀器(NI)公司開發(fā)的LabVIEW軟件進(jìn)行平臺的建立,LabVIEW軟件開發(fā)環(huán)境不同于其他計(jì)算機(jī)語言使用文本語言產(chǎn)生代碼,而是通過圖形化語言(G語言)編寫程序,程序的可視化效果較好,編程效率較高。

為了建立實(shí)用可靠的鉆削過程刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測平臺,在設(shè)計(jì)開發(fā)過程中需要同時考慮數(shù)據(jù)采集、信號特征提取、數(shù)據(jù)保存和實(shí)時監(jiān)測預(yù)警功能。平臺的整體框架如圖2所示。

圖2 平臺整體框架Fig.2 Framework of the platform

2.1 數(shù)據(jù)采集模塊

該刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測平臺基于LabVIEW設(shè)計(jì)開發(fā),借助LabVIEW自帶的DAQmx函數(shù),創(chuàng)建采集通道,設(shè)置好物理通道和采樣頻率后啟動采集。在前面板實(shí)時顯示硬件采集到的未經(jīng)處理的時域信號。并將數(shù)據(jù)元素加入隊(duì)列,為下一步進(jìn)行信號的時域、頻域以及時頻域特征提取做準(zhǔn)備。

2.2 特征提取模塊

平臺的信號特征提取主要包括:時域特征提取、頻域特征提取和時頻域特征提取。

1) 時域特征提取

時域特征主要選擇均值、均方根和方差3種。其中,均值即平均數(shù),能夠反映采集到的數(shù)據(jù)的集中趨勢,其數(shù)學(xué)計(jì)算方法為

(1)

式中:N為采集信號個數(shù);xi為信號幅值。

均方根值能夠指示信號發(fā)送功率的能力,反映了信號的強(qiáng)度,其計(jì)算方法為

(2)

標(biāo)準(zhǔn)差能夠反映信號的離散和波動程度,其計(jì)算方法為

(3)

2) 頻域特征提取主要是通過快速傅里葉變換(FFT)把時域信號變換為頻域信號,能夠顯示出信號在不同頻率下對應(yīng)的幅值大小,借此表現(xiàn)出信號與頻率的關(guān)系,通過頻率來分析信號特征的一種方法。借助LabVIEW軟件專門用來計(jì)算并顯示快速傅里葉變換幅度頻譜的函數(shù),大大減輕了計(jì)算工作。

3) 時頻域特征提取

常用的時域和頻域的特征提取方法不能完整地反映采集信號的所有信息,因此還需要引入時頻域特征提取來更好地反映信號內(nèi)含的信息。本文采用小波包分析方法提取信號的時頻域特征。將信號在多個頻帶內(nèi)進(jìn)行正交分解和重構(gòu),再對重構(gòu)信號進(jìn)行能量特征的提取。相對于小波分析,小波包分析不僅可以對信號的低頻部分進(jìn)行分解,還能夠分解信號的高頻部分,因此能夠更好地對信號的低、高頻部分進(jìn)行局部分析。

小波包分析首先要對信號進(jìn)行分解,將信號分解為低頻段和高頻段部分,三層分解結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 小波包分解結(jié)構(gòu)Fig.3 Wavelet packet decomposition structure

分解過程中,信號中的低頻部分分解為尺度函數(shù)φ(t),高頻部分分解為小波函數(shù)ψ(t)。二者的二尺度方程為:

(4)

式中:k為平移變量;hk為低通濾波器;gk為高通濾波器。

將φ(t)表示為μ0(t),ψ(t)表示為μ1(t),則式(4)可改寫為:

(5)

式中μ為小波包。

對分解后的信號進(jìn)行重構(gòu),重構(gòu)信號定義為Sij。則小波包分解能量Eij為

(6)

式中:ij為第i層第j個頻帶;ldp為對應(yīng)頻帶的離散點(diǎn);x為重構(gòu)信號的離散幅值。

由式(6)可以看出,小波包能量即為小波包分解重構(gòu)后離散信號幅值的平方和。

通過使用LabVIEW軟件中的高級信號處理工具包內(nèi)置的小波包分析函數(shù),可直接對采集到的信號進(jìn)行小波包分解與重構(gòu),之后可通過計(jì)算重構(gòu)信號幅值平方和的方式得出實(shí)時信號的小波包能量特征。

2.3 數(shù)據(jù)保存?？?/h3>

數(shù)據(jù)保存模塊可以將上述數(shù)據(jù)采集模塊和信號特征提取模塊獲得的數(shù)據(jù)通過“寫入帶分隔符電子表格”控件分別保存在兩個xls文件中,為后續(xù)的機(jī)器學(xué)習(xí)工作提供訓(xùn)練集和測試集。

2.4 預(yù)警功能模塊

本平臺的預(yù)警功能選用GA-BP-Adaboost強(qiáng)分類器實(shí)現(xiàn),代碼運(yùn)行速度快,非常適合實(shí)時監(jiān)測的情況需要。

基于MATLAB建立狀態(tài)識別模型,設(shè)置好訓(xùn)練集的輸入和輸出,進(jìn)行訓(xùn)練使其誤差達(dá)到要求后保存模型。LabVIEW中擁有可以調(diào)用MATLAB程序的MATLAB Script節(jié)點(diǎn),在節(jié)點(diǎn)中編寫MATLAB程序以實(shí)現(xiàn)對模型的調(diào)用。將實(shí)時采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)過本文LabVIEW特征提取模塊提取特征后輸入MATLAB Script節(jié)點(diǎn)中的模型,得到刀具磨損程度的輸出,實(shí)現(xiàn)刀具磨損程度的識別預(yù)警。

2.5 平臺可視化效果

將上述多種模塊結(jié)合,構(gòu)成了完整的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測平臺。平臺的前面板可視化效果如圖4所示。

圖4 平臺前面板可視化效果Fig.4 Visual effect of the front panel of the platform

3 監(jiān)測預(yù)警模型

3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在誤差反向傳播算法的基礎(chǔ)上構(gòu)建的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單,并且其擁有強(qiáng)大的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力[14]。其中,三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于結(jié)構(gòu)簡單、運(yùn)行速度快,被廣泛應(yīng)用于樣本的模式識別中。本文將多個監(jiān)測信號的特征輸入,經(jīng)過訓(xùn)練后的輸出為刀具的磨損程度,實(shí)現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)的識別與預(yù)警。三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖5所示。

圖5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.5 Structure of BP neural network

圖4中:Xn、Ym分別為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出,ωij和ωjk為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中間層即隱含層負(fù)責(zé)處理輸入層的輸入數(shù)據(jù),設(shè)隱含層閾值為u。隱含層的輸出可表示為

(7)

式中:l為隱含層神經(jīng)元個數(shù);f為隱含層神經(jīng)元激活函數(shù)。

本文選擇常用的Sigmoid函數(shù),其表達(dá)式為

(8)

得到隱含層的輸出后,連接輸出層權(quán)值ωjk和閾值v,計(jì)算BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出,可表示為

(9)

得到輸出后,根據(jù)數(shù)據(jù)集的期望輸出Q計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差e。

ek=Qk-Okk=1,2,3,…,m

(10)

根據(jù)誤差e修正神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值ωij、ωjk和閾值u、v,可表示為:

(11)

ω′jk=ωjk+ηHjek

(12)

(13)

v′=v+ek

(14)

式中:i=1,2,3,…,n;j=1,2,3,…,l;k=1,2,3,…,m;η為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以將輸入經(jīng)過神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)計(jì)算輸出后與期望輸出進(jìn)行對比,然后將對比得到的誤差反向傳遞給其他神經(jīng)元,通過修正權(quán)值和閾值來逐漸減小誤差,直至達(dá)到目標(biāo)要求。

3.2 遺傳算法概述

由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值是隨機(jī)產(chǎn)生的,模型并不一定能夠準(zhǔn)確生成最合適的權(quán)值和閾值,且容易陷入局部最優(yōu)解。所以選擇遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化。

遺傳算法(Genetic algorithms)是模擬自然選擇過程的一種優(yōu)化算法,通過隨機(jī)選擇交叉和變異來產(chǎn)生能夠更加適應(yīng)環(huán)境的個體,這樣反復(fù)遺傳進(jìn)化,最終得到問題的最優(yōu)解。

利用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值,將解空間映射到編碼空間,這樣,每一個編碼都對應(yīng)一個解。每一個輸入對應(yīng)一個染色體,將編碼長度設(shè)置為30,選取測試集誤差平方和的倒數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù),適應(yīng)度決定種群中的個體被選中能夠遺傳到下一代的概率,適應(yīng)度越大的個體越容易被選中且被多次選中從而產(chǎn)生更多的下一代。

(15)

種群需要經(jīng)過配對才能產(chǎn)生下一代,本文采用算術(shù)交叉算子進(jìn)行交叉配對。

設(shè)置非均勻變異算子對種群中隨機(jī)選中的個體改變?nèi)旧w中的某一個值,這個過程稱為變異。

遺傳迭代完成后,將優(yōu)化后的權(quán)值和閾值解碼,輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成新的模型。

3.3 Adaboost強(qiáng)分類器概述

Adaboost是一種能夠?qū)⑷醴诸惼魈嵘秊閺?qiáng)分類器的集成學(xué)習(xí)算法。首先訓(xùn)練出一個弱分類器,然后根據(jù)基分類器的預(yù)測結(jié)果對訓(xùn)練樣本的分布進(jìn)行調(diào)整,增大其權(quán)重,使其更容易被關(guān)注。如此反復(fù)訓(xùn)練多次后,將多個弱分類器加權(quán)結(jié)合組成強(qiáng)分類器。本文選擇經(jīng)過遺傳算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GA-BP)作為Adaboost算法的弱分類器,Adaboost算法流程如圖6所示。

圖6 Adaboost算法流程Fig.6 Adaboost algorithm procedures

(16)

根據(jù)得到的en,由式(17)可以計(jì)算出弱分類器序列權(quán)重an。

(17)

根據(jù)序列權(quán)重an調(diào)整下一次訓(xùn)練樣本的分布權(quán)重,可表示為

(18)

式中:Bn為歸一化因子,保證分布權(quán)重在分布比例不變的情況下和為1;y和g(x)分別為弱分類器的期望輸出和預(yù)測輸出。

上述流程進(jìn)行N次后,將得到N個弱分類器,將這些弱分類器組合得到強(qiáng)分類器

(19)

綜上所述,平臺實(shí)時監(jiān)測算法流程如圖7所示。

圖7 監(jiān)測算法流程圖Fig.7 Flow chart of the monitoring algorithm

4 鉆削過程刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測實(shí)驗(yàn)

4.1 實(shí)驗(yàn)條件

4.1.1 鉆削過程監(jiān)測信號的選擇

在鉆削過程中,擁有非常多的信號可供監(jiān)測,不同的加工條件下,不同信號對刀具磨損狀態(tài)的敏感性不同。所以,必須選擇合理有效的監(jiān)測信號來表征刀具磨損狀態(tài)。而鉆削過程中,刀具的刀刃與工件接觸面積較大,接觸時間長,由此產(chǎn)生的振動信號對于刀具磨損狀態(tài)擁有良好的敏感性?；阢@削過程的特點(diǎn),本文選擇振動信號作為刀具狀態(tài)監(jiān)測信號。

4.1.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)備和參數(shù)

本次實(shí)驗(yàn)使用大連機(jī)床廠生產(chǎn)的VDL-1000E立式加工中心進(jìn)行,加工類型為鉆削加工,刀具選擇嘉興辰豐生產(chǎn)的直徑為14 mm的619K0294鏟鉆,刀頭帶斷屑槽,加工工件選擇150 mm×120 mm×25 mm的42CrMo合金結(jié)構(gòu)鋼,硬度為20-24HRC,選用PCB三向加速度傳感器粘貼在工件上采集振動信號。數(shù)據(jù)采集卡選擇NI公司的NI-USB 6002,最大采樣率為50 kS/s。磨損圖像采集設(shè)備選擇大恒圖像的MARS-1230-23U3C工業(yè)相機(jī)。搭建的鉆削實(shí)驗(yàn)裝置如圖8所示。

圖8 鉆削實(shí)驗(yàn)裝置Fig.8 Drilling experimental device

4.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

進(jìn)行刀具磨損實(shí)驗(yàn)前首先需要進(jìn)行預(yù)實(shí)驗(yàn),考慮到42CrMo合金結(jié)構(gòu)鋼硬度較高,較大的進(jìn)給量和轉(zhuǎn)速會給機(jī)床帶來較大的負(fù)載,切屑排出的效果較差,進(jìn)而會使切削過程出現(xiàn)異常,嚴(yán)重影響振動信號的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性。分別選取5組不同的主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給量和鉆孔深度來測試機(jī)床主軸負(fù)載并觀察排屑情況。預(yù)實(shí)驗(yàn)切削參數(shù)如表2所示。

表2 預(yù)實(shí)驗(yàn)切削參數(shù)Tab.2 Pre experimental cutting parameters

根據(jù)預(yù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果,最后選擇正式實(shí)驗(yàn)的主軸轉(zhuǎn)速為270 r/min、進(jìn)給量10 mm/min,鉆孔深度12 mm。此切削參數(shù)下的機(jī)床負(fù)載最低最穩(wěn)定,且切屑為帶狀。

按照上述選定的參數(shù)進(jìn)行鉆削加工實(shí)驗(yàn),使用兩枚型號完全相同的鏟鉆刀片,一枚鏟鉆刀片用作模型訓(xùn)練,一枚刀片用作測試。分別進(jìn)行刀具的全周期磨損實(shí)驗(yàn),每鉆一個孔便把刀柄卸下,將刀片置于工業(yè)相機(jī)前拍攝兩個切削刃的后刀面磨損狀態(tài)。經(jīng)過觀察分析,鉆頭的兩個切削刃后刀面變化規(guī)律基本相同,以其中一個切削刃后刀面圖像為例,如圖9所示。鉆孔數(shù)量小于7時,鉆頭后刀面磨損寬度逐漸擴(kuò)大,每鉆一個孔都能觀察到明顯變化(圖9a)～圖9c)),此時VB小于0.2 mm。鉆第7個孔到第33個孔時,磨損帶變化較為平緩(圖9d)～圖9e)),VB介于0.2～0.3 mm之間。鉆第33個孔之后,后刀面磨損帶急劇擴(kuò)大(圖9f)),VB逐漸上升至0.4 mm。鉆頭的兩個切削刃隨加工孔數(shù)的增加,后刀面平均磨損量VB的變化如圖10所示。

圖9 刀具磨損情況Fig.9 Tool wear condition

圖10 鉆頭磨損曲線Fig.10 Wear curve of drill bit

綜上所述,結(jié)合前文介紹的刀具磨損規(guī)律,本文可將鉆頭的磨損狀況根據(jù)后刀面平均磨損值VB分為:初期磨損(VB≤0.2 mm),正常磨損(0.2 mm≤VB≤0.3 mm),急劇磨損(VB≥0.3 mm)。本文后續(xù)將依據(jù)此分類標(biāo)準(zhǔn)并結(jié)合切削實(shí)驗(yàn)討論振動信號對于刀具磨損狀態(tài)的表征以及刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測平臺的監(jiān)測識別情況。

4.3 采集信號分析

4.3.1 時域信號分析

設(shè)置信號采集模塊的采樣頻率為10 000 Hz,采樣幅值為±10 V。對采集的信號進(jìn)行時域和時頻域分析。圖11為截取的Z方向的部分原始振動信號。

圖11 原始振動信號Fig.11 Original vibration signal holes

觀察原始振動信號,可以看出,在加工第5個孔時,此時刀具處于初期磨損階段,振動信號相對較平穩(wěn),幅值較低;加工第24個孔時,刀具處于正常磨損階段,幅值有所上升;加工第39個孔時,刀具已經(jīng)進(jìn)入急劇磨損的最后階段,可以觀察到振動信號的幅值明顯上升。由此可以得出,原始振動信號一定程度上可以反映刀具磨損狀態(tài)。

得到原始振動信號后,對數(shù)據(jù)進(jìn)行時域特征提取。經(jīng)過處理后的Z方向的振動信號均值,均方根和標(biāo)準(zhǔn)差如圖12所示。

圖12 振動信號時域特征Fig.12 Time domain characteristics of vibration signals

由圖12可知,隨著鉆孔個數(shù)的增加,振動信號Z方向的均值、均方根和標(biāo)準(zhǔn)差并沒有能夠明顯反映刀具磨損狀態(tài)的變化趨勢。因此,難以用振動信號的這3種時域特征來作為刀具磨損狀態(tài)識別的輸入信號。

4.3.2 小波包分析

時域特征并不能充分反映信號中的所有信息,因此本文采用時頻域分析方法,選擇小波包分析,借助振動信號小波包能量值特征來輔助刀具磨損狀態(tài)識別。

對采集到的X、Y、Z這3個方向振動信號進(jìn)行三層小波包分解,得到8個頻帶的信號能量,如圖13所示。

圖13 小波包分解能量圖Fig.13 Energy graph of wavelet packet decomposition

由圖13分析可知,X方向振動信號的頻帶1、頻帶2、頻帶4、頻帶6、頻帶8,Y方向振動信號的頻帶1、頻帶2、頻帶3、頻帶6、頻帶8,Z方向振動信號的頻帶1、頻帶2、頻帶3、頻帶6、頻帶8的小波包能量值隨著加工孔數(shù)的增加有增大的趨勢。其中3個方向的頻帶1、頻帶6和頻帶8對刀具磨損狀態(tài)的表征最明顯,故選擇三向振動信號三層小波包分解能量的頻帶1、頻帶6和頻帶8作為刀具磨損狀態(tài)識別的輸入信號。

4.4 GA-BP-Adaboost模型監(jiān)測

基于LabVIEW結(jié)合GA-BP-Adaboost模型實(shí)現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測。選取第一次實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,第二次實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為測試集。

首先將小波包分解選擇的3個頻帶能量做歸一化處理,將其數(shù)據(jù)大小限定在[-1,1]內(nèi),作為模型的輸入。刀具的磨損狀態(tài)標(biāo)簽作為輸出,標(biāo)簽的劃分采用一位有效(One-Hot)方法,如表3所示。

表3 標(biāo)簽劃分標(biāo)準(zhǔn)Tab.3 Label classification standards

表4 弱分類器累計(jì)誤差和分類權(quán)重結(jié)果Tab.4 Cumulative error and classification weight results of the weak classifier

10個弱分類器訓(xùn)練完成后,將其通過MATLAB Script節(jié)點(diǎn)輸入LabVIEW,為其賦予對應(yīng)的分類權(quán)重,形成強(qiáng)分類器。強(qiáng)分類器構(gòu)建完成后,需要利用測試集對模型進(jìn)行測試,以此判斷模型能否識別其他相同加工參數(shù)的數(shù)據(jù)。此處列舉了測試集中3種刀具磨損狀態(tài)下的共6組數(shù)據(jù),測試結(jié)果如表5所示。

表5 模型測試結(jié)果Tab. 5 Model test results

在平臺針對模型輸出結(jié)果的判斷方法上,設(shè)定平臺將某位輸出大于0.5的識別為1,小于0.5的識別為0,這樣能將模型輸出的部分微小誤差忽略。經(jīng)過測試,平臺針對測試集的識別過程中,7個初期磨損狀態(tài)全部識別正確,正常磨損中有兩個誤識別為急劇磨損,急劇磨損中則有一個誤識別為正常磨損,識別準(zhǔn)確率為92.5 %。具體識別分類結(jié)果如圖14所示。為方便表示,初期磨損用“-1”代替,正常磨損用“0”代替,急劇磨損用“1”代替。

圖14 模型分類結(jié)果Fig.14 Classification results of the model

4.5 所用模型與其他模型算法的分類結(jié)果對比

上文介紹了GA-BP-Adaboost模型的分類測試結(jié)果。為證明所用模型相對于兩種子模型(BP、GA-BP)擁有更好的識別分類能力,即Adaboost集成學(xué)習(xí)算法對于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型分類精度的提升,本節(jié)通過混淆矩陣的方式展示兩種子模型在使用完全相同的模型參數(shù)和訓(xùn)練、測試數(shù)據(jù)情況下的識別分類精度。

使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行鉆頭磨損狀態(tài)識別的結(jié)果如圖15所示。

圖15 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類結(jié)果Fig.15 BP neural network classification results

使用遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GA-BP)進(jìn)行鉆頭磨損狀態(tài)識別的結(jié)果如圖16所示。

圖16 GA-BP分類結(jié)果Fig.16 GA-BP classification results

如圖15和圖16所示,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最終識別精度為75%,GA-BP為82.5%,而本文使用的GA-BP-Adaboost模型則擁有92.5%的識別精度。因此可以得出:添加了Adaboost集成學(xué)習(xí)算法的GA-BP-Adaboost模型相較于兩種子模型擁有更好的分類識別能力,集成學(xué)習(xí)能夠有效地提升傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的分類精度。

綜上所述,利用刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測平臺實(shí)時采集鉆削加工信號,經(jīng)平臺對數(shù)據(jù)進(jìn)行特征處理后,將特征信號輸入模型。經(jīng)測試,平臺能夠?qū)崟r監(jiān)測加工過程中的刀具磨損狀態(tài),且平均響應(yīng)時間約在2.54 s,此速度能夠滿足加工過程的實(shí)時鉆頭刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測。實(shí)時監(jiān)測的平臺界面如圖17所示。

5 結(jié)論

本文基于LabVIEW開發(fā)了一種針對鉆削過程的鉆頭刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測平臺。平臺可以實(shí)現(xiàn)將傳感器采集到的實(shí)時振動數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時特征提取,輸入模型來實(shí)時識別鉆頭磨損狀態(tài),經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,主要得出以下結(jié)論:

1) 通過振動加速度傳感器采集鉆削加工過程中的振動加速度信號,分析信號的時域特征和時頻域小波包能量特征。發(fā)現(xiàn)信號的均值、方差、均方根特征不能很好地反映刀具磨損的變化,而時頻域的小波包能量特征能夠較好地體現(xiàn)刀具磨損的變化,經(jīng)具體分析,選擇X、Y、Z這3個方向1、6、8頻帶的能量作為模型的輸入。

2) 本文將遺傳算法,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)合,使用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并引入集成學(xué)習(xí)思想,在算法中加入Adaboost方法構(gòu)建了GA-BP-Adaboost模型。將模型用于實(shí)時鉆頭磨損狀態(tài)監(jiān)測,最終實(shí)驗(yàn)結(jié)束后模型的識別準(zhǔn)確率在92.5%,高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的75%和GA-BP的82.5%,證明集成學(xué)習(xí)的加入能夠有效地提升機(jī)器學(xué)習(xí)模型的分類精度。

3) 本文通過LabVIEW與MATLAB混合編程,借助MATLAB Script節(jié)點(diǎn)將模型導(dǎo)入平臺,實(shí)時采集信號進(jìn)行特征提取并輸入模型實(shí)現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測,響應(yīng)時間在3 s以內(nèi),能夠滿足實(shí)時監(jiān)測的需要,為實(shí)際加工時的換刀提供了指導(dǎo)作用。