融合集成模型與深度學(xué)習(xí)的機(jī)床能耗識(shí)別與預(yù)測(cè)方法

謝 陽(yáng) 戴逸群 張超勇 劉金鋒

1.江蘇科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,鎮(zhèn)江,212000 2.華中科技大學(xué)機(jī)械科學(xué)與工程學(xué)院,武漢,430074

0 引言

數(shù)字化制造裝備產(chǎn)業(yè)是國(guó)家最重要的戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)之一[1]。作為“工業(yè)母機(jī)”,機(jī)床在制造業(yè)被廣泛使用,是當(dāng)今最具代表性的加工系統(tǒng),具有低能效和高能耗的特點(diǎn)[2]。據(jù)統(tǒng)計(jì),我國(guó)現(xiàn)存機(jī)床總數(shù)已超700萬(wàn)臺(tái),按單臺(tái)機(jī)床7.5 kW的平均功率計(jì)算,每年機(jī)床總能耗可達(dá)三峽水電站總發(fā)電量的兩倍以上。然而,在實(shí)際加工過(guò)程中,機(jī)床能量利用率不到30%[3],因此,開(kāi)展數(shù)控機(jī)床的能量特性研究和能耗預(yù)測(cè)研究具有重大的現(xiàn)實(shí)意義和科學(xué)價(jià)值。

數(shù)控加工系統(tǒng)的能量源眾多,能量損耗規(guī)律復(fù)雜,這項(xiàng)工作也長(zhǎng)期備受國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。李聰波等[4]通過(guò)優(yōu)化工藝參數(shù)變量,建立了考慮刀具磨損的數(shù)控車削批量加工節(jié)能優(yōu)化模型。BRILLINGER等[5]為具有可變功率需求的數(shù)控機(jī)床提供了基于數(shù)控代碼的能耗和功率曲線預(yù)測(cè)模型。PANGESTU等[6]根據(jù)可持續(xù)制造的關(guān)鍵指標(biāo),確立了最佳工藝參數(shù)的多目標(biāo)多工步車削優(yōu)化模型。SHI等[7]開(kāi)發(fā)了一種避免模型校準(zhǔn)的通用切削功率能耗模型,并能夠?yàn)椴煌墓ぜ牧咸峁┛煽康墓烙?jì)。

傳感技術(shù)的快速發(fā)展豐富了機(jī)床的可用能耗數(shù)據(jù),進(jìn)而激發(fā)了特征數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)機(jī)床能耗機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型方面的研究。陳行政等[8]采用粒子群算法求解出一種以最小加工能耗和加工時(shí)間為優(yōu)化目標(biāo)的多刀具孔加工多目標(biāo)集成優(yōu)化模型。張華等[9]運(yùn)用人工蜂群優(yōu)化反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (ABC-BPNN) 算法,建立了一種多特征數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)控銑削加工能耗預(yù)測(cè)模型。曾國(guó)治等[10]利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)良好的特征提取和時(shí)序?qū)W習(xí)能力,建立了一個(gè)預(yù)測(cè)辦公建筑能耗組合模型,并對(duì)應(yīng)設(shè)計(jì)了適用于深度學(xué)習(xí)模型的二維矩陣數(shù)據(jù)輸入結(jié)構(gòu)。LIU等[11]利用小波變換和支持向量機(jī) (WT-SVM) 算法對(duì)雙列軸承的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行建模,減少了不規(guī)則特征的影響。HE等[12]提出了一種以無(wú)監(jiān)督方式利用深度學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能量預(yù)測(cè)方法。

綜上可見(jiàn),目前大部分學(xué)者從機(jī)理模型中揭示能耗變化規(guī)律,或依靠機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)建模對(duì)機(jī)床狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估,研究主要針對(duì)短時(shí)記憶條件下能耗機(jī)理分析,然而在實(shí)際加工過(guò)程中往往存在復(fù)雜工況下的多源影響問(wèn)題,此時(shí)僅利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法精準(zhǔn)反映能耗動(dòng)態(tài)變化。而目前關(guān)于機(jī)床能耗的預(yù)測(cè)與狀態(tài)識(shí)別依然停留在機(jī)理模型的優(yōu)化層面,全面、系統(tǒng)地分析復(fù)雜工況下能耗變化規(guī)律與機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)的研究報(bào)道較少,因此,開(kāi)展面向能耗變化規(guī)律與狀態(tài)特性研究具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。

基于此,本文以數(shù)控銑削加工為例,建立基于不同切削階段的能耗模型,利用小波變換對(duì)原始功率進(jìn)行信號(hào)預(yù)處理,借助隨機(jī)森林(random forest, RF)集成模型與長(zhǎng)短時(shí)記憶(long short term memory, LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練與能耗預(yù)測(cè),采用RF分類預(yù)測(cè)方法實(shí)現(xiàn)機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了融合隨機(jī)森林與長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型(RF- LSTM模型)的有效性。

1 銑削加工能耗模型

數(shù)控機(jī)床各系統(tǒng)能耗結(jié)構(gòu)復(fù)雜,按各系統(tǒng)所消耗的能量結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類,涉及機(jī)械振動(dòng)、熱量散失以及機(jī)械磨損等各個(gè)要素,建模較為復(fù)雜且通用性較差,在數(shù)據(jù)采集階段無(wú)法測(cè)量各系統(tǒng)的功率,只能通過(guò)主軸功率對(duì)整機(jī)能耗進(jìn)行評(píng)估。本文以機(jī)床的工作狀態(tài)以及子狀態(tài)分量能耗進(jìn)行分類,對(duì)銑削加工能耗建模。機(jī)床的工作狀態(tài)主要包括待機(jī)階段、主軸啟停、空轉(zhuǎn)階段、空載階段以及切削階段,各階段命名以及能耗來(lái)源如表1所示。全階段銑削加工輸入功率如圖1所示。

由圖1可得,機(jī)床在啟動(dòng)后會(huì)處于短暫的待機(jī)狀態(tài),此狀態(tài)時(shí)間很短,待機(jī)功率來(lái)源于各輔助加工系統(tǒng)的啟動(dòng),此時(shí)功率曲線的波動(dòng)較小,且不受各種工況條件的影響,故可近似將其視為恒定值,數(shù)值由各機(jī)床參數(shù)而定。當(dāng)主軸啟動(dòng)時(shí),主軸電機(jī)開(kāi)始運(yùn)行,機(jī)床瞬時(shí)功率發(fā)生劇烈變化并出現(xiàn)峰值,這是由于主軸的高轉(zhuǎn)速與高動(dòng)量引起的。短暫劇烈變化后,機(jī)床進(jìn)入主軸空轉(zhuǎn)狀態(tài),此時(shí)主軸轉(zhuǎn)速平穩(wěn),且無(wú)任何阻抗力。進(jìn)入機(jī)床加工狀態(tài)后,控制進(jìn)給的伺服電機(jī)開(kāi)始運(yùn)轉(zhuǎn),帶動(dòng)刀具進(jìn)給,此時(shí)功率波動(dòng)較大。在切削過(guò)程中,功率波動(dòng)幅度最大,這是由于切削階段受切削條件、工件屬性、工作環(huán)境、刀具狀態(tài)等眾多因素的影響,同時(shí)也是預(yù)測(cè)難度最大的部分。經(jīng)過(guò)切削狀態(tài)后,主軸完成加工并回到原始位置,經(jīng)主軸停止、輔助系統(tǒng)關(guān)閉等流程,最后完成機(jī)床加工整個(gè)過(guò)程。

結(jié)合機(jī)床加工功率曲線,在機(jī)床實(shí)際加工過(guò)程中,機(jī)床某一時(shí)刻下的總功率可表示為[13]

(1)

式中,ns為主軸轉(zhuǎn)速,r/min;vf為進(jìn)給速度,mm/min;f(ns)、g(vf)分別表示以主軸轉(zhuǎn)速和進(jìn)給速度為自變量的二次函數(shù);Js為主軸轉(zhuǎn)動(dòng)慣量;Δαs為主軸角加速度瞬時(shí)變化量;Δωs為主軸角速度瞬時(shí)變化量;Ψ(t)表示刀具磨損時(shí)變函數(shù);k、b為經(jīng)驗(yàn)參數(shù),其值與機(jī)床參數(shù)與加工條件有關(guān);RMR為材料去除率,mm3/min。

通過(guò)銑削加工模型能夠發(fā)現(xiàn),影響能耗較大的切削參數(shù)包括主軸轉(zhuǎn)速ns、進(jìn)給速度vf、切削深度ap和切削寬度ae等,即Ptotal=G(ns,vf,ap,ae)。上述參數(shù)成為影響能耗預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度的關(guān)鍵切削條件。同時(shí),上述切削參數(shù)和加工時(shí)長(zhǎng)等因素對(duì)刀具磨損時(shí)變函數(shù)Ψ(t)影響同樣較大。因此,在預(yù)測(cè)機(jī)床加工能耗時(shí),應(yīng)以這4個(gè)參數(shù)為主要加工自變量進(jìn)行多工況預(yù)測(cè),并且在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中觀察切削階段能耗的整體變化情況,從而分析Ψ(t)隨加工時(shí)長(zhǎng)與加工能耗直接的關(guān)聯(lián)關(guān)系,以驗(yàn)證能耗預(yù)測(cè)模型的普適性與識(shí)別方法的精確性。

2 機(jī)床能耗預(yù)測(cè)與識(shí)別方法

機(jī)床能耗在各階段除了數(shù)值上有所差異外,其運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)、波動(dòng)范圍等參數(shù)同樣能夠反映機(jī)床的運(yùn)行狀態(tài)。機(jī)床能耗預(yù)測(cè)與識(shí)別方法總體框架如圖2所示。首先,從建立好的銑削加工能耗模型提取出關(guān)鍵切削參數(shù),作為實(shí)驗(yàn)中切削條件的自變量。在完成最初的數(shù)據(jù)獲取后,利用小波變換對(duì)原始功率信號(hào)進(jìn)行降噪預(yù)處理,并提取出信號(hào)時(shí)域、頻域和時(shí)頻域特征,以便清晰地反映出機(jī)床在各種運(yùn)行參數(shù)下的加工狀態(tài)。接著,以原始數(shù)據(jù)中75%的樣本集為RF-LSTM模型的訓(xùn)練樣本,采用RF算法的回歸分析進(jìn)行特征重要性判斷與特征篩選,并建立回歸模型,以作為L(zhǎng)STM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值。經(jīng)LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)完成后,對(duì)能耗模型利用主成分分析方法進(jìn)行階段識(shí)別,并觀察其加工狀態(tài)識(shí)別情況。最后為驗(yàn)證識(shí)別精準(zhǔn)度,利用RF算法進(jìn)行分類預(yù)測(cè),完成能耗的智能識(shí)別過(guò)程。

圖2 機(jī)床能耗智能識(shí)別方法流程圖Fig.2 Flow diagram of intelligent identification method for energy consumption of machine tools

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

采集功率信號(hào)過(guò)程中常伴隨由其他設(shè)備產(chǎn)生的干擾信號(hào),因此,為精準(zhǔn)識(shí)別機(jī)床能耗,需在對(duì)功率信號(hào)進(jìn)行特征提取前進(jìn)行濾波處理,以減少噪聲信號(hào)的干擾。小波變換是目前最常用的信號(hào)預(yù)處理方法之一,它通過(guò)將信號(hào)分解為多個(gè)子帶,在有效消除高頻隨機(jī)噪聲的同時(shí)最大限度地保留采集信號(hào)的原始特征,在處理含噪信息時(shí)具有效率高、計(jì)算量小、不易失真的特點(diǎn),且有良好的時(shí)頻特性。在處理信號(hào)的頻域特征時(shí),小波變換能夠提供一個(gè)隨頻率改變的“時(shí)間-頻率”窗函數(shù),對(duì)時(shí)間頻率進(jìn)行局部化分析,從而克服短時(shí)傅里葉變換無(wú)法自適應(yīng)時(shí)頻分析、窗口不隨頻率變化的缺陷。小波變換處理的信號(hào)時(shí)頻圖見(jiàn)圖3。

圖3 功率信號(hào)時(shí)頻圖Fig.3 Power signal time-frequency diagram

小波變換處理原始信號(hào)的基本結(jié)構(gòu)如圖4所示。選擇合適的小波基函數(shù)將信號(hào)各尺度逐一分解,并對(duì)小波域進(jìn)行閾值處理,最大程度地抑制噪聲,最后重構(gòu)各尺度系數(shù),得到降噪后的重構(gòu)信號(hào)。文中采用名為“db4”且分解與重構(gòu)層數(shù)為3的小波基函數(shù),預(yù)處理圖見(jiàn)圖5。

圖4 小波去噪結(jié)構(gòu)圖Fig.4 Structure diagram of wavelet denoising

圖5 功率信號(hào)預(yù)處理圖Fig.5 Power signal preprocessing diagram

2.2 信號(hào)特征提取

圖6 功率信號(hào)小波尺度圖Fig.6 Wavelet scale map of power signal

表2 特征向量典型參數(shù)Tab..2 Typical parameters of feature vector

注:xi為數(shù)據(jù)樣本中第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)值;N為數(shù)據(jù)樣本中數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量;max(xi)表示數(shù)據(jù)樣本中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的最大值;min(xi)表示數(shù)據(jù)樣本中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的最小值;fs為采樣頻率,Hz;ω為角頻率,rad/s;S(ω)為離散時(shí)間序列的功率譜。

2.3 RF-LSTM模型

集成學(xué)習(xí)是一種通過(guò)構(gòu)建并結(jié)合多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)器來(lái)完成學(xué)習(xí)任務(wù)的元算法,通常適用于解決分類問(wèn)題集成、回歸問(wèn)題集成與特征選取集成等應(yīng)用場(chǎng)景。RF算法屬于一種集成模型學(xué)習(xí)算法,它在原始數(shù)據(jù)集中反復(fù)隨機(jī)抽取數(shù)據(jù)并構(gòu)建決策樹,再將其作為基分類器創(chuàng)建Bagging(裝袋)集成,以此減小RF算法的泛化誤差。

將待分類樣本數(shù)據(jù)通過(guò)RF分類器進(jìn)行分類處理,最后利用多數(shù)投票的方式得到最終結(jié)果[14]。RF算法既可以處理離散型變量進(jìn)行分類預(yù)測(cè),也可以處理連續(xù)型變量進(jìn)行回歸分析,流程結(jié)構(gòu)如圖7所示。

圖7 隨機(jī)森林算法流程圖Fig.7 Flow chart of random forest algorithm

本文基于隨機(jī)森林袋外數(shù)據(jù)誤差來(lái)分析測(cè)試功率信號(hào)特征的重要性。假設(shè)共有I棵隨機(jī)森林決策樹,每一組數(shù)據(jù)集共有J個(gè)特征。對(duì)于第r棵決策樹的某一特征j,袋外數(shù)據(jù)誤差的計(jì)算步驟如下。

(1)計(jì)算第r棵決策樹對(duì)應(yīng)的袋外數(shù)據(jù)Dr及袋外數(shù)據(jù)誤差Er。

(2)在保持?jǐn)?shù)據(jù)集中其他特征不變的情況下,隨機(jī)置換Dr中的特征j序列,并重復(fù)步驟(1)。

(3)重復(fù)步驟(1)、步驟(2),得到{Er|r=1,2,…,I},{Erj|r=1,2,…,I;j=1,2,…,J},Erj為某一特征j下第r棵決策樹的袋外數(shù)據(jù)誤差。

(4)計(jì)算特征j置換序列前后的決策樹袋外數(shù)據(jù)誤差的平均變化量[15]:

(2)

式中,V(j)為特征j對(duì)目標(biāo)變量的重要性。

根據(jù)上述步驟,將功率信號(hào)的21種特征進(jìn)行序列編號(hào),并計(jì)算功率信號(hào)的特征重要性,如圖8所示。

圖8 特征重要性統(tǒng)計(jì)圖Fig.8 Statistical chart of feature importance

經(jīng)過(guò)對(duì)預(yù)處理信號(hào)的特征篩選,可得功率信號(hào)中重要特征的權(quán)重由大到小依次為整流均值、方根幅值、均方值、均方根頻率、峰值、均方差、波形因子、偏度、重心頻率和脈沖因子。建立RF回歸預(yù)測(cè)模型的主要過(guò)程為:采集功率原始信號(hào)→提取時(shí)頻域特征→特征重要性判別并篩選→形成信號(hào)訓(xùn)練集與測(cè)試集→利用訓(xùn)練集對(duì)RF回歸器進(jìn)行訓(xùn)練→輸出功率信號(hào)預(yù)測(cè)曲線。

采用RF回歸預(yù)測(cè)模型,本質(zhì)是利用功率原始信號(hào)來(lái)擬合真實(shí)功率曲線,因此,基于RF回歸算法的功率信號(hào)預(yù)測(cè)模型如下:

Da={Nmea,Mtra}

(3)

Mtra={xn,sn}n=1,2,…,p

(4)

式中,Da為隨機(jī)森林回歸預(yù)測(cè)模型的參數(shù)集;Nmea為隨機(jī)森林回歸學(xué)習(xí)器的個(gè)數(shù);Mtra為時(shí)頻域特征數(shù)據(jù)集;xn為第n組充當(dāng)訓(xùn)練集的樣本;sn為第n組樣本對(duì)應(yīng)的功率信號(hào)預(yù)測(cè)模型;p為參與回歸訓(xùn)練的樣本總數(shù)。

長(zhǎng)短時(shí)記憶(LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent neural network,RNN),通過(guò)對(duì)不同的門結(jié)構(gòu)以及神經(jīng)元的使用來(lái)控制學(xué)習(xí)率和遺忘率,從而使模型對(duì)長(zhǎng)短間隔的序列數(shù)據(jù)都具有記憶功能。這一點(diǎn)可以有效地解決傳統(tǒng)RNN在處理長(zhǎng)序列時(shí)出現(xiàn)的梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題[16],從而可更好地捕捉長(zhǎng)期依賴關(guān)系。LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)如圖9所示。

圖9 長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元結(jié)構(gòu)圖Fig.9 Neuron structure diagram of LSTM neural network

根據(jù)長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)單元結(jié)構(gòu),可得LSTM更新公式如下:

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算過(guò)程如下:

基于LSTM的門控單元結(jié)構(gòu),一種改進(jìn)的門控循環(huán)單元(gated recurrent unit,GRU)逐漸被廣泛應(yīng)用。與LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,GRU的模型參數(shù)量更少,因此訓(xùn)練速度更快。但LSTM憑借三種門控單元擁有更靈活和自由的模型優(yōu)化空間,表達(dá)能力也更強(qiáng),故本文中不對(duì)GRU門控循環(huán)單元進(jìn)行深入考慮。

RF-LSTM模型通過(guò)RF算法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行回歸分析,衡量并評(píng)估每一個(gè)特征的重要性,并對(duì)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行合理的理解和解釋,以便了解模型的決策過(guò)程和影響因素。得到功率信號(hào)的特征重要性以及功率預(yù)測(cè)曲線,并將其作為L(zhǎng)STM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,可降低過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn),并提高模型的泛化能力。在LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行進(jìn)一步的訓(xùn)練和學(xué)習(xí),可提高模型的表征能力以及時(shí)間序列預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,進(jìn)而完成堆疊式集成。

2.4 模型訓(xùn)練

在RF-LSTM模型中,神經(jīng)元權(quán)重值Wxi、Whi、Wxf、Who等以及調(diào)整參數(shù)qi、qf、qo等均需通過(guò)模型訓(xùn)練獲得,模型訓(xùn)練流程如下:

(1)加載訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測(cè)試數(shù)據(jù);

(2)用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,使最小化損失函數(shù)收斂;

(3)用測(cè)試數(shù)據(jù)通過(guò)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè),若精度高,則得到最優(yōu)模型結(jié)束訓(xùn)練;若精度較低,則調(diào)整模型,重復(fù)步驟(2)。

本文將實(shí)驗(yàn)所得數(shù)據(jù)總量的75%作為模型訓(xùn)練集、25%作為模型測(cè)試集。同時(shí)引入損失函數(shù)Adam算法,該算法是對(duì)隨機(jī)梯度下降法的一種擴(kuò)展,能夠計(jì)算出每個(gè)模型參數(shù)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)率,提高參數(shù)對(duì)模型的預(yù)測(cè)性能。Adam損失函數(shù)的表達(dá)式如下:

(11)

式中,Elose為損失函數(shù)值;l為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量;hipre、hirea分別為第i個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的功率信號(hào)預(yù)測(cè)值和真實(shí)值,并以預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的均方差作為損失函數(shù)。

在模型訓(xùn)練階段,本文通過(guò)比較功率信號(hào)真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的平均絕對(duì)誤差Pmae與均方根誤差Prmse來(lái)判斷模型效果。若Pmae與Prmse的值過(guò)大,則表明模型預(yù)測(cè)精度不高,功率曲線預(yù)測(cè)效果不佳;若Pmae與Prmse的值較小,則表明模型預(yù)測(cè)精度較高,可用于實(shí)際應(yīng)用中。Pmae與Prmse的表達(dá)式分別如下:

(12)

(13)

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 實(shí)驗(yàn)條件

為驗(yàn)證RF-LSTM模型的有效性與可行性,本文以銑削加工為例,選用數(shù)控加工中心CY-VMC850Le為實(shí)驗(yàn)設(shè)備,對(duì)尺寸為200 mm×200 mm×50 mm的304不銹鋼工件材料進(jìn)行加工,通過(guò)多種工況交叉組合完成多次銑削。采用WB9128功率傳感器以及數(shù)據(jù)采集裝置獲取機(jī)床運(yùn)行過(guò)程中的功率信號(hào)并進(jìn)行處理與分析。實(shí)驗(yàn)中工況設(shè)定的變量具體說(shuō)明以及具體加工變量數(shù)值如表3和表4所示。

表3 實(shí)驗(yàn)變量說(shuō)明Tab.3 Explanation of experimental variables

表4 實(shí)驗(yàn)加工變量Tab.4 Experimental processing variables

為方便實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比與分析,在前期選取三組典型的樣本數(shù)據(jù)集,并分別定義為S1、S2、S3。本實(shí)驗(yàn)將濕切立銑、ns=700 r/min、vf=100 mm/min、ap=0.2 mm、ae=5 mm作為樣本數(shù)據(jù)集S1;將干切面銑、ns=800 r/min、vf=100 mm/min、ap=0.4 mm、ae=15 mm作為樣本數(shù)據(jù)集S2;將濕切面銑、ns=900 r/min、vf=200 mm/min、ap=0.6 mm、ae=25 mm作為樣本數(shù)據(jù)集S3;數(shù)控加工中心參數(shù)信息如圖10a所示,功率傳感器以及數(shù)據(jù)采集裝置如圖10b所示,銑削加工平臺(tái)如圖10c所示。

(a)數(shù)控加工中心 (b)功率傳感器及采集裝置 (c)加工平臺(tái)圖10 CY-VMC850Le機(jī)床參數(shù)及采集終端Fig.10 Machine parameters and acquisition terminals of CY-VMC850Le

本次實(shí)驗(yàn)在多工況條件下完成數(shù)據(jù)采集,立銑與面銑均采用干切和濕切兩種方式進(jìn)行冷卻。功率傳感器與數(shù)據(jù)采集裝置的采樣頻率均為10 Hz。當(dāng)?shù)毒哐豘方向完成20 mm立銑、沿機(jī)床X方向完成100 mm面銑后,主軸立即停止轉(zhuǎn)動(dòng),并通過(guò)NC指令恢復(fù)到初始位置,關(guān)閉輔助系統(tǒng),待機(jī)床完全關(guān)閉10～15 min后進(jìn)行下一階段的銑削實(shí)驗(yàn),以避免輔助系統(tǒng)產(chǎn)生的熱量對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果產(chǎn)生影響。每一次銑削完成后對(duì)信號(hào)采集裝置采集到的功率信號(hào)點(diǎn)進(jìn)行離線測(cè)量。最后將數(shù)據(jù)總量的75%作為訓(xùn)練集訓(xùn)練模型,其余25%作為測(cè)試集來(lái)評(píng)估模型性能與智能識(shí)別加工狀態(tài)。S1、S2、S3所采集到的樣本集在各階段的平均功率如表5所示。

3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

為驗(yàn)證所提出的基于RF-LSTM能耗模型的有效性與優(yōu)越性,本文對(duì)相同數(shù)據(jù)集采用以下方法進(jìn)行比較。

(1)線性回歸(linear regression,LR)模型。

完成功率原始信號(hào)的相關(guān)性特征提取,采用LR模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。

(2)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。對(duì)原始數(shù)據(jù)作歸一化處理,通過(guò)滑動(dòng)窗口完成特征提取,利用基礎(chǔ)RNN模型對(duì)未來(lái)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

(3)RF回歸模型。首先需對(duì)功率原始信號(hào)完成特征提取,然后組合決策樹模型判斷特征重要性并篩選,最后利用特征向量建立回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。

(4)LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。采用門結(jié)構(gòu)對(duì)輸入功率原始信號(hào)進(jìn)行遍歷,根據(jù)訓(xùn)練集利用長(zhǎng)時(shí)和短時(shí)記憶鏈逐步更新網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部狀態(tài)并生成功率信號(hào)時(shí)序預(yù)測(cè)模型。

(5)RF-LSTM模型。對(duì)功率原始信號(hào)進(jìn)行特征提取與特征重要性判斷,將RF回歸模型作為L(zhǎng)STM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入序列進(jìn)行預(yù)測(cè)。

因LR模型和RF回歸模型無(wú)法直接處理功率時(shí)序數(shù)據(jù),故需提前進(jìn)行特征提取,即將功率原始信號(hào)進(jìn)行特征提取,轉(zhuǎn)化為時(shí)頻信號(hào),并進(jìn)行特征篩選獲得21維的空間向量,以此輸入回歸模型中進(jìn)行預(yù)測(cè)。

因銑削加工采樣頻率為10 Hz,頻率較低,故在RF算法中,設(shè)置延時(shí)步長(zhǎng)為10,決策樹總數(shù)為500。在LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,隱層神經(jīng)元數(shù)目根據(jù)經(jīng)驗(yàn)一般設(shè)置在[0,256]的范圍內(nèi),因?yàn)殡[層神經(jīng)元數(shù)目對(duì)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度和模型復(fù)雜度影響較大,所以本文設(shè)置隱層神經(jīng)元數(shù)目為經(jīng)驗(yàn)范圍的平均值128,LSTM層數(shù)為3,全連接層數(shù)為1,最大訓(xùn)練次數(shù)為1000,每次訓(xùn)練打亂數(shù)據(jù)集,保證訓(xùn)練集和測(cè)試集的隨機(jī)性,以避免模型對(duì)相同數(shù)據(jù)集重復(fù)訓(xùn)練而降低模型訓(xùn)練效率。

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

因切削參數(shù)對(duì)切削階段的功率影響最大,故對(duì)各單一變量參數(shù)所產(chǎn)生的切削功率進(jìn)行對(duì)比。將濕切面銑、ns=700 r/min、vf=100 mm/min、ap=0.2 mm、ae=5 mm作為參考組進(jìn)行單一變化量的切削功率對(duì)比,切削功率如表6所示。本文基于MATLAB建立LR、RNN、RF、LSTM、RF-LSTM模型,使用訓(xùn)練集在各模型上進(jìn)行訓(xùn)練,使用測(cè)試集進(jìn)行模型評(píng)估。各模型的Pmae與Prmse如表7所示。因LR和RNN模型對(duì)測(cè)試集的預(yù)測(cè)效果不佳,與其他模型相比,上述兩種模型的Pmae和Prmse值較大,故不展示LR和RNN模型的預(yù)測(cè)曲線情況。以RF、LSTM與RF-LSTM模型分別對(duì)典型樣本數(shù)據(jù)集S1、S2、S3進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)表現(xiàn)如圖11～圖13所示。

(a)RF (b)LSTM (c)RF-LSTM圖11 RF、LSTM與RF-LSTM模型在數(shù)據(jù)集S1上的預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.11 Prediction results of RF, LSTM and RF-LSTM models on data set S1

表6 單一變量下機(jī)床切削功率Tab.6 Cutting power of machine tool under a single variable

表7 各模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集的Pmae與Prmse值Tab.7 Values of Pmae and Prmse for each model prediction on the data set

對(duì)所有預(yù)測(cè)曲線進(jìn)行特征提取,建立預(yù)測(cè)特征向量Xn,并攜帶切削過(guò)程標(biāo)簽的表征運(yùn)行狀態(tài)特征,切削過(guò)程標(biāo)簽包括待機(jī)階段、主軸啟停階段、空轉(zhuǎn)階段、空載階段和切削階段五個(gè)階段,分別以序號(hào)1～5進(jìn)行命名。首先,利用主成分分析對(duì)特征向量進(jìn)行降維處理,主成分累計(jì)方差貢獻(xiàn)值如圖14所示。

圖14 累計(jì)方差貢獻(xiàn)值圖Fig.14 Figure of cumulative variance contribution value

由圖14可知,當(dāng)功率信號(hào)特征降至2維時(shí),無(wú)法對(duì)功率信息進(jìn)行90%的表達(dá)。當(dāng)特征降至3維時(shí),可表達(dá)出原始特征93.6%的信息。由此,選取3個(gè)主成分(principal component,PC)進(jìn)行分類,三維可視化效果圖見(jiàn)圖15, 其中主成分分析圖像的坐標(biāo)軸表示數(shù)據(jù)在相應(yīng)主成分方向上的投影。

圖15 主成分降維效果圖Fig.15 Principal component dimensionality reduction rendering drawing

雖然3個(gè)主成分可完成特征降維,但是降維后的分類效果不明顯,無(wú)法進(jìn)一步確定RF-LSTM模型預(yù)測(cè)結(jié)果的分類情況,因此,為使智能識(shí)別的精準(zhǔn)度最佳,利用以下方法比較預(yù)測(cè)精度。

(1)支持向量機(jī)(SVM)。確定好核函數(shù)與懲罰因子等參數(shù),使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練SVM模型,并通過(guò)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)求解模型參數(shù)。使用調(diào)整后的模型對(duì)測(cè)試集數(shù)據(jù)進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。

(2)徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層及神經(jīng)元等信息參數(shù),初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置,使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并利用調(diào)整后的優(yōu)化模型對(duì)測(cè)試集進(jìn)行預(yù)測(cè)。

(3)隨機(jī)森林(RF)。根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)建決策樹模型,通過(guò)決策樹的特征選擇和節(jié)點(diǎn)分裂對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練,通過(guò)修改決策樹數(shù)量、調(diào)整最大深度等方法優(yōu)化決策樹模型,并對(duì)測(cè)試集進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。

采用上述三種方法處理加工階段預(yù)測(cè)結(jié)果,為直觀展現(xiàn)預(yù)測(cè)值的精度以及預(yù)測(cè)誤差的具體情況,將樣本總數(shù)的75%作為訓(xùn)練集,剩余25%作為測(cè)試集進(jìn)行分類預(yù)測(cè),分類結(jié)果利用混淆矩陣進(jìn)行分布,分布狀態(tài)如圖16所示,圖中混淆矩陣每格中上方的數(shù)字代表數(shù)據(jù)落在某一階段的個(gè)數(shù),下方的數(shù)字代表該階段的數(shù)據(jù)總量占總數(shù)據(jù)的百分比;邊緣的方格中上方的百分比數(shù)據(jù)代表某一階段的預(yù)測(cè)精度,下方的數(shù)據(jù)為預(yù)測(cè)誤差,與上方的數(shù)據(jù)互補(bǔ),右下角的百分比數(shù)據(jù)代表整個(gè)分類算法的預(yù)測(cè)精度。

(a)RF (b)LSTM (c)RF-LSTM圖16 SVM、RBF和RF模型的分類預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.16 Results of classification prediction of SVM, RBF and RF models

3.4 結(jié)果對(duì)比與分析

由表5各階段的平均功率可以看出,因待機(jī)階段各類輔助系統(tǒng)的啟動(dòng)受切削參數(shù)與環(huán)境條件的影響極小,故待機(jī)功率的數(shù)值沒(méi)有明顯的變化。在主軸啟停階段,其功率值主要取決于主軸轉(zhuǎn)動(dòng)慣量以及角速度瞬時(shí)變化量,主軸轉(zhuǎn)速的增大會(huì)影響角加速度的瞬時(shí)變化,故使該階段功率波動(dòng)較大。當(dāng)機(jī)床處于空轉(zhuǎn)階段時(shí),由于主軸轉(zhuǎn)速恒定且無(wú)進(jìn)給運(yùn)動(dòng),轉(zhuǎn)速對(duì)功率的影響依然較小。當(dāng)機(jī)床開(kāi)始進(jìn)行進(jìn)給運(yùn)動(dòng)后,功率隨進(jìn)給速度的增大而增大。

由切削階段功率可以看出,切削參數(shù)對(duì)該階段影響最大。一方面因切削深度與切削寬度的增大使刀具承受更多負(fù)載,從而導(dǎo)致能量消耗增加。另一方面,由于刀具經(jīng)過(guò)多次切削且逐漸超過(guò)初期磨損階段,磨損函數(shù)值逐漸增大,使得受刀具磨損影響的切削功率隨刀具使用時(shí)間的增加呈現(xiàn)非線性增長(zhǎng)趨勢(shì),從而在切削階段功率大幅增大。

從表6對(duì)各單一變量進(jìn)行對(duì)比的結(jié)果中不難發(fā)現(xiàn),主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度與切削深度對(duì)切削功率的影響較大。從功率值變化率中可以發(fā)現(xiàn),主軸轉(zhuǎn)速、切削深度與功率的關(guān)系均為正相關(guān),而進(jìn)給速度與功率的關(guān)系為負(fù)相關(guān),導(dǎo)致這種結(jié)果的原因是,當(dāng)進(jìn)給速度在100～200 mm/min范圍內(nèi)時(shí),加工時(shí)間的縮短對(duì)能耗的影響大于刀具負(fù)載的增大對(duì)能耗帶來(lái)的影響。因此,在保證主軸轉(zhuǎn)速不變的同時(shí),可采用適當(dāng)增大進(jìn)給速度的方法來(lái)減少機(jī)床能耗,同時(shí)能夠縮短機(jī)床加工時(shí)間。

通過(guò)表7中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比可得,LR模型的誤差最大,模型預(yù)測(cè)效果不佳,其最大原因是,LR模型的回歸方程在處理非線性問(wèn)題時(shí)存在局限性,包括對(duì)分離信號(hào)和噪聲的效果不理想等。此外LR模型的特征提取沒(méi)有對(duì)特征進(jìn)行重要性判斷與篩選,依靠人為的特征提取很大程度上會(huì)丟失原始功率信號(hào)中的關(guān)鍵特征和信息。

根據(jù)表7中RNN與LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對(duì)比能夠發(fā)現(xiàn),RNN的預(yù)測(cè)效果遠(yuǎn)不如LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)效果。這是由于RNN由一個(gè)循環(huán)單元組成,通過(guò)將先前的狀態(tài)傳遞給下一個(gè)時(shí)間步時(shí)無(wú)法傳遞長(zhǎng)期記憶,并且由于簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)使其無(wú)法捕捉到能耗序列中的多維特性,導(dǎo)致預(yù)測(cè)效果不佳。LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比RNN能夠更好地處理長(zhǎng)期依賴關(guān)系和記憶,并且具有更強(qiáng)的泛化能力。另外,LSTM模型的擬合效果明顯優(yōu)于RF模型的擬合效果,這是由于原始功率信號(hào)本質(zhì)上是一段時(shí)間序列數(shù)據(jù),LSTM模型對(duì)長(zhǎng)時(shí)與短時(shí)記憶的存儲(chǔ)和對(duì)序列特征的處理具有更強(qiáng)的能力。通過(guò)圖11～圖13中LSTM和RF模型預(yù)測(cè)效果的對(duì)比可以看出,RF模型僅能夠?qū)χ鬏S啟停階段的信號(hào)進(jìn)行峰值預(yù)測(cè),但預(yù)測(cè)精度遠(yuǎn)沒(méi)有LSTM模型高。在所有模型中,RF-LSTM模型預(yù)測(cè)精度最高,盡管RF和LSTM模型對(duì)功率信號(hào)的預(yù)測(cè)值變化趨勢(shì)與真實(shí)值變化趨勢(shì)大致相同,但預(yù)測(cè)值和真實(shí)值的誤差較大。

通過(guò)圖11～圖13可以看出,S2樣本集在各階段的功率相比于S1與S3樣本集在對(duì)應(yīng)階段的功率較小,這是由于S2樣本集采用干切冷卻方式,避免了噴射冷卻液產(chǎn)生能量消耗所導(dǎo)致的。RF-LSTM模型在預(yù)測(cè)主軸啟停階段的峰值信號(hào)效果要比采用LSTM模型時(shí)好,其主要原因是RF在進(jìn)行特征提取和回歸分析的過(guò)程中,識(shí)別和提取峰值信號(hào)特征值的能力更為突出。在切削完成后的待機(jī)階段,LSTM模型的預(yù)測(cè)值普遍比真實(shí)值大,這是因?yàn)樵谥鬏S啟動(dòng)前的待機(jī)階段時(shí)間很短,沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練。而RF回歸模型給予LSTM待機(jī)階段的特征信息,能夠使RF-LSTM模型做到更加精確的預(yù)測(cè)。

通過(guò)圖14能夠看出,對(duì)預(yù)測(cè)出的功率信號(hào)進(jìn)行主成分分析時(shí),2個(gè)主成分的累計(jì)方差貢獻(xiàn)值十分接近90%,但對(duì)特征信息的表達(dá)程度還是不夠,這同時(shí)能夠說(shuō)明機(jī)床加工全過(guò)程功率信號(hào)的變化特征比較復(fù)雜,需要提取3個(gè)主成分進(jìn)行分析。通過(guò)圖16對(duì)三種分類預(yù)測(cè)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),上述三種算法的預(yù)測(cè)精度從低至高依次為:SVM,RBF,RF。造成這個(gè)結(jié)果的原因可能是由于SVM引入核函數(shù)、懲罰因子等參數(shù),對(duì)模型參數(shù)的選擇較為敏感,不易找到最優(yōu)參數(shù)組合;另一方面SVM采用最大間隔分類器來(lái)進(jìn)行分類,在二分類問(wèn)題中應(yīng)用廣泛,在處理多分類問(wèn)題時(shí)需要進(jìn)行多次二分類處理,容易出現(xiàn)分類偏差等問(wèn)題。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其非線性擬合能力較強(qiáng),并且泛化與記憶能力強(qiáng),使其在處理多分類問(wèn)題時(shí)要優(yōu)于SVM。然而RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度隨數(shù)據(jù)總量的增大而提高,數(shù)據(jù)不充分時(shí)難以確定隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)、節(jié)點(diǎn)中心等參數(shù),導(dǎo)致其在面對(duì)小樣本數(shù)據(jù)時(shí)預(yù)測(cè)精度不理想。RF依靠決策樹的組合模型,使其在預(yù)測(cè)高維度的復(fù)雜數(shù)據(jù)時(shí)準(zhǔn)確率也極高,十分適合用于本文中高維度的離散數(shù)據(jù)集。

在圖16利用RF分類預(yù)測(cè)構(gòu)建出的混淆矩陣中不難發(fā)現(xiàn),主軸啟停階段和空載階段的預(yù)測(cè)效果最好,主要是因?yàn)檫@兩個(gè)階段的特征值差異較為明顯,識(shí)別度最高。待機(jī)階段的預(yù)測(cè)效果較好,主要原因是待機(jī)功率相比機(jī)床加工的其他階段功率最為穩(wěn)定,信號(hào)波動(dòng)變化最小。主軸空轉(zhuǎn)階段和切削階段分別有2個(gè)和1個(gè)樣本預(yù)測(cè)出現(xiàn)偏差,這是由于空轉(zhuǎn)階段和切削階段的信號(hào)波動(dòng)較大,在時(shí)間序列中兩者信號(hào)值也有重疊部分,在預(yù)測(cè)分類中容易出現(xiàn)混亂。將預(yù)測(cè)樣本集打亂順序,使用RF算法進(jìn)行多次預(yù)測(cè)并建立混淆矩陣模型,所得出5種機(jī)床加工階段的綜合智能識(shí)別精度如表8所示。

表8 加工階段智能識(shí)別精度Tab.8 Intelligent recognition accuracy in processing stages

由表8可以得出,切削階段的識(shí)別精度小于90%,主要原因是在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,刀具反復(fù)進(jìn)行銑削產(chǎn)生的磨損以及振動(dòng)使切削能耗逐漸增加,功率值逐漸偏離理論曲線,從而使切削階段識(shí)別精度相對(duì)較低。從算法機(jī)理角度分析,切削階段的功率噪聲特征較多,其他特征相對(duì)比較冗余,導(dǎo)致算法在特征選擇環(huán)節(jié)無(wú)法有效篩選,從而影響算法準(zhǔn)確率和魯棒性。采用RF算法對(duì)各階段預(yù)測(cè)的平均識(shí)別精度為95.78%,誤差小于5%,已達(dá)到精準(zhǔn)預(yù)測(cè)的效果,驗(yàn)證了基于RF-LSTM模型在智能識(shí)別機(jī)床加工狀態(tài)中的有效性及優(yōu)越性,同時(shí)表明所提出的RF-LSTM模型在預(yù)測(cè)機(jī)床切削能耗的精度上有了較大的提高。

4 結(jié)論與展望

(1)本文根據(jù)機(jī)床加工能耗特性,提出了一種融合集成模型與深度學(xué)習(xí)的機(jī)床能耗預(yù)測(cè)與識(shí)別方法,該模型利用隨機(jī)森林(RF)對(duì)以時(shí)間為序列的原始功率信號(hào)進(jìn)行序列特征提取、特征重要性判斷并建立回歸模型作為長(zhǎng)短時(shí)記憶(LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,通過(guò)3次LSTM層和1次全連接層進(jìn)行能耗預(yù)測(cè),不僅避免了人為提取特征過(guò)程中提取不準(zhǔn)確與信息丟失等問(wèn)題,而且能夠通過(guò)決策樹模型挖掘出相關(guān)性更強(qiáng)的隱藏特征。

(2)通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了RF-LSTM模型在能耗預(yù)測(cè)上應(yīng)用的可行性與有效性,并與另外幾種模型進(jìn)行分析對(duì)比得出本文提出的RF-LSTM模型在能耗預(yù)測(cè)的精度上有了較大的提高。

(3)在能耗識(shí)別階段,利用RF算法與其他算法進(jìn)行分類預(yù)測(cè)對(duì)比,得出RF在分類預(yù)測(cè)中的效果最優(yōu),并且對(duì)樣本進(jìn)行隨機(jī)篩選的情況下,整體識(shí)別精度高于95%,已達(dá)到機(jī)床能耗智能識(shí)別的預(yù)期效果,從而驗(yàn)證了RF分類預(yù)測(cè)的可靠性和智能識(shí)別方法的可行性。

目前,RF-LSTM模型僅以機(jī)床銑削加工為例進(jìn)行了驗(yàn)證,在后續(xù)的實(shí)驗(yàn)與研究中,還需考慮車削、磨削等加工中的應(yīng)用。本文考慮了刀具磨損對(duì)能耗模型的影響,但未深入考慮刀具在加工過(guò)程中的時(shí)變磨損量對(duì)切削過(guò)程的影響,這是未來(lái)提高機(jī)床能耗預(yù)測(cè)精度、降低能耗與碳排放的重要研究方向。在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)階段,本文考慮了多工況的機(jī)床能耗預(yù)測(cè)與識(shí)別,但尚未具體考慮各單一工況對(duì)智能識(shí)別結(jié)果的影響,這是未來(lái)在機(jī)床能耗領(lǐng)域需要研究的重點(diǎn)方向。本文實(shí)現(xiàn)了對(duì)銑削加工能耗的預(yù)測(cè)和狀態(tài)識(shí)別,后續(xù)在機(jī)床加工過(guò)程中出現(xiàn)故障時(shí)如何實(shí)現(xiàn)快速預(yù)警并做出應(yīng)急措施等具體應(yīng)用需進(jìn)行重點(diǎn)研究,這是未來(lái)將能耗預(yù)測(cè)與識(shí)別方法轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用的關(guān)鍵一步。