【摘 要】
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在生产加工中对刀具磨损状态的有效监测和预测可以充分利用刀具寿命,降低企业的生产成本。随着人工智能理论与技术的发展,深度学习算法已逐步应用到刀具磨损状态监测及预测中。目前这类算法主要面临以下挑战:首先,采集的信号通常含有噪声,进而影响监测和预测精度;其次,不同工况的信号分布存在差异,泛化性能差的模型容易发生过拟合,难以保证监测和预测的准确性。本文对以上问题进行针对性研究,主要研究内容如下:（1）应用
【基金项目】
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河北省自然科学基金智能制造专项“具有铣削力实时检测功能的智能刀柄研究”,项目编号为E201703372；
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在生产加工中对刀具磨损状态的有效监测和预测可以充分利用刀具寿命,降低企业的生产成本。随着人工智能理论与技术的发展,深度学习算法已逐步应用到刀具磨损状态监测及预测中。目前这类算法主要面临以下挑战:首先,采集的信号通常含有噪声,进而影响监测和预测精度;其次,不同工况的信号分布存在差异,泛化性能差的模型容易发生过拟合,难以保证监测和预测的准确性。本文对以上问题进行针对性研究,主要研究内容如下:（1）应用随机森林算法补全了数据集中缺失的刀具磨损值,实现了小波阈值降噪的信号预处理方法。（2）提出基于Dense shrinkage网络模型的单工况刀具磨损监测方法。该方法建立了信号和刀具磨损值之间的数学映射。首先,信号输入监测模型中,阈值模块自动确定阈值;然后,dense块自动提取刀具磨损特征;最后,输出刀具磨损状态。（3）提出基于领域自适应的多工况刀具磨损监测方法。该方法将各工况数据映射到同一空间来缩小不同分布之间的距离,抑制模型在训练中出现过拟合现象,进而提高精度。首先,将注意力机制引入单工况模型中,强化信号中的关键信息,提升网络的泛化性能;然后,在模型中添加最大均值差异模块和对比模块,减少不同工况的信号分布差异,进一步提升网络的泛化性能。（4）提出基于剪枝时间卷积网络的刀具磨损预测方法。因为原时间卷积网络会破坏数据的完整性,所以通过改进网络结构提升网络的鲁棒性和泛化性能。首先,将监测模型得到的连续多步刀具磨损值输入到预测模型中;然后,模型可以准确学习刀具磨损值的变化规律;最后,输出未来的刀具磨损状态。
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