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基于u-shapelets聚类的刀具剩余寿命预测方法
1
作者 王妍 胡小锋 刘颖超 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1286-1295,共10页
针对不同刀具的性能衰退规律呈现出多种趋势,单一固定的全局模型难以对不同性能衰退规律的刀具进行准确剩余寿命预测的问题,提出一种基于u-shapelets聚类与长短时记忆网络(LSTM)模型相结合的刀具剩余寿命预测方法。首先,对刀具加工过程... 针对不同刀具的性能衰退规律呈现出多种趋势,单一固定的全局模型难以对不同性能衰退规律的刀具进行准确剩余寿命预测的问题,提出一种基于u-shapelets聚类与长短时记忆网络(LSTM)模型相结合的刀具剩余寿命预测方法。首先,对刀具加工过程监控信号提取u-shapelets集合,并计算各u-shapelet与时间序列的距离得到距离矩阵;其次,通过基于密度聚类方法对距离矩阵进行聚类,得到聚类结果;最后,根据聚类结果基于各类别数据分别训练长短时记忆网络模型进行刀具剩余寿命的预测。以轮槽铣刀加工过程监控数据进行验证,并与Kmeans聚类、谱聚类、层次聚类、DBSCAN聚类方法进行比较,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 过程监控数据 u-shapelets聚类 聚类算法 长短时记忆网络 刀具剩余寿命预测
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基于迁移学习的刀具剩余寿命预测方法 被引量：16
2
作者 蔡伟立 胡小锋 刘梦湘 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期1541-1549,共9页
在新加工工艺条件下,针对历史工艺条件下的刀具剩余寿命预测模型失效,且新工艺条件下缺乏足够的训练样本构建新预测模型的问题,提出一种基于动态对抗域适应的迁移学习方法,以快速构建新工艺条件下的刀具剩余寿命预测模型。首先,利用历... 在新加工工艺条件下,针对历史工艺条件下的刀具剩余寿命预测模型失效,且新工艺条件下缺乏足够的训练样本构建新预测模型的问题,提出一种基于动态对抗域适应的迁移学习方法,以快速构建新工艺条件下的刀具剩余寿命预测模型。首先,利用历史工艺条件下带寿命标签的过程监控数据样本,预训练源域的刀具剩余寿命预测模型。其次,通过对抗域适应训练,利用新工艺条件下的少量目标域样本,对源域预训练得到的预测模型进行部分模型参数的调整。利用调整后的模型进行新工艺条件下的刀具剩余寿命预测。最后,更新目标域样本,重复进行对抗域适应训练与预测操作,直至结束。以轮槽铣刀的加工为例,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 刀具剩余寿命预测 加工过程监控 迁移学习 长短时记忆网络 动态对抗域适应 轮槽铣刀
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基于深度迁移学习的刀具剩余寿命预测 被引量：1
3
作者 王妍 胡小锋 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2022年第8期133-136,共4页
针对生产条件变化导致刀具衰退规律发生较大改变,历史衰退规律下的刀具剩余寿命预测模型难以对新规律下的刀具进行准确预测,而新衰退规律下没有足够的带标签样本训练新模型的问题,提出一种基于数据分布自适应的深度迁移学习方法。利用... 针对生产条件变化导致刀具衰退规律发生较大改变,历史衰退规律下的刀具剩余寿命预测模型难以对新规律下的刀具进行准确预测,而新衰退规律下没有足够的带标签样本训练新模型的问题,提出一种基于数据分布自适应的深度迁移学习方法。利用历史性能衰退规律下的刀具过程监控数据样本,训练刀具剩余寿命预测模型;在模型中引入自适应层,对历史样本和新衰退规律下的样本进行领域自适应,更新刀具剩余寿命预测模型参数对新衰退规律下的刀具进行剩余寿命预测。以轮槽铣刀加工过程为例进行实验验证,与迁移前的模型相比,迁移后的模型提高了新衰退规律下刀具剩余寿命预测的准确性。 展开更多
关键词 加工过程监控数据 迁移学习 深度领域自适应 CORAL损失 刀具剩余寿命预测
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基于深度神经网络的切削刀具剩余寿命预测 被引量：14
4
作者 刘胜辉 张人敬 +2 位作者 张淑丽 马超 张宏国 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2019年第3期1-8,共8页
为了更好的解决切削刀具剩余寿命难以准确预测这一问题,从监控指标选取、数据特征提取以及预测模型建立等方面进行了深入的研究。首先,选取切削力和切削振动两项信号作为初始数据,两者可有效反映刀具的工作状态,为分析刀具磨损过程提供... 为了更好的解决切削刀具剩余寿命难以准确预测这一问题,从监控指标选取、数据特征提取以及预测模型建立等方面进行了深入的研究。首先,选取切削力和切削振动两项信号作为初始数据,两者可有效反映刀具的工作状态,为分析刀具磨损过程提供数据支持。其次,使用小波包分析方法进行数据降噪,实现特征提取,得到监控数据的熵值化结果。然后,将该结果作为预测模型的输入,训练和测试深度神经网络,建立刀具剩余寿命预测模型。最后,使用实际加工数据对该预测方法进行验证实验,验证结果表明该模型能有效的预测剩余寿命。 展开更多
关键词 深度神经网络 切削刀具 特征提取 刀具剩余寿命预测
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智能制造刀具管理系统及刀具剩余寿命监测功能开发 被引量：5
5
作者 马晓帆 姚斌 +2 位作者 陈彬强 王建军 王维龙 《航空制造技术》 2018年第18期68-73,共6页
伴随智能制造技术的深入推进,刀具管理系统的功能根据用户业务需求在不断拓展。针对工艺设计后的刀具选购、使用直至报废等环节,基于"刀具流"开发了一款智能制造刀具管理系统,更精确地实现了刀具使用过程的数字化、网络化、... 伴随智能制造技术的深入推进,刀具管理系统的功能根据用户业务需求在不断拓展。针对工艺设计后的刀具选购、使用直至报废等环节,基于"刀具流"开发了一款智能制造刀具管理系统,更精确地实现了刀具使用过程的数字化、网络化、智能化和可视化全生命周期管理。鉴于目前刀具状态监测技术的复杂和可靠性低等问题,在工程应用上提出了一种基于被加工工件表面粗糙度间接预测刀具剩余寿命的方法。整个系统在现场得到了良好应用。 展开更多
关键词 智能制造刀具管理系统 刀具流 刀具剩余寿命预测 在线监测 可视化
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