CN111037365B - 基于生成式对抗网络的刀具状态监测数据集增强方法 - Google Patents
基于生成式对抗网络的刀具状态监测数据集增强方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种基于生成式对抗网络的刀具状态监测数据集增强方法，属于机械加工状态监测技术领域。首先，采用传感器采集系统获取刀具切削过程中的振动和声音信号；其次，将服从先验分布的噪声数据输入到生成器生成数据，并将生成数据和采集的真实样本数据输入到鉴别器进行鉴别，生成器和鉴别器两者之间进行对抗训练，直到训练完成；然后，利用训练好的生成器生成样本数据，并判断生成的样本数据和真实的刀具状态样本数据的分布是否相似；最后，结合深度学习网络模型预测刀具状态的准确性检验生成数据的可用性。该方法的最大优点能够增强刀具状态数据集，提高深度学习网络模型预测刀具状态的准确性。
Description
技术领域
本发明属于机械加工状态监测领域，具体为一种基于生成式对抗网络的刀具状态监测数据集增强方法。
背景技术
刀具磨损是金属切削加工中存在的一种常见问题。对材料的加工使刀具刃口钝化，增加了刀具与工件之间的摩擦，也增加了功率的消耗。若不能及时判断刀具磨损状态，会影响加工质量和加工效率。
得益于深度学习技术的发展，采用深度学习网络对刀具状态进行间接监测成为一种非常有效的方法。然而，这些方法都是以加工过程大数据为基础。在大多数机械加工过程中，刀具通常在正常状态下工作，可以收集到的异常状态下的数据很少，容易出现数据集不平衡的问题。异常状态样本数据缺乏以及数据不平衡的问题严重影响深度学习网络的预测精度。传统扩充样本数据集的方式是过采样，但过采样只是重复利用仅有的少量样本信息，不能自动学习样本的数据分布特性。因此，如何获取异常状态的样本数据成为亟待解决的问题。
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks，GANs)作为2014年提出的无监督学习模型，在增强数据集、加工状态监测领域有着广阔的应用前景。它可以通过对少量的样本分布进行学习，从而产生大量的样本数据。这种特点非常适合解决加工状态监测中缺乏平衡样本数据集的问题。
发明内容
针对刀具状态监测数据集不平衡导致深度学习网络预测准确性难以提高的问题，本发明提供一种基于生成式对抗网络的刀具状态监测数据集增强方法。生成式对抗网络中生成器和鉴别器均为多层感知器结构，两者之间采用对抗训练的方式，完成生成式对抗网络模型的建立过程。利用训练好的生成器生成样本数据，并结合深度学习网络预测模型验证生成样本数据的可用性。
本发明的技术方案：一种基于生成式对抗网络的刀具状态监测数据集增强方法，首先，采用传感器采集系统获取刀具切削过程中的振动信号和噪声信号；其次，将服从先验分布的噪声数据输入到生成器生成数据，并将生成数据和采集的真实样本数据输入到鉴别器进行鉴别，生成器和鉴别器两者之间进行对抗训练，直到训练完成；然后，利用训练好的生成器生成样本数据，并判断生成的样本数据和真实的刀具状态样本数据的分布是否相似；最后，结合深度学习网络模型预测刀具状态的准确性检验生成数据的可用性；具体步骤如下：
第一步，采集刀具切削过程中的振动和声音信号
将两个加速度传感器分别安装在主轴的鼻端和主轴前轴承处，分别采集刀具加工过程中的振动信号；将声音传感器安装在工作台上，采集加工过程中的切削噪声信号；
第二步，建立生成式对抗网络模型并进行对抗训练
本方法采用的生成式对抗网络框架由一个生成器和一个鉴别器构成；生成器和鉴别器均为多层感知器结构，其中生成器负责生成和真实数据维度相同的伪数据，鉴别器负责区分真实数据和生成数据；在对抗训练过程中，生成器试图用生成的伪数据去愚弄鉴别器，使其鉴别为真，而鉴别器通过提高自己的鉴别能力分辨生成数据和真实数据，两者进行博弈，最终达到纳什平衡状态，即生成器生成的样本数据与真实的样本数据无差别，鉴别器也无法区分生成的样本数据和真实的样本数据；
本方法采集的刀具状态样本个数为l，振动信号的维度为6000，设为
其中
m＝6000，噪声数据集的维度为1000，设为
其中
k＝1000，刀具状态的数据集
其中
u＝7000；对输入鉴别器的刀具状态数据集
采用最大最小法进行归一化处理，使输入数据转化为[0,1]之间的数，并在生成样本数据之后进行反归一化处理，采用的归一化函数形式如式(1)所示，反归一化函数形式如式(2)所示：
式中，tool(i)是刀具状态的原始数据，tool(i)'是归一化之后的数据，
为数据序列中的最小数，
为序列中的最大数；
生成器和鉴别器均采用三层全连接神经网络，输入数据集为归一化之后的数据集
输入层到隐含层以及隐含层到输出层的映射公式如式(3)所示：
hi＝fθ(w*tool(i)'+b) (3)
式中，f为激活函数，θ＝{w,b}是网络的参数矩阵，其中w是输入层、隐含层和输出层神经元之间的连接权值，b是隐含层和输出层神经元的阈值；
隐含层的激活函数采用ReLU函数，函数形式如式(4)所示：
输出层的激活函数采用Sigmoid函数，函数形式如式(5)所示：
鉴别器的输出是二分类情况，最后一层采用Sigmoid函数，输出的概率值如式(6)所示：
本方法设置的目标函数如式(7)所示：
鉴别器的目标函数和最优解如式(8)和(9)所示：
生成器的目标函数如式(10)所示：
式中，Pdata(x)是刀具状态数据集
的数据分布，Pz(z)是一个先验噪声分布；D(x)表示x来自
的概率；D(G(z))表示G(z)来自生成数据的概率，其中G(z)是生成器由服从先验分布的噪声数据生成的数据样本；
表示x来自
的数据分布的期望，
表示z来自噪声分布的期望；鉴别器的目标是最大化误差函数，以区分真实数据和生成数据，生成器则是最小化误差函数，生成和真实的样本数据分布更接近的数据样本；
基于目标函数，采用亚当优化算法更新参数；
生成式对抗网络的训练步骤如下：
(1)生成器从随机噪声产生p个假的刀具状态数据样本
(2)将生成的样本数据
标签为0和原始的样本数据
标签为1混合在一起输入到鉴别器中；基于损失函数，固定生成器的参数不变，只更新鉴别器的参数，并且训练鉴别器以提高鉴别器对真假样本的分辨能力；
(3)训练鉴别器之后，将生成样本
的标签设为1；基于损失函数，误差反向传播，在这个阶段，鉴别器的参数被冻结，不能被更新，只能更新生成器中的参数，并且训练发生器以产生更真实的数据样本；
(4)步骤(1)～(3)为一个训练时期，完成一个时期之后训练过程再次从(1)开始；重复多个周期训练鉴别器和生成器之后，保存生成器网络参数；
第三步，对比生成数据和真实数据的相似性
利用训练好的生成器生成样本数据，将生成的刀具状态样本数据
和真实的刀具状态样本数据
的时频图进行对比分析，判断生成的样本数据和真实的样本数据的分布是否相同；如果相同，则将生成的样本数据进行反归一化，
为反归一化之后的生成的刀具状态样本数据，并将
添加到原始的不平衡数据集
中，增强的数据集为
如果不相同，则返回到生成式对抗网络中继续进行对抗训练，直到生成的样本数据和真实的样本数据分布相同为止；
第四步，验证生成样本数据的可用性
采用原始的不平衡数据集和增强的数据集分别训练深度学习网络模型，测试两者的预测精度，验证生成数据的可用性；训练集和测试集无任何交集，并且测试集由真实数据组成。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
1.本发明采用的生成式对抗网络模型能够学习数据的分布，生成与原始数据分布相同的样本数据，可有效增强训练数据集。
2.本发明利用增强数据集训练深度网络模型，可有效提高刀具状态监测的准确性。
附图说明
图1为基于生成式对抗网络的刀具状态监测数据集增强方法的流程图。
图2为传感器安装位置示意图。
图3为本发明所采用的生成式对抗网络的结构图。
图4(a)为时域图，(b)为频谱图。
图5(a)为深度学习网络的训练过程，(b)为深度学习网络的预测结果。
图中：1工件保持架；2工件；3机床齿轮箱；4传声器；5床身；6 1#三向加速度传感器；7刀杆；8 2#三向加速度传感器；9刀杆保持架。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清晰明了，结合附图1以国产某型号深孔镗床镗削加工为例，详细说明本发明的实施方式。
将两个三向加速度传感器通过磁座吸附粘贴在深孔镗杆的两个保持架轴承上，声音传感器放置于工件内孔的一端，对加工过程中的刀杆振动以及切削噪声进行采集。传感器安装位置见附图2所示。采集的三类样本数据如表1所示，每个样本包含7000个数据点(振动信号的数据点为6000个，噪声信号的数据点为1000个)：
表1样本数量
表1中磨钝状态的样本数据明显少于正常状态和断刀状态的样本数据，因此我们对磨钝状态的样本数据进行生成。
本发明采用的生成式对抗网络模型中，生成器和鉴别器都采用三层全连接神经网络模型，其中生成器和鉴别器的隐含层的神经元个数设置为125个，生成器的输入神经元个数为100个。网络结构见附图3所示。学习率设为0.001，批量大小为12个，迭代次数设置为100次，输入的噪声分布服从区间为[-1,1]的均匀分布。磨钝状态真实样本数据和生成样本数据的比例为1:3。
利用训练好的生成器生成样本数据，并用MATLAB做出真实样本数据和生成样本数据的时频图，见附图4(a)和(b)所示。从时域图和频谱图可以看出，真实的样本数据和生成的样本数据分布相似度较高。
深度学习网络采用深度置信网络模型，参数设置如下：学习速率为0.001；无监督训练过程的迭代次数为100，微调过程的迭代次数为200。隐含层为三层，每一层的神经元的个数分别为100、60、30。由于动量梯度下降法优于梯度下降法，因此我们采用动量梯度下降法来优化参数，动量项为0.9。样本数据如表2所示。将原始的不平衡数据集和增强的数据集分别按照4：1的比例分成训练集和测试集。利用训练集对网络进行训练，并在测试集上测试。
由结果可知，不平衡数据集测试的准确率为97.1％，误差率为2.9％；增强数据集测试的准确率为99.2％，误差率为0.8％。两者比较可知，深度学习网络模型预测的准确性提高了2.9％，而误差率下降了三倍以上。由此验证了生成的样本数据的可用性。增强数据集在深度学习网络上的训练过程和训练结果见附图5(a)和(b)所示。
表2样本数量
Claims (1)
1.一种基于生成式对抗网络的刀具状态监测数据集增强方法，首先，采用传感器采集系统获取刀具切削过程中的振动信号和噪声信号；其次，将服从先验分布的噪声数据输入到生成器生成数据，并将生成数据和采集的真实样本数据输入到鉴别器进行鉴别，生成器和鉴别器两者之间进行对抗训练，直到训练完成；然后，利用训练好的生成器生成样本数据，并判断生成的样本数据和真实的刀具状态样本数据的分布是否相似；最后，结合深度学习网络模型预测刀具状态的准确性检验生成数据的可用性；其特征在于，步骤如下：
第一步，采集刀具切削过程中的振动和声音信号
将两个加速度传感器分别安装在主轴的鼻端和主轴前轴承处，分别采集刀具加工过程中的振动信号；将声音传感器安装在工作台上，采集加工过程中的切削噪声信号；
第二步，建立生成式对抗网络模型并进行对抗训练
本方法采用的生成式对抗网络框架由一个生成器和一个鉴别器构成；生成器和鉴别器均为多层感知器结构，其中生成器负责生成和真实数据维度相同的伪数据，鉴别器负责区分真实数据和生成数据；在对抗训练过程中，生成器试图用生成的伪数据去愚弄鉴别器，使其鉴别为真，而鉴别器通过提高自己的鉴别能力分辨生成数据和真实数据，两者进行博弈，最终达到纳什平衡状态，即生成器生成的样本数据与真实的样本数据无差别，鉴别器也无法区分生成的样本数据和真实的样本数据；
本方法采集的刀具状态样本个数为l，振动信号的维度为6000，设为
其中
噪声数据集的维度为1000，设为
其中
刀具状态的数据集
其中
对输入鉴别器的刀具状态数据集
采用最大最小法进行归一化处理，使输入数据转化为[0,1]之间的数，并在生成样本数据之后进行反归一化处理，采用的归一化函数形式如式(1)所示，反归一化函数形式如式(2)所示：
式中，tool(i)是刀具状态的原始数据，tool(i)'是归一化之后的数据，
为数据序列中的最小数，
为序列中的最大数；
生成器和鉴别器均采用三层全连接神经网络，输入数据集为归一化之后的数据集
输入层到隐含层以及隐含层到输出层的映射公式如式(3)所示：
hi＝fθ(w*tool(i)'+b) (3)
式中，f为激活函数，θ＝{w,b}是网络的参数矩阵，其中w是输入层、隐含层和输出层神经元之间的连接权值，b是隐含层和输出层神经元的阈值；
隐含层的激活函数采用ReLU函数，函数形式如式(4)所示：
输出层的激活函数采用Sigmoid函数，函数形式如式(5)所示：
鉴别器的输出是二分类情况，最后一层采用Sigmoid函数，输出的概率值如式(6)所示：
本方法设置的目标函数如式(7)所示：
鉴别器的目标函数和最优解如式(8)和(9)所示：
生成器的目标函数如式(10)所示：
式中，Pdata(x)是刀具状态数据集
的数据分布，Pz(z)是一个先验噪声分布；D(x)表示x来自
的概率；D(G(z))表示G(z)来自生成数据的概率，其中G(z)是生成器由服从先验分布的噪声数据生成的数据样本；
表示x来自
的数据分布的期望，
表示x来自噪声分布的期望；鉴别器的目标是最大化误差函数，以区分真实数据和生成数据，生成器则是最小化误差函数，生成和真实的样本数据分布更接近的数据样本；
基于目标函数，采用亚当优化算法更新参数；
生成式对抗网络的训练步骤如下：
(1)生成器从随机噪声产生p个假的刀具状态数据样本
(2)将生成的样本数据
标签为0和原始的样本数据
标签为1混合在一起输入到鉴别器中；基于损失函数，固定生成器的参数不变，只更新鉴别器的参数，并且训练鉴别器以提高鉴别器对真假样本的分辨能力；
(3)训练鉴别器之后，将生成样本
的标签设为1；基于损失函数，误差反向传播，在这个阶段，鉴别器的参数被冻结，不能被更新，只能更新生成器中的参数，并且训练生成器以产生更真实的数据样本；
(4)步骤(1)～(3)为一个训练时期，完成一个时期之后训练过程再次从步骤(1)开始；重复多个周期训练鉴别器和生成器之后，保存生成器网络参数；
第三步，对比生成数据和真实数据的相似性
利用训练好的生成器生成样本数据，将生成的刀具状态样本数据
和真实的刀具状态样本数据
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为反归一化之后的生成的刀具状态样本数据，并将
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如果不相同，则返回到生成式对抗网络中继续进行对抗训练，直到生成的样本数据和真实的样本数据分布相同为止；
第四步，验证生成样本数据的可用性
采用原始的不平衡数据集和增强的数据集分别训练深度学习网络模型，测试两者的预测精度，验证生成数据的可用性；训练集和测试集无任何交集，并且测试集由真实数据组成。
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| CN201911361333.6A CN111037365B (zh) | 2019-12-26 | 2019-12-26 | 基于生成式对抗网络的刀具状态监测数据集增强方法 |
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| CN111037365B true CN111037365B (zh) | 2021-08-20 |
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