CN112070208A - 基于编码器-解码器阶段注意力机制的刀具磨损预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于编码器‑解码器双阶段注意力机制的刀具磨损预测方法，基于刀具磨损预测模型，刀具磨损预测模型包括解码器和编码器，步骤包括：步骤S1：采集铣削加工过程的刀具运行数据，进行数据预处理，并提取刀具统计特征；步骤S2：刀具统计特征进行最大信息系数计算，根据磨损特征相关性进行排序，筛选出目标个数的刀具磨损特征；步骤S3：将刀具磨损特征输入基于卷积‑双向门控循环‑注意力机制的编码器进行编码，获得刀具磨损特征编码；步骤S4：将刀具磨损特征编码输入基于独立循环长期短期记忆单元‑注意力机制的解码器，输出刀具的磨损预测值。与现有技术相比，本发明具有提高被检测刀具的磨损预测值的准确性和稳定性等优点。

Description

基于编码器-解码器阶段注意力机制的刀具磨损预测方法
技术领域
本发明涉及刀具磨损预测领域，尤其是涉及一种基于编码器-解码器阶段注意力机制的刀具磨损预测方法。
背景技术
随着智能制造、云制造、智慧制造等概念的提出，智能化成为现代生产企业的共同发展方向，信息技术的持续升级，物联网、大数据、深度学习等领域的积累使得工业智能化逐步形成。在车间生产中，机床是现代制造过程中不可或缺的重要要素，然而在机床使用过程中，刀具的磨损不可避免，它直接影响了刀具的使用寿命与表面质量及尺寸精度，进而影响加工的经济性，而解决这些问题的关键在于对刀具磨损状态的智能监控与预测。
近年来，国内外在刀具磨损的监测方面做了很多工作，主要致力于在线监测刀具磨损和刀具的剩余寿命预测。刀具磨损领域的自动监测方案主要分为直接法与间接法两类，直接法一般应用于非加工过程中的离线监测，通过传感设备直接得到刀具位置、形状等参数进而判别刀具磨损状况，虽然准确性高但对条件要求苛刻如需停机检测，实用性不强；间接法则是通过测量刀具振动、受力、电流、声发射等间接指标并与磨损状态之间建立相关关系，从而得到刀具的磨损程度，目前已成为主流的方案选择。
随着机器学习技术的发展，深度学习理论为工业大数据的处理和分析提供了新的可能。考虑到时间序列的特征和输入数据的动态变化，循环神经网络引入了一种循环结构，与其他神经网络相比，它可以更好地对动态时间序列数据进行建模。因此，循环神经网络(RNN)及其变体，长短期存储网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)，已广泛应用于该领域。
GRU和LSTM都是特殊的RNN，为解决RNN中的梯度消失问题而提出，尽管两个网络结构在一定程度上改善了这些梯度问题，但LSTM和GRU使用tanh函数和sigmoid型函数作为激活函数，这会导致层之间的梯度衰减。其次大多数基于递归神经网络的刀具磨损预测方法主要集中在输入数据或特征的选择上，而输入对刀具磨损的影响程度却未被考虑或忽略，由于数据的不稳定性和可变性，导致对刀具磨损的误判，降低刀具磨损预测的准确性。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于编码器-解码器双阶段注意力机制的刀具磨损预测方法，解决了循环神经网络结构中出现的层级梯度衰减问题并且反映了输入数据对刀具磨损的影响程度，提高了对刀具磨损过程建模的效果。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于编码器-解码器双阶段注意力机制的刀具磨损预测方法，基于刀具磨损预测模型，所述刀具磨损预测模型包括解码器和编码器，所述方法具体包括以下步骤：
步骤S1：采集机床铣削加工过程中的刀具运行数据，对所述刀具运行数据进行数据预处理，并从完成预处理的刀具运行数据中提取刀具统计特征；
步骤S2：所述刀具统计特征进行最大信息系数计算，并根据磨损特征相关性进行排序，筛选出目标个数的刀具磨损特征；
步骤S3：将所述刀具磨损特征输入基于卷积-双向门控循环-注意力机制的编码器进行编码，获得刀具磨损特征编码；
步骤S4：将所述刀具磨损特征编码输入基于独立循环长期短期记忆单元-注意力机制的解码器，输出相应刀具的磨损预测值。
所述步骤S1中的数据预处理包括对刀具运行数据进行零均值化处理、去除趋势项处理和数据归一化处理。
进一步地，所述步骤S1中的数据预处理还包括通过小波包分解滤除刀具运行数据的高频噪声。
所述步骤S3中编码器基于卷积-双向门控循环-注意力机制进行深度特征提取编码，获取到更全面的特征并进一步提高特征质量。
所述刀具统计特征从多个维度进行提取。
进一步地，所述维度包括时域维度、频域维度和时频域维度。
所述编码器中设有多个卷积通道，每个卷积通道内设有一个卷积层和一个批处理层。
进一步地，所述编码器中还设有最大池化层，所述批处理层均与最大池化层连接。
所述最大池化层与双向门控循环单元连接，所述双向门控循环单元通过连接层与编码注意力层连接。
所述独立循环长期短期记忆单元与设有注意力机制的解码注意力层之间设有随机失活层。
进一步地，所述解码器内还设有全连接层，所述全连接层与解码注意力层连接。
进一步地，所述全连接层与输出所述磨损预测值之间还设有矩阵转换层，通过矩阵转换层对输出序列赋予不同的权重。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明基于独立循环长期短期记忆单元构建解码器，解决了循环神经网络层之间的梯度衰减问题，同时刀具预测模型的编码器和解码器的两个阶段分别添加了基于注意力机制的编码注意力层和解码注意力层，将编码注意力层和解码注意力层与双向门控循环单元、独立循环长期短期记忆单元结合，提高了被检测刀具的磨损预测值的准确性和稳定性。
附图说明
图1为本发明的流程示意图；
图2为本发明编码器的结构示意图；
图3为本发明解码器的结构示意图；
图4(a)、图4(b)和图4(c)为本发明磨损预测值与磨损真实值的误差对比示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
如图1所示，一种基于编码器-解码器双阶段注意力机制的刀具磨损预测方法，提高了被检测刀具的磨损预测值的准确性和稳定性，基于刀具磨损预测模型，刀具磨损预测模型包括解码器和编码器，方法具体包括以下步骤：
步骤S1：采集机床铣削加工过程中的刀具运行数据，对刀具运行数据进行数据预处理，并从完成预处理的刀具运行数据中提取刀具统计特征；
步骤S2：刀具统计特征进行最大信息系数计算，并根据磨损特征相关性进行排序，筛选出目标个数的刀具磨损特征；
步骤S3：将刀具磨损特征输入基于卷积-双向门控循环-注意力机制的编码器进行编码，获得刀具磨损编码；
步骤S4：将刀具磨损编码输入基于独立循环长期短期记忆单元-注意力机制的解码器，输出相应刀具的磨损预测值。
步骤S1中的数据预处理包括对刀具运行数据进行零均值化处理、去除趋势项处理和数据归一化处理。
步骤S1中的数据预处理还包括通过小波包分解滤除刀具运行数据的高频噪声。
步骤S3中编码器基于卷积-双向门控循环-注意力机制进行深度特征提取编码，获取到更全面的特征并进一步提高特征质量。
刀具统计特征从多个维度进行提取。
维度包括时域维度、频域维度和时频域维度。
如图2所示，编码器中设有多个卷积通道，每个卷积通道内设有一个卷积层和一个批处理层。
编码器中还设有最大池化层，批处理层均与最大池化层连接。
最大池化层与双向门控循环单元连接，双向门控循环单元通过连接层与编码注意力层连接。
如图3所示，独立循环长期短期记忆单元与设有注意力机制的解码注意力层之间设有随机失活层。
解码器内还设有全连接层，全连接层与解码注意力层连接。
全连接层与输出磨损预测值之间还设有矩阵转换层，通过矩阵转换层对输出序列赋予不同的权重。
实施例一
将高速数控机床刀具铣削实验数据的数据集中的三个数据集进行训练输入到本发明的编码器和解码器进行训练，如图4(a)、图4(b)和图4(c)所示，本发明输出的刀具的磨损预测值与刀具的磨损非常接近，仅在刀具初期磨损和严重磨损时有相对较大的误差浮动,说明通过本发明进行的刀具磨损预测具有较高的准确性。
实施例二
将实施例一中数据集输入本发明中结合了独立循环长期短期记忆单元与注意力机制的解码器，记录解码器的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R2_score)，同时与长期短期记忆单元、门控循环单元和独立循环长期短期记忆单元作为解码器的上述测试值进行比较，结果如表1所示：
表1模型训练结果对比表
Figure BDA0002619015610000051
表1显示，与长期短期记忆单元、门控循环单元和独立循环长期短期记忆单元相比，结合注意力机制的独立循环长期短期记忆单元的测试组均低于其他解码器单元，误差相关参数值最低，说明通过本发明进行的刀具磨损预测具有较高的稳定性。
此外，需要说明的是，本说明书中所描述的具体实施例子，所取名称可以不同，本说明书中所描述的以上内容仅仅是对本发明结构所做的举例说明。凡依据本发明构思的构造、特征及原理所做的等效变化或者简单变化，均包括于本发明的保护范围内。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实例做各种各样的修改或补充或采用类似的方法，只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于编码器-解码器双阶段注意力机制的刀具磨损预测方法，其特征在于，基于刀具磨损预测模型，所述刀具磨损预测模型包括解码器和编码器，所述方法具体包括以下步骤：
步骤S1：采集机床铣削加工过程中的刀具运行数据，对所述刀具运行数据进行数据预处理，并从完成预处理的刀具运行数据中提取刀具统计特征；
步骤S2：所述刀具统计特征进行最大信息系数计算，并根据磨损特征相关性进行排序，筛选出目标个数的刀具磨损特征；
步骤S3：将所述刀具磨损特征输入基于卷积-双向门控循环-注意力机制的编码器进行编码，获得刀具磨损特征编码；
步骤S4：将所述刀具磨损特征编码输入基于独立循环长期短期记忆单元-注意力机制的解码器，输出相应刀具的磨损预测值。
2.根据权利要求1所述的一种基于编码器-解码器双阶段注意力机制的刀具磨损预测方法，其特征在于，所述步骤S1中的数据预处理包括对刀具运行数据进行零均值化处理、去除趋势项处理和数据归一化处理。
3.根据权利要求2所述的一种基于编码器-解码器双阶段注意力机制的刀具磨损预测方法，其特征在于，所述步骤S1中的数据预处理还包括通过小波包分解滤除刀具运行数据的高频噪声。
4.根据权利要求1所述的一种基于编码器-解码器双阶段注意力机制的刀具磨损预测方法，其特征在于，所述刀具统计特征从多个维度进行提取。
5.根据权利要求4所述的一种基于编码器-解码器双阶段注意力机制的刀具磨损预测方法，其特征在于，所述维度包括时域维度、频域维度和时频域维度。
6.根据权利要求1所述的一种基于编码器-解码器双阶段注意力机制的刀具磨损预测方法，其特征在于，所述编码器中设有多个卷积通道，每个卷积通道内设有一个卷积层和一个批处理层。
7.根据权利要求6所述的一种基于编码器-解码器双阶段注意力机制的刀具磨损预测方法，其特征在于，所述编码器中还设有最大池化层，所述批处理层均与最大池化层连接。
8.根据权利要求1所述的一种基于编码器-解码器双阶段注意力机制的刀具磨损预测方法，其特征在于，所述独立循环长期短期记忆单元与设有注意力机制的解码注意力层之间设有随机失活层。
9.根据权利要求8所述的一种基于编码器-解码器双阶段注意力机制的刀具磨损预测方法，其特征在于，所述解码器内还设有全连接层，所述全连接层与解码注意力层连接。
10.根据权利要求9所述的一种基于编码器-解码器双阶段注意力机制的刀具磨损预测方法，其特征在于，所述全连接层与输出所述磨损预测值之间还设有矩阵转换层。
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