CN115922443A - 一种基于滑动窗口的刀具剩余使用寿命实时预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于滑动窗口的刀具剩余使用寿命实时预测方法，包括采集刀具切削过程中的切削力信号、振动信号及声发射信号并经采集卡转换为数字信号，每完成一次工件表面铣削，用显微镜离线测量刀具磨损值；对上述数字信号分别提取时域、频域和时频域特征，形成特征矩阵并进行规范化；设计滑动窗口提取全寿命已知的磨损值，与规范化后的特征矩阵形成输入矩阵对长短时记忆网络模型进行训练；按时序迭代输入前一时刻预测出的磨损值更新所提取的磨损值滑动窗，与规范化后的特征矩阵形成输入矩阵对训练好的长短时记忆网络模型进行验证，得到对应时刻刀具磨损量的预测值。只需要切削过程中的上述信号和前期少量测量磨损值，就能预测剩余使用寿命。

Description

一种基于滑动窗口的刀具剩余使用寿命实时预测方法

技术领域

本发明属于装备健康管理技术领域，特别是涉及一种基于滑动窗口的刀具剩余使用寿命实时预测方法。

背景技术

刀具作为加工系统中直接与工件接触的部分，对产品质量有着直接且重要的影响，刀具磨损退化会引起产品质量与精度的降低，甚至还有可能造成磨床故障甚至安全事故。因此在加工过程中对刀具使用状态进行实时监测并对其可用剩余寿命做出准确预测，在刀具失效前及时换刀，对保证加工质量和安全有重要意义。然而实际情况中，刀具退化过程存在一定差异性和随机性，传统基于失效机制或损伤第一原理建立数学模型来描述机械退化过程的方法严重依赖模型准确性，且实际应用中难以建立准确的数学模型导致这类方法难以满足个体刀具健康状态评估要求；目前基于数据驱动的寿命预测方法经常忽略传感器采集信号的时序特性，未充分利用时序信息导致预测精度低；此外，目前大部分方法需要已知刀具磨损全寿命周期数据，进行历史数据拟合，而未能充分利用刀具传感器实时数据进行剩余使用寿命实时预测。因此，亟需开发考虑传感器数据时序特征且实时的寿命预测方法。

发明内容

针对以上技术问题，本发明提供一种基于滑动窗口的刀具剩余使用寿命实时预测方法。

本发明解决其技术问题采用的技术方案是：

一种基于滑动窗口的刀具剩余使用寿命实时预测方法，方法包括以下步骤：

S100：测量并记录刀具切削过程中的通道切削力信号、振动信号及声发射信号并经采集卡转换为数字信号，每完成一次工件表面铣削，用显微镜离线测量刀具磨损值，将所有的刀具磨损值数据表达成预设矩阵形式；

S200：对切削力数字信号、振动数字信号及声发射数字信号分别提取时域、频域和时频域特征，形成特征矩阵，对特征矩阵进行规范化得到规范化后的特征矩阵；

S300：在模型训练阶段，设计滑动窗提取全寿命已知的磨损值，与规范化后的特征矩阵形成输入矩阵对长短时记忆网络模型进行训练，得到训练好的长短时记忆网络模型；

S400：在模型测试阶段，设计滑动窗提取磨损值，按时序迭代输入前一时刻预测出的磨损值更新所提取的磨损值滑动窗，与规范化后的特征矩阵形成输入矩阵对训练好的长短时记忆网络模型进行验证，得到对应时刻刀具磨损量的预测值。

优选地，S100中将所有的刀具磨损值数据表达成预设矩阵形式，具体为：

其中，为切削次数，为切削次的磨损值向量。

优选地，时域特征包括绝对平均值、最大值、均方根、平方根振幅、偏斜、峰度、形状因子、脉冲因子、偏斜因子、波峰因子、间隙系数和峰度因子，频域特征包括重心频率、均方频率、均方根频率和频率方差。

优选地，S200包括：

S210：以一次切削过程所采集的信号为一个时间单位，每一次切削，每个通道提取时域特征、频域特征和时频域特征数据共个，横向拼接形成特征矩阵；

S220：根据特征矩阵计算得到每行特征数据的平均值和标准差，根据每行特征数据的平均值和标准差对特征矩阵进行规范化，具体为：

其中，为规范化后的特征数据，为提取的时域特征、频域特征和时频域特征数据，为每行特征数据的平均值，为每行特征数据的标准差，，，；

将规范化后的特征矩阵的行横向拼接重塑成形式。

优选地，S300包括：

S310：以滑动窗形式提取全寿命已知的磨损值，对于第次切削，提取的磨损值窗为：

其中，是预设滑动窗口长度，；

S320：将第次切削提取的磨损值滑动窗对应拼接到第次切削的特征向量后，对应特征矩阵形式变为，即为输入矩阵；

S330：提取从第次切削之后的磨损值为输出矩阵，与输入矩阵格式对应，具体为：

步骤S340：使用输入矩阵和输出矩阵训练LSTM网络模型。

优选地，S400包括：

S410：滑动窗提取前个已知磨损值，横向拼接到第次切削的特征向量里，即第次的输入矩阵形式为，输入到训练好的LSTM模型，预测出第次的磨损值；

S420： 将按时序拼接到磨损值滑动窗末尾，同时剔除掉滑动窗的第一个值保持滑动窗长度为不变，将新的磨损值拼接到第次切削的特征向量里，输入到训练好的LSTM模型中，预测出第次的磨损值；

S430：每预测出一个新的磨损值就滑动更新磨损值滑动窗，拼接到下一时刻需要预测的磨损值的特征向量里，滚动迭代预测直至第次切削。

优选地，S100之后还包括对表达成预设矩阵形式的所有的刀具磨损值标签进行归一化，具体为：

其中，为归一化后的磨损值标签数据，为测量的磨损值，为磨损值列向量中最小值，为磨损值列向量中最大值。

上述一种基于滑动窗口的刀具剩余使用寿命实时预测方法，带入之前时刻预测出的磨损值进行下一步预测，不需要测量全过程的磨损值，与其他用神经网络做预测的方法相比，本发明提出的数据输入考虑了数据的时序特征，提高了寿命预测精度，利用切削力、振动、声发射信号及前期少量测量磨损值，实现了三槽球头硬质合金铣刀的剩余使用寿命预测。

附图说明

图1为本发明一实施例提供的一种基于滑动窗口的刀具剩余使用寿命实时预测方法流程图；

图2为本发明一实施例提供的滑动窗思想提取磨损值示意图；

图3为本发明一实施例提供的LSTM网络原理结构图；

图4为本发明一实施例中针对只用时域、频域、时频域三种特征作为LSTM网络输入的预测结果示意图；

图5为本发明一实施例中针对用时域、频域、时频域三种特征加上滑动窗提取的磨损值作为LSTM网络输入的预测结果示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。

在一个实施例中，如图1所示，一种基于滑动窗口的刀具剩余使用寿命实时预测方法，方法包括以下步骤：

S100：测量并记录刀具切削过程中的通道切削力信号、振动信号及声发射信号并经采集卡转换为数字信号，每完成一次工件表面铣削，用显微镜离线测量刀具磨损值，将所有的刀具磨损值数据表达成预设矩阵形式；

S200：对切削力数字信号、振动数字信号及声发射数字信号分别提取时域、频域和时频域特征，形成特征矩阵，对特征矩阵进行规范化得到规范化后的特征矩阵；

S300：在模型训练阶段，设计滑动窗提取全寿命已知的磨损值，与规范化后的特征矩阵形成输入矩阵对长短时记忆网络模型进行训练，得到训练好的长短时记忆网络模型；

S400：在模型测试阶段，设计滑动窗提取磨损值，按时序迭代输入前一时刻预测出的磨损值更新所提取的磨损值滑动窗，与规范化后的特征矩阵形成输入矩阵对训练好的长短时记忆网络模型进行验证，得到对应时刻刀具磨损量的预测值。

与其他寿命预测方法相比较，本发明提出的寿命预测方法考虑了数据的时序特征，并且带入预测出的磨损值进行下一步预测。利用切削力信号、振动信号、声发射信号和前期少量磨损值，实现了磨床刀具的剩余使用寿命预测。

在一个实施例中，S100中将所有的刀具磨损值数据表达成预设矩阵形式，具体为：

其中，为切削次数，为切削次的磨损值向量。

具体地，采集X、Y、Z三个轴向的切削力信号和振动信号，及铣削过程中的声发射信号，共计7个通道的信号。对于训练集，测量全过程315次磨损值，对于测试集，测量前10次工件表面铣削的刀具磨损值。

在一个实施例中，S200包括：

S210：以一次切削过程所采集的信号为一个时间单位，每一次切削，每个通道提取时域特征、频域特征和时频域特征数据共个，横向拼接形成特征矩阵；

S220：根据特征矩阵计算得到每行特征数据的平均值和标准差，根据每行特征数据的平均值和标准差对特征矩阵进行规范化，具体为：

其中，为规范化后的特征数据，为提取的时域特征、频域特征和时频域特征数据，为每行特征数据的平均值，为每行特征数据的标准差，，，；

将规范化后的特征矩阵的行横向拼接重塑成形式。

在一个实施例中，时域特征包括绝对平均值、最大值、均方根、平方根振幅、偏斜、峰度、形状因子、脉冲因子、偏斜因子、波峰因子、间隙系数和峰度因子，频域特征包括重心频率、均方频率、均方根频率和频率方差。

具体地，对7个通道数据，每个通道提取时域特征（绝对平均值、最大值、均方根、平方根振幅、偏斜、峰度、形状因子、脉冲因子、偏斜因子、波峰因子、间隙系数、峰度因子）12个，频域特征（重心频率、均方频率、均方根频率、频率方差）4个，时频域特征8个，共24个特征，形成特征矩阵。将特征矩阵进行规范化后，重塑成的形式。

在一个实施例中，S300包括：

S310：以滑动窗形式提取全寿命已知的磨损值，对于第次切削，提取的磨损值窗为：

其中，是预设滑动窗口长度，；

S320：将第次切削提取的磨损值滑动窗对应拼接到第次切削的特征向量后，对应特征矩阵形式变为，即为输入矩阵；

S330：提取从第次切削之后的磨损值为输出矩阵，与输入矩阵格式对应，具体为：

步骤S340：使用输入矩阵和输出矩阵训练LSTM网络模型。

具体地，滑动窗形式提取磨损值的方法见图2所示，对于训练集，预设滑动窗口长度为10，第一个滑动窗为，拼接到第11次切削的特征向量里，迭代至第315次切削，故输入矩阵大小变为，输出矩阵也从第11次切削之后提前，大小变为。用作为输入、作为输出，训练LSTM网络，其中LSTM网络内部原理结构见图3所示。

在一个实施例中，S400包括：

S410：滑动窗提取前个已知磨损值，横向拼接到第次切削的特征向量里，即第次的输入矩阵形式为，输入到训练好的LSTM模型，预测出第次的磨损值；

S420： 将按时序拼接到磨损值滑动窗末尾，同时剔除掉滑动窗的第一个值保持滑动窗长度为不变，将新的磨损值拼接到第次切削的特征向量里，输入到训练好的LSTM模型中，预测出第次的磨损值；

S430：每预测出一个新的磨损值就滑动更新磨损值滑动窗，拼接到下一时刻需要预测的磨损值的特征向量里，滚动迭代预测直至第次切削。

具体地，对于测试集，第一个磨损值滑动窗为测量值，拼接到第11次切削的特征向量里，输入训练好的LSTM模型中预测出第11次磨损值，将带入磨损值滑动窗，并剔除掉，即滑动窗变为，拼接到第12次切削的特征向量里，输入LSTM网络模型预测出，将带入磨损值滑动窗预测，由此类推一直到第315次切削结束。

在一个实施例中，S100之后还包括对表达成预设矩阵形式的所有的刀具磨损值标签进行归一化，具体为：

其中，为归一化后的磨损值标签数据，为测量的磨损值，为磨损值列向量中最小值，为磨损值列向量中最大值。

具体地，磨损值标签归一化后仍为的形式。

在一个详细的实施例中，本发明在高速数控机床Roders Tech RFM760上采用三槽球头硬质合金铣刀进行铣削试验，被切削工件材料为硬度HRC52不锈钢，主轴转速10400 r/min，进给率1555mm/min，径向切深0.2mm，轴向切深0.125mm。在切削过程中，以50 kHz采样速率采集切削力、振动及声发射信号共7个通道的信号。每完成一次工件表面铣削，用莱卡MZ12型号显微镜离线测量刀具磨损量，直至现场专业人员认为磨损量超出正常范围时停止试验，共完成315 次切削。图4为只输入时域、频域、时频域三种信号进行预测曲线图，图5为输入三种信号加磨损值滑动窗预测结果图，对比可以看到采用本发明中提出的考虑时序特征、加入迭代更新的预测出的磨损值进行下一步预测，预测曲线要更加平滑、贴近真实值、无首尾突变值，可以有效提升寿命预测准确率，表1为不同情形下预测结果的均方根误差，不考虑时序特征方法的输入为时域、频域、时频域特征，本方法考虑时序特征则是在普通方法基础上加上了磨损值滑动窗输入。

表1 不同输入下预测结果

上述刀具剩余使用寿命预测方法，与其他寿命预测方法相比较，本发明提出的寿命预测方法带入之前时刻预测出的磨损值进行下一步预测，不需要测量全过程的磨损值。与其他用神经网络做预测的方法相比，本发明提出的数据输入考虑了数据的时序特征，提高了寿命预测精度。利用切削力、振动、声发射信号及前期少量测量磨损值，实现了三槽球头硬质合金铣刀的剩余使用寿命预测。

以上对本发明所提供的一种基于滑动窗口的刀具剩余使用寿命实时预测方法进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (7)

1.一种基于滑动窗口的刀具剩余使用寿命实时预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S100：测量并记录刀具切削过程中的通道切削力信号、振动信号及声发射信号并经采集卡转换为数字信号，每完成一次工件表面铣削，用显微镜离线测量刀具磨损值，将所有的刀具磨损值数据表达成预设矩阵形式；

S200：对切削力数字信号、振动数字信号及声发射数字信号分别提取时域、频域和时频域特征，形成特征矩阵，对所述特征矩阵进行规范化得到规范化后的特征矩阵；

S300：在模型训练阶段，设计滑动窗提取全寿命已知的磨损值，与所述规范化后的特征矩阵形成输入矩阵对长短时记忆网络模型进行训练，得到训练好的长短时记忆网络模型；

S400：在模型测试阶段，设计滑动窗提取磨损值，按时序迭代输入前一时刻预测出的磨损值更新所提取的磨损值滑动窗，与所述规范化后的特征矩阵形成输入矩阵对所述训练好的长短时记忆网络模型进行验证，得到对应时刻刀具磨损量的预测值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S100中将所有的刀具磨损值数据表达成预设矩阵形式，具体为：

其中，为切削次数，为切削次的磨损值向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述时域特征包括绝对平均值、最大值、均方根、平方根振幅、偏斜、峰度、形状因子、脉冲因子、偏斜因子、波峰因子、间隙系数和峰度因子，所述频域特征包括重心频率、均方频率、均方根频率和频率方差。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，S200包括：

S210：以一次切削过程所采集的信号为一个时间单位，每一次切削，每个通道提取时域特征、频域特征和时频域特征数据共个，横向拼接形成特征矩阵；

S220：根据所述特征矩阵计算得到每行特征数据的平均值和标准差，根据所述每行特征数据的平均值和标准差对所述特征矩阵进行规范化，具体为：

其中，为规范化后的特征数据，为提取的时域特征、频域特征和时频域特征数据，为每行特征数据的平均值，为每行特征数据的标准差，，，；

将规范化后的特征矩阵的行横向拼接重塑成形式。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，S300包括：

S310：以滑动窗形式提取全寿命已知的磨损值，对于第次切削，提取的磨损值窗为：

其中，是预设滑动窗口长度，；

S320：将第次切削提取的磨损值滑动窗对应拼接到第次切削的特征向量后，对应特征矩阵形式变为，即为输入矩阵；

S330：提取从第次切削之后的磨损值为输出矩阵，与所述输入矩阵格式对应，具体为：

步骤S340：使用所述输入矩阵和所述输出矩阵训练LSTM网络模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，S400包括：

S410：滑动窗提取前个已知磨损值，横向拼接到第次切削的特征向量里，即第次的输入矩阵形式为，输入到训练好的LSTM模型，预测出第次的磨损值；

S420： 将按时序拼接到磨损值滑动窗末尾，同时剔除掉滑动窗的第一个值保持滑动窗长度为不变，将新的磨损值拼接到第次切削的特征向量里，输入到训练好的LSTM模型中，预测出第次的磨损值；

S430：每预测出一个新的磨损值就滑动更新磨损值滑动窗，拼接到下一时刻需要预测的磨损值的特征向量里，滚动迭代预测直至第次切削。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，S100之后还包括对表达成预设矩阵形式的所有的刀具磨损值标签进行归一化，具体为：

其中，为归一化后的磨损值标签数据，为测量的磨损值，为磨损值列向量中最小值，为磨损值列向量中最大值。

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