CN116680874A - 一种考虑现实场景的数控刀具寿命预测方法及预测系统 - Google Patents

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张�浩
杨越
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Abstract

本发明涉及一种考虑现实场景的数控刀具寿命预测方法及预测系统，所述预测方法运行于边缘设备中，边缘设备与云平台通信连接，所述预测方法包括以下步骤：获取现实场景基础数据，提取现实场景特征，将现实场景特征与预设场景特征进行匹配处理；根据匹配结果获取所述云平台的模型库中的寿命预测模型与当前现实场景的适配评估结果；根据所述适配评估结果产生对应的寿命预测模型，进行当前现实场景下的数控刀具寿命预测。与现有技术相比，本发明结合模型的推荐和优化算法，实现场景自洽的刀具剩余使用寿命预测，具有可以实现场景自适应、预测精度高等优点。

Description

一种考虑现实场景的数控刀具寿命预测方法及预测系统
技术领域
本发明涉及刀具寿命智能预测技术领域，尤其是涉及一种考虑现实场景的数控刀具寿命预测方法及预测系统。
背景技术
随着现代装备制造业的快速发展，各行各业对关键零部件的质量、生产成本等方面提出了更高的要求。数控机床因具有加工精度高、自动化程度高等的优点，成为朝着工业数字化、智能化方向日益发展的重要设备。而数控刀具作为数控机床加工过程的主体，刀具的好坏直接影响了零部件的加工质量和企业的生产效益，因此对其进行剩余使用寿命预测也成为了一个急需解决的问题。
目前基于深度学习的刀具剩余使用寿命预测方法已得到了广泛的应用。如专利申请CN113762182A公开了一种基于深度网络自适应的刀具磨损状态预测方法，但是基于深度网络自适应的方法源域数据集与目标域数据集采集环境应保持一致，且目标域数据集必须为有标签数据，使得该方法的应用条件较为苛刻；另有专利申请CN113867263A公开了一种基于云边协同和机器学习的刀具寿命预测方法，该专利所适用的场景较为单一，只针对电流数据集有效，且通过云端训练模块中的优化方法采用二次卷积神经网络进行优化，易产生过拟合的现象，会降低模型的准确度。
但现有方法存在刀具使用的场景和预测模型对应的问题，即一个预测模型通常只针对训练数据来源的特定场景有效，如果场景发生变化，模型就不适合，需要重新评估和训练。由于数控加工场景复杂，零件材料、刀具型号、工艺参数等的改变都会使得场景定义发生改变，使模型的训练数据集发生变化，导致原本训练模型的改变。而针对众多现有的寿命预测模型，也缺少一种有效的管理方法，且面对实际的加工场景，亟需有效的模型推荐手段。
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可以实现场景自适应、提高预测精度的考虑现实场景的数控刀具寿命预测方法及预测系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种考虑现实场景的数控刀具寿命预测方法，其特征在于，该方法运行于边缘设备中，所述边缘设备与云平台通信连接，所述预测方法包括以下步骤：
获取现实场景基础数据，从所述现实场景基础数据中提取现实场景特征，将所述现实场景特征与预设场景特征进行匹配处理，所述预设场景特征存储于所述云平台的场景库中，每一预设场景特征对应有多个分类标签，每一现实场景特征对应一个现实标签，基于所述现实场景特征的现实标签与对应实预设场景特征的每个分类标签的关系进行所述匹配处理；
根据匹配结果获取所述云平台的模型库中的寿命预测模型与当前现实场景的适配评估结果；
根据所述适配评估结果产生对应的寿命预测模型，进行当前现实场景下的数控刀具寿命预测。
进一步地，所述匹配处理具体包括以下步骤：
101)将所述现实场景特征的现实标签与所述场景库中的不同已存场景的对应分类标签进行比对，判断当前现实场景是否与所述场景库中的某个已存场景相同，若是，则输出当前现实场景与该已存场景匹配的结果，若否，则执行步骤102)；
102)将所述现实场景特征的现实标签与所述场景库中对应预设场景特征的每个分类标签进行比对，判断所有现实场景特征的现实标签是否均与对应预设场景特征的某个分类标签相同，若是，则输出第一部分匹配结果，若否，则输出第二部分匹配结果。
进一步地，当匹配结果为所述当前现实场景与该已存场景匹配的结果时，获取适配评估结果为完全适配，以该已存场景对应的寿命预测模型作为最终的寿命预测模型，进行当前现实场景下的数控刀具寿命预测。
进一步地，当匹配结果为所述第一部分匹配结果时，所述适配评估结果通过以下步骤获取：
构建一Y×N的零矩阵，Y为场景特征个数，N为所有场景特征中分类标签的最大值；
基于每个现实场景特征的现实标签与已存场景的每个分类标签的比对情况进行编码，对于具有相同分类标签的现实场景特征，在对应相同分类标签的位置处赋值1，对于未找到相同分类标签的现实场景特征，计算该现实场景特征的现实标签与所述场景库中各已存场景对应的分类标签之间的相似度的最大值，在该已存场景的分类标签对应位置处赋值所述最大值，生成现实场景编码矩阵，基于所述现实场景编码矩阵获取对应的适配评估结果。
进一步地，所述场景库中的每个已存场景预先通过独热编码构造有对应的场景编码矩阵，以方便现实场景的比对。
进一步地，当匹配结果为所述第二部分匹配结果时，所述适配评估结果通过以下步骤获取：
构建一Y×N的零矩阵，Y为场景特征个数，N为所有场景特征中分类标签的最大值；
基于每个现实场景特征的现实标签与对应预设场景特征的每个分类标签的比对情况进行编码，对于具有相同分类标签的现实场景特征，在对应相同分类标签的位置处赋值1，对于未找到相同分类标签的现实场景特征，计算该现实场景特征的现实标签与对应预设场景特征的各分类标签之间的相似度的最大值，在该分类标签对应位置处赋值所述最大值，生成现实场景编码矩阵，基于所述现实场景编码矩阵获取对应的适配评估结果。
进一步地，基于所述现实场景编码矩阵获取对应的适配评估结果具体为：
将所述现实场景编码矩阵转化为百分制，采用的公式为：
S＝∑wij*X+∑U*wij*X
式中，∑wij*X表示具有相同分类标签的现实场景特征的得分的和，∑U*wij*X表示未找到相同分类标签的现实场景特征的得分的和，X＝100/Y，wij是各场景特征的权重，sim为相似度的最大值；。
将分数区间为[K，100)分的，适配评估结果定为部分适配，将分数区间低于K分的，适配评估结果定为不适配。
进一步地，若适配评估结果为部分适配，则采用K近邻算法获取与当前现实场景最适配的已存场景，获取由云平台对该已存场景对应的寿命预测模型进行优化后的模型，作为最终的寿命预测模型，进行当前现实场景下的数控刀具寿命预测。
进一步地，所述K近邻算法采用的公式为：
其中，xi和xj分别表示场景库中已存场景的场景编码矩阵的展开向量和现实场景编码矩阵的展开向量，l表示展开向量的索引，n表示展开向量维度，p表示距离度量。
进一步地，若适配评估结果为不适配，则获取由云平台基于当前现实场景的历史数据重新构建寿命预测模型，作为最终的寿命预测模型，进行当前现实场景下的数控刀具寿命预测。
本发明还提供一种考虑现实场景的数控刀具寿命预测系统，其特征在于，包括通信连接的云平台和边缘设备，所述边缘设备执行如上所述考虑现实场景的数控刀具寿命预测方法。
本发明针对现有常见的刀具加工场景特点，对场景进行特征建模，并匹配场景中对应的刀具剩余使用寿命预测模型建立模型库，结合模型推荐和优化算法，以实现场景自洽的刀具剩余使用寿命预测，解决了面对大量刀具寿命预测模型缺少有效的管理方法，且针对现实场景，选择适合的寿命预测模型较为困难的问题。与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1、本发明通过对现实加工场景与模型库中模型对应的场景进行评估，根据评估结果确认适配情况，并由适配情况来推荐或重建刀具剩余使用寿命预测模型，可以在遇到复杂场景时进行快速甄别并推荐适合的刀具剩余使用寿命预测模型。
2、本发明针对现实加工场景属于完全适配时，便将刀具剩余使用寿命预测模型直接进行应用，当属于部分适配时，则通过模型优化方法，将优化后的模型再进行应用，当属于不适配时，便考虑模型重建，可以使现实加工场景有更大概率匹配上对应的刀具剩余使用寿命预测模型。
3、本发明采用边云协同的架构，通过通信连接的边缘设备与云平台实现，将场景库、模型库和模型优化部署于云平台中，将模型匹配、评估、推荐部署于边缘设备中。由于云平台具有存储容量大、在线计算效率高等优点，因此可以提高场景库和模型库的覆盖率，且边缘设备可分担云平台计算压力，降低本地与云端的延迟，提高边缘端模型推荐系统的运行效率。
4、本发明场景库中包括基于多个现实场景的场景数据，根据被加工零件属性、刀具属性、工艺属性、设备属性和其他属性等场景属性，对场景进行特征建模，可以将场景的特点更好地表达；同时构建了“场景——模型”关联关系，整理各场景中对应的刀具剩余使用寿命预测模型，搭建刀具剩余使用寿命预测模型库，可以将涉及的场景快速与模型进行对应，提高适配模型获取效率。
附图说明
图1为本发明实施例中一种数控刀具寿命预测系统的结构示意图；
图2为本发明实施例中一种模型推荐与优化应用流程的示意图；
图3为本发明实施例中一种场景特征评估流程示意图。
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。
本发明针对现有常见的刀具加工场景进行总结和特征建模，并匹配场景中对应的刀具剩余使用寿命预测模型，建立“场景——模型”关联关系，结合模型的推荐和优化过程，以实现场景自洽的刀具剩余使用寿命预测。
本发明的一个具体实施方式是提供一种考虑现实场景的数控刀具寿命预测方法，该方法运行于边缘设备中，所述边缘设备与云平台通信连接，所述预测方法包括以下步骤：
S1、获取现实场景基础数据，从所述现实场景基础数据中提取现实场景特征，将所述现实场景特征与预设场景特征进行匹配处理，所述预设场景特征存储于所述云平台的场景库中，每一预设场景特征对应有多个分类标签，每一现实场景特征对应一个现实标签，基于所述现实场景特征的现实标签与对应实预设场景特征的每个分类标签的关系进行所述匹配处理；
S2、根据匹配结果获取所述云平台的模型库中的寿命预测模型与当前现实场景的适配评估结果；
S3、根据所述适配评估结果产生对应的寿命预测模型，进行当前现实场景下的数控刀具寿命预测。
上述步骤中，场景特征的涉及属性包括被加工零件属性、刀具属性、工艺属性、设备属性和其他属性中的多个，每个属性均具有一个或多个类别特征，即若干个预设场景特征同属于一个场景属性，每个预设场景特征具有若干个分类标签。需要注意的是，分类标签仅以文字的形式进行表示，后续的编码过程会根据两个需要对比的场景中，分类标签的文字版本进行对比，如果跟分类标签一致的就赋为1，不一致的就用相似度，其余用0填充。编码的意义在于方便模型推荐模块的识别和量化不同场景间的相似程度。
场景库中包含有若干个已存场景，每个已存场景的每个类别特征对应于某个分类标签，即为某个类别特征的具体特征值，同样地，现实场景特征的现实标签也为对应现实场景特征具体特征值，都服从同一分类标签的分类规则。场景库中的每个已存场景，根据上述分类标签的比对，通过独热编码预先构建有对应的场景编码矩阵。
在步骤S1中，匹配处理具体包括以下步骤：
101)将所述现实场景特征的现实标签与所述场景库中的不同已存场景的对应分类标签进行比对，判断当前现实场景是否与所述场景库中的某个已存场景相同，若是，则输出当前现实场景与该已存场景匹配的结果，若否，则执行步骤102)；
102)将所述现实场景特征的现实标签与所述场景库中对应预设场景特征的每个分类标签进行比对，判断所有现实场景特征的现实标签是否均与对应预设场景特征的某个分类标签相同，若是，则输出第一部分匹配结果，若否，则输出第二部分匹配结果。
根据步骤S1获取的匹配结果，步骤S2中判定的适配评估结果分为完全适配、部分适配和不适配。针对现实加工场景属于完全适配时，便将完全适配的场景所对应的刀具剩余使用寿命预测模型直接进行应用；当属于部分适配时，则通过模型优化方法，将优化后的模型再进行应用；当属于不适配时，便考虑模型重建。通过以上方式使现实加工场景有更大概率匹配上对应的刀具剩余使用寿命预测模型。
在步骤S2和步骤S3中，当匹配结果为所述当前现实场景与该已存场景匹配的结果时，获取适配评估结果为完全适配，以该已存场景对应的寿命预测模型作为最终的寿命预测模型，进行当前现实场景下的数控刀具寿命预测。
当匹配结果为所述第一部分匹配结果时，即现实场景特征在场景库所包含的具体分类标签中，但不属于任意一个已存场景，所述适配评估结果根据现实场景特征的现实标签与除本现实标签以外的其他分类标签的相似度获得，具体地：
构建一Y×N的零矩阵，Y为场景特征个数，N为所有场景特征中分类标签的最大值；
基于每个现实场景特征的现实标签与已存场景的每个分类标签的比对情况进行特征编码，对于具有相同分类标签的现实场景特征，在对应相同分类标签的位置处赋值1，对于未找到相同分类标签的现实场景特征，计算该现实场景特征的现实标签与所述场景库中各已存场景对应的分类标签之间的相似度的最大值，在该已存场景的分类标签对应位置处赋值所述最大值，生成现实场景编码矩阵；
将所述现实场景编码矩阵转化为百分制，将分数区间为[K，100)分的，适配评估结果定为部分适配，将分数区间低于K分的，适配评估结果定为不适配。
当匹配结果为所述第二部分匹配结果时，即现实场景特征不在场景库所包含的任意一个分类标签中，所述适配评估结果根据现实场景特征的现实标签与场景库中所有具体分类标签的相似度获得，具体地：
构建一Y×N的零矩阵，Y为场景特征个数，N为所有场景特征中分类标签的最大值；
基于每个现实场景特征的现实标签与对应预设场景特征的每个分类标签的比对情况进行特征编码，对于具有相同分类标签的现实场景特征，在对应相同分类标签的位置处赋值1，对于未找到相同分类标签的现实场景特征，计算该现实场景特征的现实标签与对应预设场景特征的各分类标签之间的相似度的最大值，在该分类标签对应位置处赋值所述最大值，生成现实场景编码矩阵。
可在模型训练后扩展预设场景的分类标签，以便于之后遇到新的同样的现实场景时，可以跳过相似度的计算过程，而在分类标签的对应位置直接赋值1。
将所述现实场景编码矩阵转化为百分制，将分数区间为[K，100)分的，适配评估结果定为部分适配，将分数区间低于K分的，适配评估结果定为不适配。
上述相似度采用余弦相似度。
根据上述结果，若适配评估结果为部分适配，则采用K近邻算法获取与当前现实场景最适配的已存场景，获取由云平台对该已存场景对应的寿命预测模型进行优化后的模型，作为最终的寿命预测模型，进行当前现实场景下的数控刀具寿命预测。若适配评估结果为不适配，则获取由云平台基于当前现实场景的历史数据重新构建寿命预测模型，作为最终的寿命预测模型，进行当前现实场景下的数控刀具寿命预测。
通过上述步骤，边缘设备实现了考虑现实场景的最优寿命预测模型的推荐及数控刀具寿命预测，同时上述步骤中由云平台实现了场景库、模型库的构建和存储，以及模型优化、重建等步骤，利用了云平台具有存储容量大、在线计算效率高的优点，可以提高场景库和模型库的覆盖率，同时边缘设备可分担云平台计算压力，降低本地与云端的延迟，提高边缘端模型推荐系统的运行效率。
上述方法如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本发明的另一个具体实施方式是提供一种基于边云协同架构的考虑现实场景的数控刀具寿命预测系统，包括通信连接的云平台和边缘设备，如图1所示，所述边缘设备执行如上所述考虑现实场景的数控刀具寿命预测方法。该系统将场景库、模型库和模型优化部署于云平台中，将模型推荐部署于边缘设备中，边云协同提高了整体系统的运行效率。
(1)云平台
在本实施例中，如图1所示，云平台包括场景库B、模型库A、云端模型训练模块C和模型优化模块D，云平台主要起到存储模型库和场景库数据、训练刀具剩余使用寿命预测模型以及优化寿命预测模型的作用。
1)模型库
模型库A用来存放刀具剩余使用寿命预测模型结构及模型运行后的结果和权重向量。模型库中模型属性定义可以包括：
模型属性＝{模型结构属性，模型训练结果属性，权重属性}
模型结构属性：通过检索刀具剩余使用寿命预测模型相关的文献，并结合实际实验中已研究的算法模型，收集刀具剩余使用寿命预测模型结构。
模型训练结果属性：将刀具剩余使用寿命预测模型放入模型训练模块中进行训练，并将训练结果存储入模型库中。
权重属性：在刀具剩余使用寿命预测模型运行结束之后，保存神经网络中各层节点之间连接的参数，也就是得到一个权重向量，并将该权重存储入模型库中。
2)场景库
场景库B的作用是存放各类加工场景的定义、场景属性中各类别特征的场景匹配条件和各场景对应的剩余使用寿命预测模型在模型库中的地址，便于根据实际加工信息来检索到相应的场景，并进一步进行在模型库中找到对应的模型。
其中场景库中场景的属性定义可以包括：
场景属性＝{被加工零件属性，刀具属性，工艺属性，设备属性，其它属性}
刀具加工场景按上述属性定义，并将这些信息通过独热编码的方式进行分类编码。其中，被加工零件属性、刀具属性，工艺属性、设备属性和其它属性的具体定义，可以根据云平台上企业和模型的特征进行必要的扩展，上述描述只是给出了一个典型的属性组成。
需要说明的是，下面描述的一些属性取值只是举了一个例子，企业可以根据自己数据特点来具体选取取值内容：
①被加工零件属性＝{零件材料，零件尺寸，毛坯供应商等}
零件材料：将目前数控加工过程中常见的零件材料进行整理，如：高温合金、钛合金、铝、复合材料、塑料及纯金属等。
零件尺寸：根据上述收集到的零件材料，整理出各零件材料最常见的零件尺寸信息，如：100×100×10、80×80×5、60×80×10、60×60×8等，单位为mm。零件尺寸信息中的第一个数字代表零件的长度，第二个数字代表零件的宽度，第三个数字代表零件的深度。
毛坯供应商：通过信息汇总，整理出企业各零件材料最常见的毛坯供应商，如：宝钢、鞍钢、武钢、湘钢、江钢、河钢、长钢、上钢等。
②刀具属性＝{刀具大类，刀具型号，刀具材料，刀具供应商，刀具批次等}
刀具大类：将常见的刀具类型进行整理，如：铣刀、镗刀、车刀、钻头等。
刀具型号：将常见的刀具型号进行整理，如：CNMG120408PS、CNMG432PS、TNMG160404L-C TN60、R840-0960-50-A1A 1220等。
刀具材料：通过总结现有刀具加工场景中常见的刀具材料信息，如：高速钢、硬质合金、金刚石、立方氮化硼和陶瓷等。
刀具供应商：将目前数控刀具最常见的供应商信息进行整理，如：可乐满、肯纳、伊斯卡、山高、瓦尔特、三菱综合材料、京瓷等。
刀具批次：将上述整理出的刀具信息根据不同的批次进行划分，可分为第一批次、第二批次、第三批次，并可对其进行标号，如：1、2、3、4、5。
③工艺属性＝{数控程序编号，主轴转速，进给速度，切削方式等}
数控程序编号：将常见的数控加工程序进行整理，并对这些程序进行标号，如：1、2、3、4、5等。
主轴转速：将常见的主轴转速进行整理，如：500、1000、2000、3000、5000等，单位为r/min。
进给速度：将常见的进给速度进行整理，如：10、20、50、100等，单位为mm/min。
切削方式：将常见的刀具加工切削方式进行整理，如：铣削、钻削、锯削、切槽、攻丝、拉刀加工、抛光等。
④设备属性＝{设备型号，设备供应商，设备年限，设备所属企业等}
设备型号：将常见的数控设备型号进行整理，如：CKD6140、CKD6150、CK5112、CK5116、CK6140、CJK6130、VMC855、α-D-21SiA等。
设备供应商：将目前数控设备最常见的供应商信息进行整理，如：FANUC、SIEMENS、YASKAWA、ABB、KUKA、杨铁、DELTA等。
设备年限：将常见的设备年限信息进行整理，如：7、8、9、10等，单位为年。
设备所属企业：整理数控设备所属企业，并对企业进行标号，如：1、2、3、4、5等。
⑤其他属性＝{工作场所温度，工作场所湿度等}
工作场所温度：将工作场所温度以一定的间隔进行划分，间隔可以取5℃，如：5、10、15、20、25、30等，单位为℃。
工作场所湿度：将工作场所湿度以一定的间隔进行划分，间隔可以取10％rh如：30、40、50、60、70、80等，单位为％rh。
⑥场景属性中各类别特征的场景匹配条件：现实场景中各类别特征下的分类标签与场景库中的分类标签并不一定会完全一致，因此需要有对应的场景匹配条件对现实场景与场景库中的场景进行评估。
⑦场景特征——模型对应属性：将刀具加工场景及该场景对应的模型如同字典中的键值对进行绑定，具体的刀具加工场景是键值对中的键，剩余使用寿命预测模型是键值对中的值，一一对应。
3)云端模型训练模块
云端模型训练模块C主要作用是训练寿命预测模型，具体是将收集的剩余使用寿命预测模型在该模块中进行训练，并获取训练结果和权重向量。
4)模型优化模块
模型优化模块D用于：现实场景与场景库中的场景属于部分适配时，根据边缘设备推荐的模型库中适合的刀具剩余使用寿命预测模型，获取该模型结构和对应的权重，通过微调的方法在现实场景所获取的数据集上进行训练，达到优化效果，以优化后的模型作为边缘设备进行预测的最终模型。
(2)边缘设备
边缘设备主要起到边缘端的模型推荐作用，并以推荐的模型进行寿命预测。边缘设备包括边缘端模型推荐模块E，该边缘端模型推荐模块E包括场景匹配模块E1、场景评估标准模块E2和推荐模块E3。
场景匹配模块E1：根据现实场景中的场景特征与场景库中的场景特征进行匹配，获取现实场景与场景库的匹配情况。
场景评估标准模块E2：根据评估模块中所反映的匹配情况将现实场景进行场景打分，获取现实场景所属打分结果，打分结果有完全适配、部分适配和不适配三种情况。
推荐模块E3：根据评估标准模块中得到的现实场景打分结果，通过推荐算法从模型库中推荐最适合现实场景的刀具剩余使用寿命预测模型。
基于上述结构，本实施例的数控刀具寿命预测系统主要实现模型管理和模型推荐两大功能，其中，
模型管理：在云平台中根据不同的数控加工场景特征建立常见的数控刀具加工场景库，并在云平台中建立训练模型，对不同场景中采集到的数据集进行刀具剩余使用寿命预测模型训练，将所训练好的模型与场景互相绑定；
模型推荐：在边缘设备中部署剩余使用寿命预测模型推荐模块，根据现实场景特征与场景库场景特征的匹配情况推荐适合的刀具剩余使用寿命预测模型。若现实场景与场景库中的场景属于部分适配的情况，则通过云平台中的模型优化模块将模型进行优化之后再应用于现实场景。
(2)模型管理流程
1)建立模型库
建立模型库，指的是通过收集剩余使用寿命预测模型，并存放到模型库中，同时对存放各模型的位置赋予一个地址，使得模型与地址一一对应，具体包括：
S101：通过检索有关刀具剩余使用寿命预测模型的文献，并结合实际实验中已研究的算法模型，收集刀具剩余使用寿命预测模型；
S102：将所收集的大量模型存放入模型库中，并对存放各模型的位置赋予一个地址，使得模型与地址一一对应。
2)建立场景库
建立场景库，指的是将收集的刀具剩余使用寿命预测模型所训练的数据集，根据采集该数据集的场景特征，参考前述的场景特征表述方法，进行场景特征表述，并将该表述结果和模型在模型库中的地址一起存放入场景库中，具体包括：
S201：将寿命预测模型所训练数据集对应的场景特征，参考前述的场景特征表述方法，进行场景表述。表述结果将以独热编码的形式进行表示，场景的编码情况为二维矩阵，其中行代表类别特征，列代表分类标签，用1表示该场景中该属性的情况，其余用0进行表示。
举例如下：场景库中场景特征包括被加工零件属性、刀具属性、工艺属性、设备属性和其他属性五种。具体分类情况如表1所示。
表1场景库场景特征示例
场景属性 类别特征 分类标签(举例)
加工零件属性 零件材料 高温合金、塑料
刀具属性 刀具大类 铣刀、镗刀、车刀
工艺属性 数控程序编码 1、2、3
设备属性 设备型号 1、2
其他属性 工作场所温度 5、10、15
因此对{零件材料：高温合金，刀具大类：镗刀，数控程序编码：3，设备型号：1，工作场所温度：15}的场景，独热编码为
S202：将场景表述结果与模型在模型库中的地址一起存放入场景库中，使得用户在面对现实场景时，可通过输入现实场景特征，在场景库中索引到对应的场景，并通过该场景提供的模型地址，在模型库中获得对应的剩余使用寿命预测模型。且并不排除一个模型在多个场景中适用的情况，因此场景库中不同场景所提供的模型地址会存在相同的情况。
(3)模型推荐流程
模型推荐流程包括获取现实场景特征信息和模型推荐与优化应用流程，具体包括：
S30：获取现实场景特征信息，包括获取现实刀具加工场景中的刀具材料、刀具尺寸、数据采集类型和被加工材料等的特征信息，并将特征信息进行分类编码。
S40：通过模型推荐和优化系统对现实加工场景推荐适合的剩余使用寿命预测模型。
1)获取现实场景特征信息流程
获取现实场景特征信息，指的是当现实场景中采集到的数据应用于模型推荐和优化系统前，需要得到场景库中匹配的被加工零件、刀具、工艺、设备等的信息。
详细步骤如下：
S301：获取现实加工场景中具体的场景特征信息。
S302：通过独热编码的方式对现实场景进行分类编码。
场景属性有以下属性构成：
{被加工零件属性，刀具属性，工艺属性，设备属性，其他属性}
需要说明的是：实际具体的场景属性可根据企业中各自的加工场景进行补充和定义。
STEP1：统计场景属性中的类别特征和分类标签的数量。
STEP2：对现实场景进行特征编码，用1表示现实场景与场景库场景一致的情况，若不一致则通过余弦相似度计算，获取计算得到的最大结果，并填入该最大结果所对应的分类标签位置，其余用0进行表示。余弦相似度公式中u代表现实场景特征中该类别特征的评估向量，v代表场景库中同一类别特征的评估向量。
评估向量中的参数含义可根据不同的类别特征进行定义，类别特征中分类标签的场景匹配条件说明如表2。表2所描述的一些场景匹配条件只是举了一个例子，企业可以根据自己场景的类别特征来具体选取场景匹配条件内容。
表2场景库场景匹配条件示例
若现实场景中的某一场景类别特征不存在于场景库中时，通过对该现实场景中的类别特征和场景库中同一类别特征中的各分类标签都构建评估向量来进行评估。若符合场景库中给出的场景匹配条件，向量中对应的值便赋为1，若不符合便赋-1。并通过余弦相似度计算现实场景建立的评估向量与场景库建立的评估向量之间的相关性，以此来量化现实场景类别特征与场景库场景类别特征的相关程度。
由于场景库中众多类别特征中分类标签的组合，在模型库中并不是完全有模型与之对应。如：现实场景为{零件材料：高温合金，刀具大类：镗刀，数控程序编码：3，设备型号：1，工作场所温度：15}，其中的高温合金、镗刀等为该现实场景中各现实场景特征的现实标签，在模型库中有与之对应的模型，但场景为{零件材料：钛合金，刀具大类：镗刀，数控程序编码：3，设备型号：1，工作场所温度：15}或许在模型库中并不存在与之对应的模型，但在独热编码时会在{零件材料：钛合金}处赋值为1，此时也可以通过上述建立评估向量，计算余弦相似度的方法来计算类别特征中。对场景库中该类别特征中所有的分类标签都建立评估向量，并通过余弦相似度计算现实场景建立的评估向量与场景库建立的评估向量，此处场景库建立的评估向量应排除与现实场景分类标签一致的评估向量。
举例如下：场景库中场景属性包括被加工零件属性、刀具属性、工艺属性、设备属性和其他属性五种。具体分类情况如S201中所述一致。
因此对{零件材料：纯金属，刀具大类：镗刀，数控程序编码：3，设备型号：1，工作场所温度：15}的场景、刀具大类、数控程序编码、设备型号和工作场所温度在场景库中可以搜索到对应的特征信息，只需计算现实场景中零件材料所获得的评估分数。其中根据是否为金属、是否为合成材料、是否可在高温环境下使用，来构建评估向量，若符合上述条件，向量中对应的值便赋为1，若不符合便赋-1。针对现实场景中零件材料评估向量为，纯金属：场景库中零件材料的评估向量为，高温合金：/>塑料：/>因此余弦相似度计算结果最大值为/>最终现实场景特征编码为/>
2)模型推荐与优化应用流程
根据现实场景特征与场景库中的场景特征评估后的结果，推荐适合现实场景的刀具剩余使用寿命预测模型，并由优化算法进行优化，如图2所示，具体包括：
S401：对现实场景特征进行评估，根据评估结果，会将场景的适配情况分为完全适配、部分适配和不适配三种。
场景特征评估流程如图3所示，包括：
STEP1：评估现实场景特征与场景库中场景的匹配情况，即：将现实场景中各类别特征的类别特征信息进行收集，并与场景库中的场景进行特征匹配。
STEP2：上述的评估结果将以百分制的形式进行总结。场景初始分数为0分，并根据公式(1)进行分数统计。若现实场景中的类别特征与场景库中的类别特征相一致，便会获得wij×X分；若存在不一致的情况，便会根据余弦相似度计算现实场景类别特征与场景库中场景类别特征的匹配程度，再进行打分；若余弦相似度计算结果为0，则给该类别特征的各分类标签都赋上一个很低的值q(例如，q可以取0.1)。
S＝∑wij*X+∑U*wij*X (1)
其中i和j代表第i个类别特征和第j个分类标签，X分是由于场景库一共有Y个类别属性，将100分平均分成Y份，即X＝100/Y，再根据场景特征不同的重要程度赋予权重wij。U为在类别特征中由余弦相似度计算结果得到的最大概率值，即∑wij*X表示将现实场景中的类别特征与场景库中的类别特征相一致情况的得分进行求和，∑U*wij*X表示当类别特征中的分类标签存在不一致情况时，对不一致的类别特征进行得分计算并求和。
STEP3：根据最终的评估结果，将分数等于100分的，归为完全适配的情况；将分数区间为[，100)K分的，归为部分适配的情况，其中K一般在[70，85]之间，不失一般性，K可以取75；将分数区间低于K分的，归为不适配的情况。
举例同S302中的STEP2一致。根据余弦相似度计算结果，可得为方便计算，此处权重wij均设为1。因此，最终的评估分数计算可得/>
S402：若场景评估结果属于不适配的情况，则考虑模型重建。
S403：若现实场景属于完全适配的情况，则将推荐的模型直接进行应用。
S404：若现实场景属于部分适配的情况，通对分类算法对S302的STEP2中计算得到的矩阵在场景库中的场景矩阵进行分类，以此实现现实场景与场景库场景的匹配情况，并将匹配场景对应的刀具剩余使用寿命预测模型通过迁移学习的方法进行优化，然后再应用于现实场景。
本实施例中，分类算法流程如下：
STEP1：通过S302步骤获取到的现实场景编码矩阵按行向量进行展开，压缩至一维空间。
STEP2：通过K近邻算法获取在模型库中对应的刀具剩余使用寿命预测模型，并用迁移学习方法对该模型进行优化，再应用于现实场景中。
其中，xi和xj分别表示场景库中场景编码矩阵的展开向量和现实场景编码矩阵的展开向量，l代表展开向量的索引，p为距离度量，由于该输入以离散形式为主，因此p一般取2。
本实施例以现实刀具加工场景为例说明一个典型的实施过程：
本实施例的考虑现实场景的数控刀具寿命预测方法可通过现实场景特征与场景库中场景特征进行匹配，依靠模型推荐和优化算法，在边缘设备实现对现实刀具加工场景的刀具剩余使用寿命预测模型推荐，解决面对不同的加工场景在大量刀具剩余使用寿命预测模型中选择适合现实场景的寿命预测模型较为困难的问题，实现基于边云协同架构下的数控刀具寿命预测模型管理和推荐。
本实施例以某现实刀具加工简化后的场景为例实现预测刀具剩余使用寿命的具体流程如下：
(1)通过文献检索，并结合实际实验中已研究的算法模型收集剩余使用寿命预测模型，存放到模型库中，同时对存放各模型的位置赋予一个地址。
(2)将寿命预测模型所训练数据集对应的场景特征进行场景表述，并通过独热编码的方式对各场景进行编码。将该编码与对应的模型地址一起存放入场景库中。场景属性特征具体分类如表3所示。
表3场景库场景特征示例
假设场景库已有3个场景，即模型库中已有对应这3个场景的模型。具体场景属性定义如下：
场景1：
表4场景1特征示例
场景2：
表5场景2特征示例
/>
场景3：
表6场景3特征示例
具体的场景属性、类别特征和分类标签应根据企业中各自的实际加工场景进行补充和定义。
(3)获取现实场景中的类别特征。现实场景中的类别特征会出现两种情况，一个是现实场景特征不在表3所述的具体分类标签中，二是现实场景特征在表3所述的具体分类标签中，但不在场景库已有的场景1～场景3中。
1)现实场景特征不在表3所述的具体分类标签中
①如一个现实加工场景特征为：
{零件材料：高温合金，零件尺寸：60×60×5，毛坯供应商：武钢，
刀具大类：车刀，刀具型号：TNMG160404L-C TN60，刀具材料：陶瓷，刀具供应商：京瓷，刀具批次：5，
数控程序编号：1，主轴转速：1000，进给速度：50，切削方式：车削，
设备型号：CJK6130，设备供应商：KAWASAKI，设备年限：10，设备所属企业：2，
工作场所温度：15，工作场所湿度：50}，并将获得的现实场景特征进行分类编码。由于零件材料、毛坯供应商、刀具大类、刀具型号、刀具材料、刀具供应商、刀具批次、数控程序编号、主轴转速、进给速度、切削方式、设备型号、设备供应商、设备年限、设备所属企业、工作场所温度、工作场所湿度的场景特征信息都在场景库中，仅零件尺寸的信息与场景库中的特征信息不完全匹配，因此需要通过余弦相似度的方法计算现实场景特征信息与场景库中场景特征信息的匹配情况。其中根据长度是否超过70mm、宽度是否超过70mm、高度是否超过7mm，来构建零件尺寸的评估向量。可得计算得与第四种场景特征信息的相似度最大为：/>
因此最终可得到现实场景特征编码矩阵为其中行向量是分类标签，列向量是类别特征，且各行和各列代表的特征同上述获取现实场景特征信息流程中展示的信息一致。
②通过场景评估算法将现实场景进行特征评估。根据公式(1)，在这里为方便计算，将权重均设为1，便可通过该公式计算得到现实场景评估分数为
③评估结果分为完全适配、部分适配和不适配三种情况。根据上述场景中的评估分数，将现实场景归为部分适配的情况，需将推荐算法所推荐的模型进行优化后再进行应用。
④通过K近邻算法，便可以在场景库中获取与现实场景最适配的场景，及其对应的寿命预测模型。该场景编码为在场景库中与该场景编码对应的场景为场景库中的场景1，即：
{零件材料：高温合金，零件尺寸：60×60×8，毛坯供应商：武钢，
刀具大类：车刀，刀具型号：TNMG160404L-C TN60，刀具材料：陶瓷，刀具供应商：京瓷，刀具批次：5，
数控程序编号：1，主轴转速：1000，进给速度：50，切削方式：车削，设备型号：CJK6130，设备供应商：杨铁，设备年限：10，设备所属企业：2，工作场所温度：15，工作场所湿度：50}
⑤将K近邻算法所推荐的寿命预测模型进行优化，并将优化后的模型推荐给用户。
2)现实场景不在场景1～场景3中
①现实场景特征在表3所述的具体分类标签中，但不在场景1～场景3中，如一个现实加工场景特征为：
{零件材料：高温合金，零件尺寸：80×80×5，毛坯供应商：武钢，
刀具大类：车刀，刀具型号：TNMG160404L-C TN60，刀具材料：陶瓷，刀具供应商：京瓷，刀具批次：5，
数控程序编号：1，主轴转速：1000，进给速度：50，切削方式：车削，
设备型号：CJK6130，设备供应商：KAWASAKI，设备年限：10，设备所属企业：2，
工作场所温度：15，工作场所湿度：50}，所有类别特征均在表3所述的具体特征示例，但该现实场景并不在场景1-3中。此时也将先获得的现实场景特征进行分类编码。由于仅是零件尺寸的信息与场景库中场景1-3的特征信息不完全匹配，因此需要通过余弦相似度的方法计算现实场景特征信息与场景库中场景特征信息的匹配情况。其中根据长度是否超过70mm、宽度是否超过70mm、高度是否超过7mm，来构建零件尺寸的评估向量，此时的向量v仅计算除了与表3中场景示例分类标签一致的其余分类标签即可。可得计算得/>此处计算向量v时跳过了与表3中场景示例分类标签一致的其余分类标签，因此v的下标与表3中场景示例分类标签的索引会有所差别。
因此最终可得到现实场景特征编码矩阵为
②通过场景评估算法将现实场景进行特征评估。根据公式(1)，在这里为方便计算，将权重均设为1，便可通过该公式计算得到现实场景评估分数为
③根据上述场景中的评估分数，将现实场景归为部分适配的情况，需将推荐算法所推荐的模型进行优化后再进行应用。
④通过K近邻算法，便可以在场景库中获取与现实场景最适配的场景，及其对应的寿命预测模型。该场景编码为在场景库中与该场景编码对应的场景为场景库中的场景1，即：
{零件材料：高温合金，零件尺寸：60×60×8，毛坯供应商：武钢，
刀具大类：车刀，刀具型号：TNMG160404L-C TN60，刀具材料：陶瓷，刀具供应商：京瓷，刀具批次：5，
数控程序编号：1，主轴转速：1000，进给速度：50，切削方式：车削，设备型号：CJK6130，设备供应商：杨铁，设备年限：10，设备所属企业：2，工作场所温度：15，工作场所湿度：50}
⑤将K近邻算法所推荐的寿命预测模型进行优化，并将优化后的模型推荐给用户。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (10)

1.一种考虑现实场景的数控刀具寿命预测方法，其特征在于，该方法运行于边缘设备中，所述边缘设备与云平台通信连接，所述预测方法包括以下步骤：
获取现实场景基础数据，从所述现实场景基础数据中提取现实场景特征，将所述现实场景特征与预设场景特征进行匹配处理，所述预设场景特征存储于所述云平台的场景库中，每一预设场景特征对应有多个分类标签，每一现实场景特征对应一个现实标签，基于所述现实场景特征的现实标签与对应实预设场景特征的每个分类标签的关系进行所述匹配处理；
根据匹配结果获取所述云平台的模型库中的寿命预测模型与当前现实场景的适配评估结果；
根据所述适配评估结果产生对应的寿命预测模型，进行当前现实场景下的数控刀具寿命预测。
2.根据权利要求1所述的考虑现实场景的数控刀具寿命预测方法，其特征在于，所述匹配处理具体包括以下步骤：
101)将所述现实场景特征的现实标签与所述场景库中的不同已存场景的对应分类标签进行比对，判断当前现实场景是否与所述场景库中的某个已存场景相同，若是，则输出当前现实场景与该已存场景匹配的结果，若否，则执行步骤102)；
102)将所述现实场景特征的现实标签与所述场景库中对应预设场景特征的每个分类标签进行比对，判断所有现实场景特征的现实标签是否均与对应预设场景特征的某个分类标签相同，若是，则输出第一部分匹配结果，若否，则输出第二部分匹配结果。
3.根据权利要求2所述的考虑现实场景的数控刀具寿命预测方法，其特征在于，当匹配结果为所述当前现实场景与该已存场景匹配的结果时，获取适配评估结果为完全适配，以该已存场景对应的寿命预测模型作为最终的寿命预测模型，进行当前现实场景下的数控刀具寿命预测。
4.根据权利要求2所述的考虑现实场景的数控刀具寿命预测方法，其特征在于，当匹配结果为所述第一部分匹配结果时，所述适配评估结果通过以下步骤获取：
构建一Y×N的零矩阵，Y为场景特征个数，N为所有场景特征中分类标签的最大值；
基于每个现实场景特征的现实标签与已存场景的每个分类标签的比对情况进行编码，对于具有相同分类标签的现实场景特征，在对应相同分类标签的位置处赋值1，对于未找到相同分类标签的现实场景特征，计算该现实场景特征的现实标签与所述场景库中各已存场景对应的分类标签之间的相似度的最大值，在该已存场景的分类标签对应位置处赋值所述最大值，生成现实场景编码矩阵，基于所述现实场景编码矩阵获取对应的适配评估结果。
5.根据权利要求2所述的考虑现实场景的数控刀具寿命预测方法，其特征在于，当匹配结果为所述第二部分匹配结果时，所述适配评估结果通过以下步骤获取：
构建一Y×N的零矩阵，Y为场景特征个数，N为所有场景特征中分类标签的最大值；
基于每个现实场景特征的现实标签与对应预设场景特征的每个分类标签的比对情况进行编码，对于具有相同分类标签的现实场景特征，在对应相同分类标签的位置处赋值1，对于未找到相同分类标签的现实场景特征，计算该现实场景特征的现实标签与对应预设场景特征的各分类标签之间的相似度的最大值，在该分类标签对应位置处赋值所述最大值，生成现实场景编码矩阵，基于所述现实场景编码矩阵获取对应的适配评估结果。
6.根据权利要求4或5所述的考虑现实场景的数控刀具寿命预测方法，其特征在于，基于所述现实场景编码矩阵获取对应的适配评估结果具体为：
将所述现实场景编码矩阵转化为百分制，采用的公式为：
S＝∑wij*X+∑U*wij*X
式中，∑wij*X表示具有相同分类标签的现实场景特征的得分的和，∑U*wij*X表示未找到相同分类标签的现实场景特征的得分的和，X＝100/Y，wij是各场景特征的权重，sim为相似度的最大值；。
将分数区间为[K，100)分的，适配评估结果定为部分适配，将分数区间低于K分的，适配评估结果定为不适配。
7.根据权利要求6所述的考虑现实场景的数控刀具寿命预测方法，其特征在于，若适配评估结果为部分适配，则采用K近邻算法获取与当前现实场景最适配的已存场景，获取由云平台对该已存场景对应的寿命预测模型进行优化后的模型，作为最终的寿命预测模型，进行当前现实场景下的数控刀具寿命预测。
8.根据权利要求7所述的考虑现实场景的数控刀具寿命预测方法，其特征在于，所述K近邻算法采用的公式为：
其中，xi和xj分别表示场景库中已存场景的场景编码矩阵的展开向量和现实场景编码矩阵的展开向量，l表示展开向量的索引，n表示展开向量维度，p表示距离度量。
9.根据权利要求4或5所述的考虑现实场景的数控刀具寿命预测方法，其特征在于，若适配评估结果为不适配，则获取由云平台基于当前现实场景的历史数据重新构建寿命预测模型，作为最终的寿命预测模型，进行当前现实场景下的数控刀具寿命预测。
10.一种考虑现实场景的数控刀具寿命预测系统，其特征在于，包括通信连接的云平台和边缘设备，所述边缘设备执行如权利要求1-9任一所述考虑现实场景的数控刀具寿命预测方法。
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