基于深度学习与粒子滤波的刀具寿命预测

论文摘要

刀具在加工过程中会受到材料的挤压、摩擦、冲击与腐蚀等因素影响,导致切削刃出现崩刃、磨损等现象.这些现象使得工件尺寸出现偏差,严重时甚至会对机床和人员带来伤害.有效的刀具剩余使用寿命预测可以提高加工效率,保证加工精度,降低加工成本,因此具有重要的研究价值.针对反映刀具磨损程度的趋势性特征自学习提取与刀具剩余使用寿命预测问题,提出了基于深度学习与混合趋势粒子滤波的刀具剩余使用寿命预测方法.使用刀具未发生磨损的信号特征训练降噪自编码器,然后将刀具各磨损阶段下的信号特征输入训练好的降噪自编码器中,提取其重构误差作为单调性特征,为了解决样本数量不足带来的过拟合的问题,对原始样本进行了加噪处理.考虑到传统粒子滤波算法进行刀具剩余使用寿命预测的过程中无法自适应调整状态方程,提出混合趋势粒子滤波算法来实现刀具剩余使用寿命预测.采集刀具全寿命周期的切削力信号并进行处理与分析,分析结果证明了所提方法能够有效实现反映刀具磨损的趋势性特征自提取,该特征提取方法可以减少人为因素的影响,降低训练成本,同时,相比于传统粒子滤波,混合趋势粒子滤波算法对刀具剩余使用寿命预测精度更加准确可靠.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王国锋,董毅,杨凯,安华

关键词: 刀具剩余使用寿命,深度学习,重构误差,粒子滤波

来源: 天津大学学报(自然科学与工程技术版) 2019年11期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 金属学及金属工艺,无线电电子学,自动化技术

单位: 天津大学机械工程学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(51675369),天津市自然科学基金重点资助项目(17JCZDJC40100),航空科学基金资助项目(2017ZE25003),天津市企业科技特派员项目(18JCTPJC49000),国防基础科研计划资助项目(JCKY2018205C002)~~

分类号: TP18;TN713;TG71

页码: 1109-1116

总页数: 8

文件大小: 923K

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