基于極限學習機的車削刀具狀態監測技術研究

令狐克進 杜茂華 王沛鑫

摘 ?要： 刀具狀態監測技術是實現自動化、智能化生產的關鍵技術。該技術發展至今，仍然不能夠真正應用于實際加工中，也未能很好的解決變工況加工過程中;精確識別刀具磨損狀態的問題。因此，本文通過對車削刀具磨損狀態監測技術的研究。建立了刀具磨損狀態識別的極限學習機（Extreme learning machine，ELM）模型。首先，選擇了振動信號、AE信號作為監測信號;對采集的信號分別進行時域分析、振動信號進行小波分析、AE信號進行多分辨率分析并提取與刀具磨損相關性強的特征作為原始特征。其次，采用Relief-F算法對原始特征進行特征過濾得到最終特征樣本。最后，將訓練樣本輸入建立的ELM模型進行訓練，并輸入測試樣本查看仿真結果。模型的正確識別率為96.296%，表明建立的ELM模型對車削刀具狀態識別具有很好的分類效果。

關鍵詞： 振動信號;AE信號;Relief-F算法;極限學習機

中圖分類號： TP183;O235 ? ?文獻標識碼： A ? ?DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.06.042

本文著錄格式：令狐克進，杜茂華，王沛鑫，等. 基于極限學習機的車削刀具狀態監測技術研究[J]. 軟件，2020，41（06）：208213

【Abstract】： Tool condition monitoring technology is the key technology to realize automated and intelligent production. To date， the technology has not been able to be used in actual machining， and it has not been able to solve the problem of machining under variable working conditions; the problem of accurately identifying the tool wear status. Therefore， in this paper， we study the technology of monitoring the wear status of turning tools. An extreme learning machine （ELM） model for tool wear state recognition was established. First， vibration signals and AE signals were selected as the monitoring signals; time-domain analysis was performed on the collected signals， wavelet analysis was performed on the vibration signals， multi-resolution analysis was performed on the AE signals， and features with strong correlation with tool wear were extracted as original features. Secondly， the Relief-F algorithm is used to filter the original features to obtain the final feature samples. Finally， the training sample is input into the established ELM model for training， and the test sample is input to view the simulation results. The correct recognition rate of the model is 96.296%， which indicates that the established elm model has a good classification effect for turning tool state recognition.

【Key words】： Vibration signal; AE signal; Relief-F algorithm; Extreme learning machine

0 ?引言

刀具狀態監測技術作為先進制造技術的重要組成部分，尚未形成完整、成熟的理論體系，不能很好的解決各種變工況加工條件下刀具磨損狀態識別模型的識別精度低的問題[1]。

在傳統的機加工中，大多數零件是通過切削形成的。研究表明，使用刀具監視技術可以將自動化加工處理系統的生產率提高10%到60%，且停機時間減少75%。機床的利用率達到50%以上[2]。刀具狀態監測技術已受到世界各國的廣泛關注，其成功無疑帶來了巨大的經濟和社會價值。縱觀我國及海外刀具磨損狀態監測技術的發展歷史，刀具狀態監測技術大致可分為兩類：直接監測和間接監測[3]，直接法主要包括接觸法、放射線法、光學圖像法等。間接法中的監測信號主要包括：切削力、聲發射（AE）、振動、電流、切削聲、溫度等等。目前國內外主流的研究方法為間接監測法[4，5]。國內外的許多研究人員經研究建立了不同的監測信號與刀具磨損之間的映射關系。Wang等人;利用振動信號，并用支持向量機開發了刀具狀態監測系統[6]。孫艷杰等人[7]用駐極體傳聲器和Kistler測力儀監測刀具狀態。李小俚等人[8]監測電流信號，開發了刀具狀態監測系統。

總之，國內外許多研究人員為刀具磨損狀態監測技術的研究作出了突出的貢獻，但還沒能很好的解決變工況條件下刀具磨損狀態識別模型識別精度不高和識別不穩定的問題。因此，加強刀具狀態智能監測技術的研究，提高識別模型的泛化性和識別、預測精度，具有十分重要的意義。

1 ?試驗系統及設備

試驗所需的刀具磨損狀態監測信號采集系統圖;如圖1所示。利用Labview軟件編程實現數據的采集與分析。

試驗設備：CA6140車床、硬質合金刀YT15（主偏角Kr=90°）、振動信號采集設備（B&K公司生產的振動壓電式加速度傳感器和電荷放大器;型號分別為DH112和2635，采集卡選用美國NI公司的NI9215采集卡）、聲發射信號采集設備（美國物理聲學公司生產的PAC WD US聲發射傳感器和PAC2/4/6 US前置放大器，采集卡選用臺灣凌華公司的PCI-9846H采集卡）、惠普計算機、工具顯微鏡（500萬像素可放大100倍）。

工件材料：航空鋁合金（7050-T7451）棒料，尺寸為：98×500 mm;

2 ?試驗方案

為了減少試驗費用及時間，將刀具磨損狀態分為：新刀、正常磨損、嚴重磨損且分別用1、2、3表示，各階段刀具磨損量如表1所示。

為了更好的反映實際加工中刀具的磨損狀態，試驗前選擇刀具對難加工材料（Ti6Al4V）進行大量切削工作，直到達到劃分的磨損量為止。每種磨損量的刀具各準備三把。

忽略其它次要因素，選擇試驗因素為：切削速度、進給速度、切削深度和刀具磨損量，并采用全因素組合法進行刀具狀態監測試驗，實驗設計表為4因素3水平，如表2所示。采用該方法共進行了3×3×3×3=81組試驗。

3 ?信號分析及特征提取（切削參數：主軸轉速：64.6 r/min、進給速度：0.11 mm/r、切削深度：1.2 mm）

3.1 ?振動信號的時域分析

對采集的信號通過求均值、方差和均方根值進行時域統計特征分析。

由于實驗組數較多，此處僅列出了表3中的五種切削條件參數下振動信號的時域統計分析特征值;如圖2所示，振動信號的均值、方差、均方根值和刀具磨損沒有明顯變化關系。

3.2 ?AE信號的時域分析

通過對表3所列的五組切削參數下的AE信號進行時域分析;得出了刀具不同磨損狀態AE信號的時域統計特征值，并繪制直方圖，如圖3所示，從該圖中未看出振動信號的方差、均方根值的變化與刀具磨損狀態變化二者之間具有顯著的規律，需要進一步分析。從圖中未看出，振動信號的變化、均方根值的變化與刀具磨損的變化之間存在較強聯系，因此需要進一步分析。

3.3 ?振動信號的小波包分析

對采集的振動信號進行小波包四層分析，確定選擇的小波基為DB8。振動信號分解為（A1-A16）16個頻段，由于各頻段的變化與刀具磨損狀態的變化不夠明顯，需進一步分析各頻段的變化來研究與刀具狀態的內在聯系。故將16個頻段信號的小波系數平方后求和，再進行歸一化到各頻段的能量百分比，并繪制直方圖如圖4所示。

從圖4可以看出，振動信號的能量主要集中在頻帶A1、A3、A7、A11和A15。可以看出，在頻帶A2、A4、A7和A8中，隨著刀具磨損的增加，頻帶中能量的百分比也會增加。在頻帶A11，A12，?A15和A16中，頻帶中的能量百分比隨著刀具磨損的增加而降低，并且沒有明確的規律來定義其他頻帶中的能量和刀具磨損變化。

3.4 ?聲發射信號的多分辨率分析

對采集的AE信號進行八層小波包分析，選擇的小波基為DB8，并將信號分解為9個頻段，各頻段分布見表4。

根據表4，AE信號的頻帶變化和刀具磨損狀態的變化不明確。進一步分析每個頻帶的變化與刀具狀態變化的內在聯系，因此將分解后獲得的九個頻帶中信號的小波系數平方并求和，得出歸一化到該頻帶的能量百分比，然后繪制直方圖，如圖5所示。圖5顯示信號的能量主要集中在D2，D3，D4，D5和D6頻段。頻帶D2和D3顯示能量隨著刀具磨損的增加而降低，但是在D5和D6頻帶中，能量比隨著刀具磨損的增加而繼續增加。其它頻段與刀具磨損狀態的改變無顯著規律。

3.5 ?基于Relief-F算法的特征選擇

1994年Kononeill對Kira等人在1992年提出的特征選擇方法Relief（Relevant Features）進行了擴展;得到了Relief-F算法。該算法用于處理目標屬性為連續值的回歸問題，該方法設計了一個”相關統計量”來衡量特征的重要性[10]。

由上述試驗部分可知;試驗共采集了81組數據，分為初期磨損、中期磨損和嚴重磨損三類;并分別用1、2、3表示，每類磨損樣本數為27個。通過上述數據的信號分析，選擇經過8層多分辨率分解后的9個頻段的聲發射（AE）信號的均值、方差、均方根值和能量百分比;振動信號的均值、方差、均方根值和經4層小波包分解后的16個頻段的能量百分比作為原始特征，這些原始特征量組成了一個31維的特征向量;并將各原始特征向量進行編號，通過MATLAB2018a軟件平臺，利用Relief-F算法計算各個原始特征的權重，使用平均方法，從k=10開始，每次加1來計算不同k值下原始特征要素的權重，共計算30次后得到各特征分類能力由大到小排序圖，如圖6所示。

圖6顯示了各原始特征分類能力的強弱，此處選取的特征個數為8，將特征等級在8以后的原始特征全部清除;剩余特征為最終特征，最后將由最終特征組成的向量作為后續識別模式的輸入。

綜上所述，采用Relief-F特征選擇算法對原始特征篩選后得到的最終特征為：聲發射信號多分辨率分解的D2、D4、D6頻段和振動信號均方根、小波包分解的A4、A6、A11、A15頻段。

4 ?ELM模型的建立及仿真測試

4.1 ?ELM的理論基礎

極限學習機（Extreme Learning Machine，ELM）是由新加坡南洋理工大學的Huang等人提出的一種單隱層前向神經網絡（Single—Hidden Layer Feed?forward Network，SLFN）訓練算法[11]。ELM算法對輸入層的權值和偏置進行隨機賦值，并利用求Moore-Penrose廣義逆矩陣的方法直接解出隱層到輸出層的權值[12]。ELM算法具有調整參數少（調整參數只有隱含層結點個數）、收斂速度快、所得解是唯一最優解的優點，并且該神經網絡具有很好的泛化性能。

（1）ELM的基本思想

圖4.1顯示了單個隱藏層前饋神經網絡的結構。 網絡結構主要由輸入層，隱藏層和輸出層組成。設輸入層與隱藏層之間的連接權重為 ，隱藏層與輸出層之間的連接權重為 ，隱藏層神經元的閾值為 以及 個樣本的訓練集輸入輸出矩陣為 和 ， ?隱層神經元的激活函數[13]，可以從圖7中可知。

（2）ELM基本算法實現

由上述分析可知，ELM在訓練之前可以隨機產生w和b，ELM基本算法的實現只需要確定輸入層節點數、輸出層節點數、隱含層神經元個數、隱含層神經元的激活函數，便可實現算法。

4.2 ?基于ELM模型的刀具狀態識別

（1）ELM模型的建立

ELM網絡模型是在MATLAB2018a軟件平臺上建立的，模型參數設置包括：確定輸入層，隱藏層，輸出層節點數，傳遞函數等。

1）輸入層節點設置

ELM神經網絡輸入層節點數等于輸入向量的維數，故輸入層節點數設為8。

2）輸出層節點設置

輸出層節點數等于刀具磨損狀態的種類，上述分析中將刀具的磨損程度分為：初期磨損用、中期磨損用和嚴重磨損三類，分別用1、2、3表示，故輸出層節點數設為3。

3）經過多次調試隱含層神經元個數取為34

4）激活函數采用默認的sig函數。

（2）樣本的確定

訓練樣本數量的確定還沒有統一理論依據，通常取總樣本的2/3或3/4，此處選取54組樣本作為訓練集;27組樣本作為模型測試集。

（3）ELM模型的仿真測試

將54組訓練集樣本數據輸入到建立的ELM網絡模型進行訓練和學習，待訓練完成后輸入27組數據進行仿真測試。在Matlab中得出的結果如表5和圖8所示，在第八個測試樣本中出現了誤判，把中期磨損誤判成嚴重磨損。建立的ELM模型對刀具狀態的識別正確率為（26/27），即正確率達到96.2963%。

5 ?結論

刀具狀態監測技術是實現自動化、智能化生產的關鍵技術，對該技術的研究具有十分重要的意義。本文圍繞該技術進行了大量研究;主要研究內容如下：

首先，選擇了振動信號、AE信號作為監測信號;對采集的信號進行分析和處理并提取了與刀具磨損狀態相關性強的特征作為原始特征。

其次，采用了Relief-F算法對原始特征進行特征過濾得到最終特征。

最后，選取相關建模參數建立了刀具磨損狀態識別的極限學習機（Extreme learning machine，ELM）模型;并將54組訓練樣本輸入建立的ELM模型進行訓練，輸入27組測試樣本對建立的ELM模型進行仿真測試。模型的正確識別率為96.296%，測試結果表明建立的ELM模型對車削刀具狀態識別具有很好的分類效果，可以用于相關刀具狀態監測系統的開發。

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