基于GA-BP神經網絡的微磨具磨損預測研究

摘要" 為提高硬脆材料微結構的加工效率和精度，需要預測微磨具的不確定性磨損。基于微磨具在位視覺磨損檢測和聚類分析，提出基于遺傳算法的反向神經網絡（genetic algorithm back propagation，GA-BP）模型。選取微磨具磨頭截面面積損失量為指標，以表征微磨具不確定性磨損特征。利用K-均值聚類算法劃分微磨具磨損狀態階段。最后構建以主軸轉速、進給率、微槽深度、磨削長度和微磨具初始截面面積為輸入層神經元，以磨頭截面面積損失量預測值為輸出層的GA-BP神經網絡模型。設計不同工藝參數條件下的單晶硅微槽微細磨削實驗，基于自搭建的機器視覺系統在位測量微磨具的磨頭截面面積磨損量。將實驗測得的微磨具磨損量作為訓練數據，與傳統高斯過程回歸預測模型對比，驗證GA-BP神經網絡模型的有效性和準確性。結果表明，GA-BP神經網絡模型能夠實現不同工藝參數和不同磨削長度下的微磨具磨損預測，比傳統高斯過程回歸預測模型具有更高預測精度，平均誤差精度達到5%，可以實現微磨具磨損階段狀態預測。

關鍵詞" 微磨具；磨損預測；GA-BP神經網絡；聚類分析

近年來，采用直徑lt;1 mm的筆形電鍍金剛石微磨具的微細磨削技術備受關注，這是由于其能實現硬脆材料微小結構零件亞微米級的三維成型加工[1-3]。通常以提高微磨具轉速的方式增加輸入能量，突破難加工硬脆材料的能量壁壘，從而實現微結構的高效加工。但在超高主軸轉速（gt;60000 r/min）下，由于電鍍金剛石微磨具的剛性弱、電鍍層薄、磨粒把持力低等特征，其極易產生擾動形變，導致微磨具不均勻性磨損，縮短服役壽命[4-5]。同時，由于磨粒分布和切削角具有隨機性，微磨具不具有確定的刃形結構和切削角度，沒有類似微銑刀的確定切削刃磨損特征[6]。受尺寸效應影響，微磨具的不確定性變形和不均勻性磨損嚴重影響微結構的加工質量、形狀精度和一致性。微磨具直徑越小則尺寸效應影響越明顯，磨粒磨損和脫落對微磨具幾何輪廓影響的不確定性越顯著[7]。頻繁換刀不僅會增加加工成本，還會降低加工效率和加工連續性。因此，為提高硬脆材料微結構的加工效率和精度，有必要在切削加工過程中對刀具磨損進行在線預測。

目前，刀具磨損狀態監測方法分為間接法和直接法。間接法通過在線監測與刀具狀態有密切關系的物理信號以反映刀具磨損狀態，如力信號、聲發射信號和振動信號等[8-9]。NOURI等[10]提出一種通過采集切削力信號實時監測端銑刀磨損的方法。MEI等[11]通過采集劃擦過程中的聲發射信號，實現了磨粒磨損狀態的監測。XIE等[12]研制了一種用于銑削過程中刀具狀態監測的集成式無限振動傳感刀架，實現了對刀具磨損狀態的診斷。間接法具有較好的靈活性，不影響切削過程。但一些干擾因素往往會影響信號采集的準確性及處理成本，如環境噪聲、傳感器靈敏度、安裝位置以及信號處理方法等。直接法結合顯微觀測和機器視覺技術，可直接觀測切削刀具的實時形貌、輪廓等，在評價刀具磨損狀態方面精度更高。GARCIA-ORDAS等[13]利用機器視覺技術建立銑刀磨損分類方法監測刀具狀態。MIKOLAJCZKY等[14]提出了基于圖像分析的刀具磨損率確定方法，自動檢測刀具磨損。XU等[15]利用機器視覺技術實時監測砂輪磨損程度，分析砂輪輪廓幾何誤差。LI等[16]構建刀具磨損視覺檢測系統，結合工件表面紋理特征綜合評估刀具磨損程度。非接觸式機器視覺技術因其采集系統結構簡單、監測方法高效高精、觀測結果直觀等優點被廣泛地應用于切削刀具磨損檢測，在微切削刀具磨損狀態監測和識別方面具有較好適用性。

由于影響刀具磨損的因素有很多，建立一個準確適用的刀具磨損預測模型是研究的重點。國內外學者提出了許多刀具磨損預測方法和模型，大致可以分為基于模型驅動和基于數據驅動的預測方法[8]。基于模型驅動的預測方法是通過物理定律或數學模型來構建刀具磨損函數的一種預測方法。KONG等[17]建立一種基于綜合徑向基函數核主成分分析和高斯過程回歸的刀具磨損評估模型，實現了刀側磨損寬度的實時預測。劉強[18]采用偏最小二乘回歸方法建立刀具磨損回歸模型，實現了不同切削條件下對刀具后刀面磨損量的預測。基于數據驅動的預測方法是借助各類傳感器采集刀具磨損信息，再利用機器學習技術構建推理模型的一種預測方法。ZHANG等[19]通過分析刀具磨損量與聲發射信號的關系，建立遺傳算法優化反向傳播（back propagation，BP）神經網絡模型，實現了刀具磨損預測。LI等[20]根據歷史加工過程中的數據對加工過程刀具磨損狀態的相似性進行分析，建立了一種基于特征遷移學習的刀具磨損預測模型。史珂銘等[21]構建卷積神經網絡提取刀具樣本可遷移特征，提出了一種基于遷移學習的跨工藝條件刀具磨損狀態辨識模型。何彥等[22]通過實時采集振動、力和聲發射信號等時間序列數據，提出了一種基于長短時記憶卷積神經網絡的刀具磨損在線監測模型。萬鵬等[23]采用基于域對抗門控網絡的變工況刀具磨損預測方法，利用少量帶磨損量標簽的目標工況樣本，實現了在不同刀具材料和刀具直徑的情況下對刀具磨損量的精確預測。綜上，基于模型驅動的預測方法通常是直接研究刀具磨損的變化情況，大多根據磨削時間與刀具磨損量的映射關系構建回歸模型，具有較好的擬合能力；而基于數據驅動的預測方法則是通過各類信號間接研究刀具磨損情況，建立具有推理能力的預測模型，實現基于工藝參數的刀具磨損預測。

結合上述2類刀具磨損預測方法的優點，針對具有不確定性磨損特征的金剛石電鍍微磨具，采用機器視覺技術在位測量并表征其磨損情況，再對測量值聚類分析識別磨損階段狀態，建立基于數據驅動的微磨具磨損遺傳算法優化BP（genetic algorithm-BP，GA-BP）神經網絡預測模型。根據測量的微磨具磨損量樣本進行自學習推理，以實現不同工藝參數和不同磨削長度下的微磨具磨損的預測。

1" 微磨具磨損預測方法

1.1" 微磨具磨損特征表征

微磨具的不確定性磨損如圖1所示。受尺寸效應影響，微磨具中單顆磨粒的磨削力更大，磨粒磨損對微磨具整體輪廓的影響也更嚴重。微磨具的磨損分為初期磨損、正常磨損和急劇磨損等3個階段（圖1a）[4-6]。初期磨損階段，微磨具的整體形狀較為均勻，磨粒分布無規律。由于受到超高轉速下的切削沖擊，磨粒會快速磨鈍；突出高度較大的磨粒容易斷裂，造成磨粒突出高度減小。此時磨粒主要發生磨耗磨損，微磨具直徑會快速減小。進入正常磨損階段后，磨粒變鈍且突出高度相對一致，磨損變得相對緩慢，此時磨損的原因主要為磨粒破碎。在磨損后期，磨粒脫落引起磨頭直徑大幅度減小，磨頭進入急劇磨損階段。目前，一般通過顯微觀測微磨具直徑損失量來評價和表征微磨具磨損情況[5-6]。但弱剛性微磨具在磨損過程中整體形狀會發生不規則變化，出現基體變形、磨屑黏附、電鍍層脫落等現象（圖1b），增大微磨具直徑測量誤差，導致微磨具直徑損失量不能完全反映有效磨削區域內微磨具整體尺寸的變化，也不能反映被加工微結構的形狀偏差（圖1c）。隨著微磨具的直徑減小、微結構的深寬比增大，磨屑堆積和基體變形的尺寸效應更為明顯，因此微磨具直徑損失量不能全面地反映磨削區域的整體變化趨勢。

為了研究微磨具的整體尺寸變化和磨損情況，減少磨屑黏附和基體變形引起的測量誤差，以微磨具磨頭截面面積損失量為指標，表征微磨具有效磨削區整體磨損狀態。微磨具磨頭截面面積損失量是微磨具磨削區域的初始截面面積與加工完微結構后的截面面積之間的差值，如圖2所示。以加工單晶硅微槽為例，用微細磨削定長的微槽數量表征磨削時序。微磨具磨頭截面面積測量示意圖如圖2a所示，微磨具磨損前后的實際邊緣輪廓疊加圖如圖2b所示。圖2a中，C0表示初始微磨具邊緣輪廓，該輪廓圍成的面積即初始磨頭截面面積（S0）。Ci表示加工完第i道微槽的磨頭邊緣輪廓，該輪廓圍成的面積即加工完第i道微槽的磨頭截面面積。每加工完1道微槽采集6個不同方向的微磨具軸向截面圖，其平均截面面積值用Si表示。則加工完第i道微槽的磨頭截面面積損失量φi為

Φi=S0-Si""" （1）

1.2" 微磨具磨損狀態K-均值聚類分析

通常，對于磨損特征顯著的切削刀具（如銑刀），可分析歸納后刀面的磨損特征，結合后刀面磨損量劃分刀具磨損階段。但對于磨損特征不明顯的砂輪，無法直接利用圖像對磨損程度進行判斷。目前主要根據砂輪磨損直徑與磨削時間之間曲線的斜率劃分磨損階段，這往往需要積累大量的工藝數據。

K-均值聚類算法是較為經典的無監督學習聚類算法，可根據未被標記的訓練樣本尋求樣本數據之間的內在結構，通過迭代過程將復雜數據劃分為不同的類別[24-25]。因此，可根據不同磨損時間的刀具磨損量，通過K-均值聚類分析對微磨具磨損階段進行劃分。磨損階段劃分的具體流程：首先開展不同工藝參數下微磨具磨損的實驗，分析微磨具的磨損隨磨削時間變化的趨勢，確定需要聚類的個數；然后對微磨具磨損量數據進行聚類分析，將具有相同屬性的刀具磨損量歸于一類，完成微磨具磨損階段的劃分。

為實現微磨具磨損階段狀態識別，利用K-均值聚類算法對不同磨削長度下的微磨具磨頭截面面積損失量進行聚類分析。其中，參與聚類的磨頭截面面積損失量樣本集D={x1，x2，…，xm}，劃分的聚類子集用di表示，聚類中心用ui表示：

1.3" 基于GA-BP神經網絡的微磨具磨損預測模型

在基于數據驅動的預測方法中，BP神經網絡具備較好的自適應能力和非線性映射能力，具有模擬人腦結構和知識推理的特點，常用信號數據間接完成刀具磨損的預測。通過構建BP神經網絡預測微磨具磨損，預測方法框架如圖3所示，具體包括基于機器視覺的微磨具磨損特征在位檢測系統、K-均值聚類微磨具磨損階段識別方法，以及基于GA-BP（genetic algorithm BP）神經網絡的微磨具磨損預測模型3個部分。其中，BP神經網絡的輸入層的神經元分別為進給率、主軸轉速、微槽深度、磨削長度和初始磨頭面積。隱含層反映輸入和輸出的映射關系，可以是一層或者多層。輸出層為預測的微磨具磨頭截面面積損失量。其中，wij為輸入層與隱含層間的連接權值，vj為隱含層與輸出層間的連接權值。由于建立的BP神經網絡結構有5個輸入層節點m，1個輸出層節點n，則隱含層節點數N可根據式（3）計算：

通常以8∶2的比例設置訓練數據和預測數據，本研究中設計單因素工藝實驗，將實驗所測得的數據全部用于模型訓練。BP神經網絡基于梯度下降法，存在局部最小值問題，并且收斂速度慢、學習速率低，因此通過GA對BP神經網絡進行優化，解決BP神經網絡局部最小值問題以提高預測精度。為此，先提取微磨具磨損特征值，基于自開發視覺系統在位檢測不同磨削長度時序下的微磨具截面面積。利用K-均值聚類算法對不同工藝參數下的微磨具磨頭截面面積損失量進行聚類分析，劃分微磨具磨損狀態。再將GA-BP神經網絡模型的預測結果與聚類中心值進行比較，判斷微磨具所處磨損階段，完成微磨具壽命和磨損階段預測。

2" 實驗設計

在立式單軸結構數控坐標磨床（MK2945C）上配置超精密高速氣動主軸（HTS1501S-BT40），搭建微細磨削平臺（圖4）。在磨床工作臺上搭設微磨具磨頭截面的在位視覺檢測系統（圖4a），包括CMOS相機（大華，A3B00MG000）、定倍率定焦距遠心鏡頭（視清，WWK40-100-111）、LED白光背光板（CF-200-W）、圖像傳輸線和計算機（圖4a中未標注），采集微磨具二維輪廓圖像（圖4b）。選取單面拋光的（100）晶面單晶硅（Ra=0.5 nm）為工件，微槽結構示意圖如圖4c所示。選擇粒度號為600#的電鍍金剛石微磨具，其磨頭直徑為0.5 mm，有效工作區長度為4 mm。

為準確表征微磨具磨損特征，通過預實驗比較直徑測量法與面積測量法的可行性。為了避免人工選擇測量位置的隨機性，本研究中通過微磨具視覺檢測系統中的軟件系統對采集到的微磨具圖像進行檢測。利用軟件系統中的水平多線方式測量選定區域內5個位置的平均直徑。利用圖像處理的行掃描編碼得到微磨具有效磨削區域內的像素個數，經像素比計算得到磨頭截面面積。設計3組預實驗方案（A～C），經軟件系統測量得到微磨具磨頭直徑值如表1所示，微磨具磨頭截面面積值如表2所示。

為驗證預測模型的正確性，設計不同工藝參數和不同工況條件下單因素微槽陣列微細磨削實驗方案，微槽陣列結構如圖4c所示。相鄰微槽間的間距b為0.5 mm，微磨具懸伸長度設置為15 mm，6道微槽為1組陣列。工藝參數組的主軸轉速n、進給率vf和微槽深度h見表3。表3中第1～14組對應的單道微槽加工長度a為8 mm。基于自搭建的在位視覺檢測系統測量各工藝參數組對應的磨頭截面面積，并將不同磨削長度下的磨頭截面面積損失量作為預測模型的訓練數據。為驗證GA-BP神經網絡預測模型的準確性、精度和自學習能力，將模型的預測結果與實驗測試結果及傳統高斯過程擬合模型對比。選第3組工藝參數作為相同工況模型預測驗證實驗組。設計變工況模型預測驗證實驗組，改變磨削微槽長度a為5 mm（表3第15組），相應的工藝參數主軸轉速n、進給率vf和微槽深度h見表3。

3" 實驗結果分析

3.1" 微磨具磨損測量方法分析

圖5所示為微磨具磨頭直徑損失量隨磨削長度的變化趨勢。由圖5可知：3組實驗的磨損趨勢不具備較好的一致性，并且微磨具的磨損階段不清晰，沒有明顯的分界。圖6所示為微磨具磨頭截面面積損失量隨磨削長度的變化趨勢。由圖6可知：微磨具具有明顯的磨損階段，階段I與階段II臨界點處的磨頭截面面積損失量為312～315 μm2，階段II與階段III臨界點處的磨頭截面面積損失量為596～615 μm2，磨頭截面面積損失量超過615 μm2后進入階段III。與磨頭直徑測量法相比，磨頭面積測量法在一定程度上減少了測量誤差。測量面積能夠綜合考慮磨削區域內所有直徑的變化，較好地反映整個磨損區域的變化情況。相對于磨頭直徑測量法，磨頭面積測量法更加準確。因此，微磨具磨頭截面面積損失量可作為微磨具磨損量的表征，用于微磨具磨損情況的識別判斷。

3.2" 微磨具磨損趨勢分析

單因素實驗測得的磨頭截面面積損失量與磨削長度的關系如圖7所示。第1～5組實驗的進給速率（1 mm/min）和微槽深度（100 μm）相同，主軸轉速不同，磨頭截面面積損失量均隨著磨削長度的增大而上升（圖7a）。當磨削長度為0～16 mm時，磨頭截面面積損失量增大明顯，判斷微磨具均處于初期磨損階段I。當磨削長度為16～48 mm時，磨損較為穩定，微磨具均處于正常磨損階段II。階段I與階段II的臨界點處在磨削長度為16 mm附近。階段I的磨頭截面面積損失量為290～375 μm2。階段II最大的磨頭截面面積損失量為490～590 μm2。

第3組和第6～9組實驗主軸轉速（60000 r/min）和微槽深度（100 μm）相同，進給率不同。由圖7b可知，隨著磨削長度的增大，磨頭截面面積損失量呈增長趨勢。當磨削長度為0～16 mm時，磨頭截面面積損失量增大明顯，此時微磨具均處于初期磨損階段I。當磨削長度為16～48 mm時，不同進給率下的微磨具均處于正常磨損階段II。當進給率為1.6 mm/min、磨削長度超過40 mm時，磨頭截面面積損失量有增大的趨勢，磨削長度超過48 mm時即進入急劇磨損階段。在不同進給率下，階段I與階段II的臨界點處，當磨削長度為16 mm時，磨頭截面面積損失量為250～460 μm2。階段II最大的磨頭截面面積損失量為335～688 μm2。

第3組和第10～14組實驗主軸轉速（60000 r/min）和進給率（1 mm）相同，微槽深度不同。當微槽深度為250 μm時，加工第5道微槽微磨具折斷失效。由圖7c可知，微槽深度為50、80、100 μm時，磨頭截面面積損失量的增長趨勢較為接近，差異較小。當微槽深度為150 μm時，磨頭截面面積損失量急速增大。繼續增大微槽深度，磨頭截面面積損失量增長速度更快。與主軸轉速和進給率對微磨具磨損的影響相比，微槽深度顯著影響磨頭截面面積損失量。其主要原因是微槽深度影響微磨具的有效磨削區域面積，導致磨削區域內的磨頭截面面積值隨微槽深度的增大逐漸增大，磨頭截面面積損失量也增大。

為了對比在相同微槽深度下不同工藝參數對微磨具磨損程度的影響，將不同微槽深度下的磨頭截面面積損失量均轉換為微槽深度為100 μm時的磨頭截面面積損失量，得到歸一化后的磨頭截面面積損失量，如圖7d所示。由圖7d可知，隨著微槽深度的增大，磨頭截面面積損失量呈先減小后增大的趨勢。不同微槽深度下的微磨具磨損可分為3個階段。當磨削長度為0～16 mm時，微磨具均處于初期磨損階段I；當磨削長度為16～48 mm時，微槽深度為50、80、100 μm的微磨具處于正常磨損階段II；微槽深度為150、200、250 μm的微磨具分別在磨削長度超過40、32、24 mm時，進入急劇磨損階段III。不同微槽深度下，階段I與階段II臨界點處即磨削長度為16 mm時，磨頭截面面積損失量為242～525 μm2。階段II與階段III臨界點處的磨頭截面面積損失量為645～754 μm2。

3.3" K-均值聚類分析

不同工藝參數下的磨頭截面面積損失量范圍相差較大，主要原因是采集到的不是實時數據，只能得到大致的磨損趨勢。考慮到單因素實驗中進入急劇磨損的數據點較少，只對微磨具在初期磨損階段和正常磨損階段的磨頭截面面積損失量進行聚類分析。具體過程：首先將進入急劇磨損階段即磨頭截面面積損失量超過690 μm2的數據點去除，然后將剩下的磨頭截面面積損失量進行K-均值聚類分析，共分為2類。通過7次迭代，得到K-均值聚類后的數據點，如圖8所示。

圖8中將不同磨削長度下的磨頭截面面積損失量分為2類。第1類的中心坐標為（17.7， 280.1），表示階段I中所有數據點的中心在磨削長度為17.7 mm處，與圖7中分析的階段I與階段II的臨界點磨削長度為16 mm基本一致。這說明聚類分析能夠較好地劃分微磨具磨損階段。根據聚類分析的結果，微磨具的磨損階段I中，磨頭截面面積損失量最大值為373.61 μm2。據此，把階段I與階段II臨界點處的磨頭截面面積損失量定為374 μm2。在本實驗條件下，磨頭截面面積損失量在初期磨損階段為0～374 μm2，在正常磨損階段為374～690 μm2，在急劇磨損階段超過690 μm2。據此可根據測得和預測的磨頭截面面積損失量判斷此時微磨具所處的磨損狀態。

3.4" 微磨具磨損量預測

根據式（3）計算BP神經網絡預測模型隱含層節點數N（4，5，6，7，8，9，10，11，12），并得到相應隱含層節點數BP網絡模型訓練的均方誤差，如表4所示。由表4可知，當隱含層節點數為8時，均方誤差最小。因此，構建的BP神經網絡模型最終選擇隱含層節點數為8。其他參數設置：訓練次數為1000，學習速率為0.01，訓練目標最小誤差為0.0001。當使用GA優化時，需要動態地調整參數，根據訓練的結構，最終選擇的GA參數如下：初始種群規模為40，最大進化代數為50，交叉概率為0.7，變異概率為0.3。

在GA-BP神經網絡模型中，訓練數據和預測數據若以某種規律排布，易被模型學習進而影響模型的泛化能力，干擾后續預測結果。因此，將訓練數據和預測數據打亂。在上述參數下，得到磨頭截面面積損失量實驗值與GA-BP預測值如圖9所示。由圖9可知，預測值與實驗值變化趨勢基本吻合，且存在多個重合的數據點，說明二者具有較好的一致性。由于混合數據無法直觀地觀測2種工況下的預測效果，分別對相同工況和變工況下的數據進行分析，并將GA-BP預測結果與高斯過程回歸預測結果進行對比分析。

（1）相同工況下的預測結果與誤差分析

在GA-BP預測模型中，相同工況下的預測數據分別對應圖9中預測樣本編號16、5、17、7、8、18、15、10。隨著磨削長度的增加，表3中第3組工藝參數下進行的相同工況實驗得到的磨頭截面面積損失量的實驗值與2種模型的預測值，以及對應實驗值與預測值之間的絕對誤差值及相對誤差如圖10所示。由圖10a可知，2種預測模型的預測值與實驗值均呈現較好的一致性。其中，GA-BP預測值與實驗值之間的相對誤差均小于10%，且平均相對誤差為6.03%（圖10b）。高斯過程擬合預測值與實驗值之間的平均相對誤差為6.4%，除了第1個數據的相對誤差超過10%，其余7個數據的相對誤差也基本為5%。總體來看，前5個數據點GA-BP預測效果更接近實驗值，而后誤差逐漸增大。高斯過程預測值除了第1個數據點誤差較大，其余數據點均與實驗值吻合。

（2）變工況下的預測結果與誤差分析

在GA-BP預測模型中，變工況下的數據分別對應圖9中預測樣本編號2、9、14、11、3、12、4、1、6、19、20、13。隨著磨削長度的延長，表3中第15組工藝參數對應的磨頭截面面積損失量的實驗值與2種模型的預測值，以及對應實驗值與預測值之間的絕對誤差值及相對誤差如圖11所示。由圖11a可知，2種預測模型的預測值有較大的差異。其中，GA-BP的預測值與實驗值具有較好的一致性。12個數據的預測值與實驗值之間的相對誤差均小于10%，且平均相對誤差為3.14%（圖11b）。與相同工況下的結果（圖10b）相比，GA-BP預測模型在變工況下具有更高的預測精度。其主要原因是相比于相同工況下參數組，變工況實驗單槽磨削長度變小。微磨具受磨屑影響較小，得到的測量結果具有更顯著的磨損趨勢。因此，具有較好的推理和學習能力的GA-BP神經網絡在變工況下的預測精度更好。高斯過程預測值與實驗值間的誤差較大，并且隨著磨削長度的增大誤差也在增大。12個數據的預測值與實驗值之間的平均相對誤差為40.67%，甚至有1/2數據的相對誤差超過70%（圖11b）。高斯過程模型對于變工況實驗的預測能力差，不具備較好的一致性。因為機器視覺在位檢測只能獲得離散的微磨具磨損量，高斯過程模型對于擬合微磨具的磨損趨勢不具有自學習能力。

4" 結論

提出了基于GA-BP神經網絡模型的微磨具不確定性磨損預測方法。結合工藝實驗驗證了該方法的有效性和準確性。預測了相同工況和變工況下的微磨具磨損量，實現了微磨具磨損狀態識別。研究的主要結論如下：

（1）提出以微磨具磨頭截面面積損失量為指標的微磨具不確定性磨損表征方式。結果表明，磨頭截面面積損失量能夠有效表征磨削區域內磨屑堆積、磨損及剛度變形等因素造成的微磨具軸向直徑變化。該方法具有較好的測量精度，適用于微磨具不確定性磨損在位檢測。

（2）利用K-均值聚類算法對不同磨削長度下的磨頭截面面積損失量進行聚類分析，劃分的微磨具磨損狀態具有較好的準確性。本實驗條件下，磨頭截面面積損失量在初期磨損階段為0～374 μm2，在正常磨損階段為374～690 μm2，在急劇磨損階段超過690 μm2。

（3）與傳統的高斯過程回歸預測模型對比，GA-BP神經網絡模型能夠實現不同工藝參數和不同磨削長度下的微磨具磨損預測，具有自推理和自學習能力。GA-BP神經網絡模型對微磨具磨損有較好的預測效果，平均誤差達到5%，結合K-均值聚類分析可實現對微磨具磨損狀態的識別。

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