一种基于迁移学习的变工况机械加工颤振监测方法与流程

本发明属于机械，更进一步涉及机械评估中的一种基于迁移学习的变工况机械加工颤振监测方法。本发明可以用于在变工况小样本条件下，对机械加工中发生的颤振进行监测。

背景技术：

1、数控机床是现代工业生产中最常用的机械装备。在数控机床工作时，加工过程的稳定性，即颤振问题，是影响数控加工质量和效率的关键因素，但在一般的机械加工过程中由于机床刚度不足、工艺参数设置不当等因素往往会引起机床颤振，导致加工工件精度和表面平整度下降。因此，准确地对颤振进行在线监测.及时进行修理维护，对保证工件表面质量到达要求具有重要意义。

2、上海理工大学在其申请的专利文献“基于bp神经网络外圆磨削颤振在线识别和监测方法”(cn202210098079.0)中提出了一种磨削加工在线监测方法。该方法的步骤是：首先，通过传感器采集加工过程中的高频声发射信号；其次，对振动信号提取相关特征值，获得了关于颤振的多特征信号样本；最后，采用多特征信号样本库对bp神经网络进行学习和训练，建立识别模型，进行加工过程的颤振监测，但是，该方法只适合单一恒定工况下的颤振监测，当切削参数发生变化时，之前训练的监测模型便失效，需要利用大量新工况下的数据信息进行重新训练，不具有泛化性。

技术实现思路

1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本发明提供一种基于迁移学习的变工况机械加工颤振监测方法，有效的解决了上述背景技术中提到的的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于迁移学习的变工况机械加工颤振监测方法，采用基于样本迁移学习的方法，以最小化源域数据和目标域数据分布差异为目标，赋予源域数据对应权重，使用加权之后的源域数据训练颤振监测网络，得到适用于变工况、小样本条件下的颤振检测模型。

3、优选的，在不同工况下的机械加工中，采集加工过程中机床主轴三个方向上的振动信号，分别作为源域数据集和目标域数据集，并对所述信号数据进行处理。

4、优选的，在不同工况下的机械加工中，采集加工过程中机床主轴三个方向上的振动信号，分别作为源域数据集和目标域数据集，并对所述信号数据进行处理，包括：

5、剔除异常值，采用滑动窗口对信号进行截取，对截取后的信号进行傅里叶变换得到信号频谱。将每个窗口内信号的原始时域幅值和频谱进行横向拼接，作为颤振监测模型的输入。

6、优选的，采用基于样本迁移学习的方法，以最小化源域数据和目标域数据分布差异为目标，赋予源域数据对应权重，包括：

7、将源域数据和目标域数据通过核函数映射至再生核希尔伯特空间，利用kmm算法使得源域数据的均值靠近目标域数据均值，最终得到源域数据的权重。

8、优选的，以最小化源域数据和目标域数据分布差异为目标，赋予源域数据对应权重，在对源域数据进行加权后训练深度学习网络，包括：

9、将经过加权后的源域样本作为cnn网络的输入，将cnn的训练误差作为适应度值，使用ga寻找cnn的最优超参数组合，利用参数优化后的cnn网络，经过深度自适应特征提取后进行特征融合，最终训练得到适用于目标域的颤振监测模型。

10、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

11、1.利用基于样本迁移学习的原理，将不同工况下的数据分别作为源域和目标域。采用核均值匹配的方法，根据源域数据和目标域数据分布的相似程度赋予源域数据不同权重，减小领域之间的分布差异，使用加权之后的源域数据训练颤振监测网络，将训练完成的模型应用至目标域，从而得到适用于新工况下的颤振监测模型。

12、2.与现有技术相比，本发明在构建适用于新工况的颤振监测模型的过程中，采用基于样本权重自适应的迁移学习的方式，充分、合理地利用源域数据集的大量样本，可以在机械加工的变工况、小样本场景下提升在新工况下颤振监测模型的准确性。

技术特征：

1.一种基于迁移学习的变工况机械加工颤振监测方法，其特征在于：采用基于样本迁移学习的方法，以最小化源域数据和目标域数据分布差异为目标，赋予源域数据对应权重，使用加权之后的源域数据训练颤振监测网络，得到适用于变工况、小样本条件下的颤振检测模型。

2.根据权利要求1所述的基于迁移学习的变工况机械加工颤振监测方法，其特征在于：在不同工况下的机械加工中，采集加工过程中机床主轴三个方向上的振动信号，分别作为源域数据集和目标域数据集，并对所述信号数据进行处理。

3.根据权利要求2所述的基于迁移学习的变工况机械加工颤振监测方法，其特征在于：在不同工况下的机械加工中，采集加工过程中机床主轴三个方向上的振动信号，分别作为源域数据集和目标域数据集，并对所述信号数据进行处理，包括：

4.根据权利要求1所述的基于迁移学习的变工况机械加工颤振监测方法，其特征在于：采用基于样本迁移学习的方法，以最小化源域数据和目标域数据分布差异为目标，赋予源域数据对应权重，包括：

5.根据权利要求1所述的基于迁移学习的变工况机械加工颤振监测方法，其特征在于：以最小化源域数据和目标域数据分布差异为目标，赋予源域数据对应权重，在对源域数据进行加权后训练深度学习网络，包括：

技术总结
本发明公开了一种基于迁移学习的变工况机械加工颤振监测方法。实现步骤为：在不同工况下采集加工过程中机床主轴三个方向上的振动信号，将其中一个工况数据作为源域数据集，其他工况数据作为目标域数据集；利用KMM算法对源域样本赋予权重，使得源域数据的均值靠近目标域数据均值；基于卷积神经网络CNN构建颤振监测模型，将经过加权后的源域样本作为CNN网络的输入，并通过GA算法找到最优超参数组合，完成基于GA‑CNN网络的颤振监测模型的训练。本发明采用基于样本权重自适应的迁移学习方法，使得由加权之后的原始工况数据训练得到的模型可以在变工况、小样本场景下提升在新工况下颤振监测模型的准确性，有效解决在新工况下缺少足够样本时难以有效训练模型的难题。

技术研发人员：刘尧,孔宪光,王奇斌,康强,陈强,郑健
受保护的技术使用者：安庆精密机电装备智能制造研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15