【摘 要】
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随着中国装备制造业的快速发展,金属手机壳和模具等零部件批量加工行业对产品质量、制造成本控制等方面提出了越来越高的要求。而刀具作为机床切削加工系统中的关键部件,其磨损对零件表面质量和尺寸精度影响显著,甚至可能影响到机床加工效率和加工质量稳定性,进而降低产品的合格率,增加生产成本。通过实时监测刀具的磨损状态并实施补偿和预警,可以提高刀具利用率和产品的合格率、降低生产成本、提高生产效率。如何实时有效预测
【基金项目】
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江苏省重点研发计划课题:“面向3C产品质量的大数据溯源分析与工艺优化技术”（项目编号:SBE2017020146）
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随着中国装备制造业的快速发展,金属手机壳和模具等零部件批量加工行业对产品质量、制造成本控制等方面提出了越来越高的要求。而刀具作为机床切削加工系统中的关键部件,其磨损对零件表面质量和尺寸精度影响显著,甚至可能影响到机床加工效率和加工质量稳定性,进而降低产品的合格率,增加生产成本。通过实时监测刀具的磨损状态并实施补偿和预警,可以提高刀具利用率和产品的合格率、降低生产成本、提高生产效率。如何实时有效预测刀具磨损是学术界和工业界的研究热点。因此,本文围绕金属手机壳和模具批量加工中刀具磨损状态和刀具磨损量预测的问题开展研究,主要内容如下:（1）深入探究了金属手机壳与模具加工中刀具磨损和加工质量之间的关联性。通过对刀具磨损和零件加工质量数据进行了统计分析,论证了刀具磨损和加工质量之间的关系。将加工质量测量数据作为衡量刀具磨损的评价指标,并以振动信号为监测信号,建立了面向加工质量控制的刀具磨损预测方案。（2）建立了基于堆栈式稀疏自编码器的刀具磨损敏感性特征提取方法。考虑了在对信号降维以提取特征的过程中存在信息损失的影响,基于堆栈式稀疏自编码器,实现了对时域、频域和小波域振动信号特征的自动提取。将所提特征与刀具磨损量进行了皮尔逊相关系数计算,分析了所提特征的敏感性,验证了方法的有效性。（3）提出了一种基于多维堆栈式稀疏自编码器的监督式刀具磨损状态预测模型。考虑了时域、频域和小波域振动信号反映出的刀具磨损信息不同的情况,构建了并联学习和特征融合网络,实现了多域信号特征的并联式提取和融合。并基于反向传播算法,实现了特征的迭代优化,这有助于更加准确地预测刀具的磨损状态。进一步,以多维堆栈式稀疏自编码器模型为基础框架,提出了一种考虑少量有标注样本的半监督式刀具磨损状态预测模型。考虑了大量样本因无标注而无法进行反向传播的情况,基于参数共享方法,实现了有标注样本和无标注样本的特征提取。在损失函数中引入了超参数,通过优化值来平衡模型对有标注样本和无标注样本的依赖程度。通过金属手机壳加工实例,验证了两个模型的准确性和泛化性。基于模型的刀具磨损状态预测结果,可实现加工表面质量缺陷的准确预测。（4）提出了一种基于回归式多维堆栈稀疏自编码器的刀具磨损定量预测模型。考虑了多维堆栈式稀疏自编码器模型无法实现数值预测的情况,抛弃了模型输出层Softmax函数,引入了基于增减因子和变化率的非线性回归函数。提出了增减因子方法对模型参数进行更新,基于非线性回归函数实现了刀具磨损的定量预测。通过模具加工实例,验证了模型的预测精度可保持在1μm以内,进而可以实现加工尺寸精度的有效预测。
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