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题名基于迁移学习的刀具剩余寿命预测方法
被引量：16
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作者
蔡伟立
胡小锋
刘梦湘
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机构
上海交通大学机械与动力工程学院
中国航发南方工业有限公司
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出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期1541-1549,共9页
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基金
国家自然科学基金重点资助项目(51435009)。
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文摘
在新加工工艺条件下,针对历史工艺条件下的刀具剩余寿命预测模型失效,且新工艺条件下缺乏足够的训练样本构建新预测模型的问题,提出一种基于动态对抗域适应的迁移学习方法,以快速构建新工艺条件下的刀具剩余寿命预测模型。首先,利用历史工艺条件下带寿命标签的过程监控数据样本,预训练源域的刀具剩余寿命预测模型。其次,通过对抗域适应训练,利用新工艺条件下的少量目标域样本,对源域预训练得到的预测模型进行部分模型参数的调整。利用调整后的模型进行新工艺条件下的刀具剩余寿命预测。最后,更新目标域样本,重复进行对抗域适应训练与预测操作,直至结束。以轮槽铣刀的加工为例,验证了所提方法的有效性。
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关键词
刀具剩余寿命预测
加工过程监控
迁移学习
长短时记忆网络
动态对抗域适应
轮槽铣刀
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Keywords
tool remaining useful life prediction
process monitoring
transfer learning
long short-term memory network
dynamic adversarial domain adaptation
slotting cutter
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分类号
TH17
[机械工程—机械制造及自动化]
TG506
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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