6、基于迁移学习的加工过程自适应诊断

基于迁移学习的加工过程自适应诊断

1. 引言

在加工过程的整个生命周期中，加工设备和刀具容易出现老化和性能下降的问题，这会导致加工工件出现尺寸和几何形状的偏差。同时，异常情况可能会引发剧烈振动或高温，进而导致生产逐渐或突然出现故障。这些问题会导致更高的废品率、更多的材料浪费以及更低的生产率。因此，对加工过程的生命周期进行有效的故障诊断和预测性维护至关重要，这样可以减少缺陷，提高产品质量、提升生产率并减少能源和材料的浪费。

近年来，随着传感器网络、人工智能和大数据分析的显著发展，基于数据驱动的故障诊断方法得到了积极的开发。深度学习算法通常能很好地支持加工过程的生命周期。然而，针对一种加工条件训练良好的诊断方法，可能无法有效地应用于新的条件。例如，当加工过程中的一台机器需要维护时，通常会考虑用另一台机器来替换，以继续进行后续的加工。在以中小企业为主的加工工厂中，被替换的机器通常类型不同，加工设置也会改变。因此，针对先前加工条件训练的基于深度学习的诊断方法，需要在新的设置下重新从头开始训练。然而，收集大量带标签的数据并重新训练该方法以确保在新条件下诊断功能的高精度是具有挑战性且耗时的。

迁移学习是解决这一挑战的一种有前景的策略。该策略是保留并重用在一个领域（称为源领域）中学习到的不变知识和特征，以提高另一个领域（称为目标领域）的性能。知识的迁移是基于解决不同领域特征分布的差异。迁移学习已越来越多地应用于各种研究领域，如癫痫分类、刀尖动力学预测和图像分类等。将迁移学习机制融入深度学习算法中，为加工过程的生命周期设计一种自适应诊断方法是合理的。也就是说，在一种加工条件（视为源领域）下训练的知识和特征将自适应地转移到新的加工条件（视为目标领域），从而可以最大限度地减少从头开始重新训练算法的大