基于迁移学习的刀具剩余寿命预测方法

来源：计算机集成制造系统杂志2021年第6期北京时间：

作者：蔡伟立,胡小锋,刘梦湘

单位：1.上海交通大学机械与动力工程学院2.中国航发南方工业有限公司

摘要：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。

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

基金资助：国家自然科学基金重点资助项目(51435009)。