基于改進神經網絡的機床刀具故障診斷

摘 要： 針對機床刀具的故障診斷系統進行研究，使用智能人工神經網絡算法建立診斷模型。為了提高神經網絡模型的訓練效率，避免網絡陷入局部最優解，使用一種改進的量子神經網絡，將附加動量與自適應學習速度方法融合，提高網絡收斂效率。使用五軸聯動銑床進行刀具故障診斷識別。對聲發射信號進行特征提取，使用總振鈴技術、總能量、有效電壓、事件計數、重心頻率、均方根頻率以及頻率標準方差作為網絡的輸入向量，判別刀具為新刀、輕微磨損或嚴重磨損。實驗結果表明，使用的改進的量子神經網絡的效率以及識別準確度均高于常規BP神經網絡。

關鍵詞： 機床刀具故障診斷； 量子神經網絡； BP神經網絡； 聲發射信號

中圖分類號： TN711?34； TH183 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）17?0167?04

0 引 言

金屬切削的生產環節出差錯往往都是因為切割器械的問題。如果無法科學、合理、適當地進行機械事故排查，那么有可能造成加工階段的不連續性，從而增加成本費用。除此之外，不確切地高估工具的運行期限，從而讓工具效率大打折扣，使得變更工具的進程更加困難。所以，參照相關資料文獻以及監控手段可以大大降低機械的出錯率，從而增加機械的使用期限，最終達到降低成本，簡化變更工具的生產過程。觀察平常生產的環節，目前能夠達到科學、合理、有效管控工具使用情況的手段極其豐富，直接和間接測量法是其中最主要的兩種手段。因為前者以工具的刃口具體情況作為管控工具使用的依據，在此條件的限制下，該手段僅僅可以在工具靜止的狀態下完成狀況評估。而后者對此的要求較低，可以通過相關的物理量對動態的工具開展實時管控，這種手段也是使用最多的。由于受管控的工具跡象、客觀環境等問題的干擾，在現實管控環節中，使用最多的有切削力信號、振動信號、聲發射、計算機視覺以及多傳感器信息融合等監測方法[1?3]。

聲發射監測法是將來可能被廣泛普及的可供參考的途徑。這種手段是通過其信號（也可以稱為彈性應力波）由于外部沖擊導致形變，從而發射某種物理能。因其具有大量匯聚信號、受到妨礙較小、效率高等優勢而受到科學界的青睞。

對刀具故障甄辨的手段，主要有人工神經網絡方法、多傳感信息融合方法、模糊判別方法等[4?5]。

量子神經網絡把量子力學和神經網絡相關知識進行融會貫通，相比于經典的神經網絡，具有如下優點：指數級的記憶容量和回憶速度；獲得新技能以及分析數據的高效；由于沒有標準間的阻礙，從而能夠抹去災變性失憶的痕跡；高準確度以及可信度[6?7]。

筆者在BP（Back Propagation，BP）神經網絡的研究條件下，用量子演算手段來規劃網絡的分析途徑，提高了樣本分析水平和訓練水準。在四層量子神經網絡中，隱層量子神經元的激勵函數采用多個傳統激勵函數的疊加，使網絡有了一種固有的模糊性。通過這種方法可以分散總體決策的非穩定度和失誤，降低故障評判的非穩定性，增加了評判的正確性。

4 結 語

本文針對機床刀具的故障診斷系統進行研究。使用一種改進的量子神經網絡建立診斷模型，將附加動量以及自適應學習速度方法融合，提高網絡收斂效率。使用五軸聯動銑床進行刀具故障診斷識別。實驗驗證了本文研究的刀具診斷方法的可行性和可靠性，常規BP神經網絡進行刀具診斷時，正確率約為91.6%，本文研究的刀具診斷方法診斷正確率達到98.2%，證明本文研究的刀具診斷方法效率更高。

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