[发明专利]一种基于迁移学习的切削力神经网络预测模型训练方法

说明书

本发明涉及一种基于迁移学习的切削力神经网络预测模型训练方法，该方法使用了仿真和切削实验的切削力数据，先使用仿真样本建立神经网络模型，将训练好的模型参数保存，使用切削实验样本训练神经网络模型时，先加载仿真样本训练好的模型参数，并将网络隐藏层的前半部分的参数固定，即在训练过程中该部分的参数不会发生任何改变，对隐藏层的后半部分进行微调。同时，计算仿真和切削实验样本之间的最大均值差异，将其加入网络的损失函数中，共同构成网络的优化目标。本发明能够有效的提高神经网络的预测精度，减少对切削实验样本数量的需求，效果显著。

技术领域

本发明涉及智能制造技术领域，特别是指一种切削加工神经网络切削力预测模型的训练方法。

背景技术

由于金属切削过程中切削力的影响因素很多，因此很难建立一个完整的切削力预测模型。幸运的是，神经网络技术的发展为这一问题提供了很好的解决方案。神经网络模型可以方便地根据数据集确定一组输入输出参数之间的隐式关系，同时有效地捕捉它们之间的非线性关系，对加工过程中良好的切削力预测具有重要意义。在切削数据足够的情况下，利用神经网络可以在不考虑各种因素影响的情况下预测切削力，使之成为一种理想的方法。

神经网络的应用越来越广泛，使用方式也越来越多样化。然而，值得注意的是，神经网络并不总是有利的。神经网络模型的精度主要取决于训练数据集的数量和质量，这是该方法的一个主要缺点。在以往的方法中，训练数据大多是通过在整个输入参数范围内进行加工实验来得到的。由于加工周期长、材料成本高、机床维护费用高，涉及到实际的加工过程，获取大量的数据样本往往意味着较高的财务和时间成本，这限制了神经网络在加工领域的普及。

目前在切削力预测领域还没有降低神经网络预测模型对数据量的需求的方法。

发明内容

本发明的目的是为克服上述现有技术的不足，提供一种基于迁移学习的切削力神经网络预测模型训练方法，使得预测模型能够在满足使用要求的条件下减小对训练数据量的需求，从而降低建立预测模型的成本。

本发明的技术方案是这样实现的：一种基于迁移学习的切削力神经网络预测模型训练方法，包括如下顺序步骤

S1.使用拟定好的切削参数组合分别进行仿真实验和切削实验，并收集原始切削力信号；

S2.分别对步骤S1中收集到的原始切削力信号进行处理，得到对应切削参数的切削力数值；

S3.同时使用仿真样本和切削样本训练网络，仿真样本用于预训练一个神经网络模型，实验样本用于训练网络参数的微调；

S4.同时计算仿真样本和实验样本的MMD距离，计算公式如下

其中，为高斯核函数

S5.将步骤S4的MMD距离加入网络的损失函数中，共同构成网络的有消化目标。

作为一种优选的实施方式，步骤S1中

S11.仿真实验中，每组参数下，切削过程为刀具旋转100°时所对应的切削距离，得到的切削力信号使用滤波频率为8n的低通滤波器滤波处理后使用十次多项式进行拟合，对多个切削力波峰取极值后取平均值作为对应切削参数的切削力数值；

其中，n为主轴转速，单位为r/min。

作为一种优选的实施方式，步骤S1中

S12.切削实验中，每组参数下，刀具的切削距离为50mm，得到的切削力信号经滤波频率为5×z×n÷60的低通滤波器滤波处理后，将信号两端对应刀具切入切出部分截去，剩余部分以每转时间为间隔分成多个小段，对每一小段内的数值点取最大值，将所有小段内的最大值取平均值作为对应切削参数的切削力数值；

其中，n为主轴转速，单位为r/min，z为刀具齿数。