摘要： 刀具剩余寿命预测对保证设备正常运行和提高生产效率具有重要意义。建立了一种改进的基于一维卷积神经网络(one-Dimensional Convolutional Neural Network,1DCNN)和双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,Bi GRU)的铣刀剩余寿命预测混合模型。借助评分函数能对误差进行不同程度的惩罚,在均方误差函数的基础上引入评分函数,构造了一种基于均方误差和评分函数(MSE-Score)的调和平均(Harmonic Mean-MSE-Score, HM-MSE-Score)损失函数;利用卷积层和池化层代替Bi GRUs处理后的全连接层,设计了1DCNN-BiGRUs-CP混合模型,实现铣刀剩余寿命预测。结合铣刀磨损实验,验证了该预测混合模型具有较高的预测精度和较快的运行速度,研究结果能为数控加工过程中铣刀剩余寿命预测提供理论依据。

关键词: 1DCNN-BiGRUs-CP混合模型;铣刀剩余寿命;HM-MSE-Score损失函数;一维卷积神经网络

中图分类号: 

• TG714

• TP18