基于迁移学习的刀具剩余寿命预测方法
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.
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
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TH17;TG506
国家自然科学基金51435009
2021-07-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
1541-1549