基于深度学习的刀具磨损检测研究.pdf

摘要

在现代智能制造加工中，刀具磨损状态对产品质量有着直接影响。通过监测和

分析刀具磨损，可以提高生产效率、保证产品质量、降低成本、延长刀具寿命，推

动智能制造发展。刀具磨损检测技术不仅可以避免生产效率下降，还可以保证产品

的加工精度和质量。企业通过实时监测和智能诊断，合理安排刀具使用和维护，降

低更换频率和能耗成本，提高生产效率和经济效益。综上所述，刀具磨损检测不仅

是现代制造业不可或缺的重要技术，更是推动制造业向智能化、高效化方向迈进的

关键一步。

深度学习在刀具磨损检测领域发挥着关键作用。通过深度学习算法，利用大量

数据进行训练能够实现自动学习和提取刀具磨损特征，准确识别和预测磨损状态。

与传统方法相比，深度学习更能捕捉复杂模式和关联信息，具有更高的准确性和鲁

棒性。此外，深度学习能进行多模态数据融合和大规模数据分析，为刀具磨损检测

提供新的解决思路。虽然传统方法在特定场景下有应用价值，但相比深度学习，在

准确性和自动化程度上还存在一定局限。

本文提出了一项基于深度学习的刀具磨损检测方法，其主要工作包括以下几

个方面。

（1）提出了一种自适应性的变分模态分解方法，该方法可以在保留刀具磨损

数据主要特征的前提下，减少冗余无效特征，从而提高模型的计算效率。通过确定

自适应范围，并在该范围内自适应地确定当前系数，解决变分模态分解系数设置对

分解效果的影响。相对于传统的数据预处理方法，该方法无需确定数据参数，并能

减少噪声信号，从而提高数据处理效率。

（2）提出了一种CNN-ConvLSTM的刀具磨损检测模型，结合了ConvLSTM

和CNN两种网络结构。ConvLSTM模型能够有效提取刀具磨损数据的多维时空序

列特征，而CNN则用于降低特征维度并更全面地捕捉刀具磨损信号中的特征。相

较于传统方法，该模型在刀具磨损检测领域的准确性和鲁棒性方面有所提高。

（3）提出了一种改进的麻雀搜索算法，用于优化深度学习模型的超参数。该

算法采用了黄金正余弦策略和Levy飞行策略，以提升算法的全局搜索能力和局部

搜索能力。改进的麻雀搜索算法有效地提升了算法的性能，并且优化模型超参数有

效克服了依靠人工经验对模型参数设置影响的问题。

（4）提出了一种基于深度迁移学习的刀具磨损检测方法，通过深度学习模型

将从源域学习的知识迁移到目标域中，在全连接层中加入微调和最大均值差异进

一步减少源域和目标域的差异。该方法能够有效地克服传统模型在面对数据差异

I

较大时预测效果大大下降的问题，并且能够提升模型的泛化性能，具有良好的可靠

性和效果。

关键词：刀具磨损，自适应变分模态分解，卷积长短期记忆网络，麻雀搜索算

法，迁移学习

II

twonetworkstructuresofConvLSTMandCNN.TheConvLSTMmodelisableto

efficientlyextractthemulti-dimensionalspatio-temporalsequencefeaturesofthetool

weardata,whereastheCNNisusedtoreducethefeaturedimensionsandcapturethe

featuresinthetoolwearsignalsinamorecomprehensiveway.Comparedwiththe

traditionalmethods,themodelimprovestheaccuracyandrobustnessinthefieldoftool

weardetection.

(3)Animprovedsparrowsearchalgorithmisproposedforoptimizingthe

hyperparametersofthedeeplearningmodel.Thealgorithmemploysthegoldenpositive

cosinestrategyandthe