2020-Multi-Task Learning Method for Tool Wear Conditionand.pdf

深度学习已逐渐应用于机械加工状态监测领域。但是，目前只能进行单任务预测，这会增加实验成本，浪费数据集，重复工作。提出了一种基于深度信念网络(DBN)的多任务学习方法，可用于刀具磨损状况和零件表面质量的预测。将DBN网络最后几个隐含层的单任务数据传输改进为多任务并行数据传输，使改进后的DBN能够实现多任务学习。多任务学习模型的损失函数定义为所有单个任务损失函数的加权和。通过改变损失函数的相应系数，可以调整相应任务的重要性。此外，多任务深度学习方法可以实现信息共享，抑制过拟合，提高预测精度，减少计算时间。结合上述改进，建立了刀具磨损与零件表面质量的多任务模型。在KVC850M三轴立式加工中心上进行了实验验证。结果表明，该多任务预测模型用于刀具磨损预测的准确率为97.59%，用于零件表面质量预测的准确率为92.66%。