基于生成模型增强深度学习和激光再制造技术的刀具寿命预测与延寿研究

为解决传统预测方法难以适应不同工况下刀具寿命动态变化的问题，研究人员开发了融合TCN-attention模型、TimeGAN数据增强和LSP再制造技术的智能框架。该研究通过多源数据融合实现了98.51%的预测准确率，并利用DNN优化激光冲击强化参数使刀具寿命提升30.77%，为可持续制造提供了数据驱动的解决方案。

　　

在制造业向智能化转型的背景下，刀具寿命预测一直是制约加工效率提升的关键瓶颈。传统方法面临三大挑战：多工况适应性差、数据获取成本高、预测模型泛化能力不足。这些问题导致企业常采用保守的刀具更换策略，既造成资源浪费，又影响生产效率。更棘手的是，激光冲击强化(LSP)等再制造技术虽能延长刀具寿命，但其参数优化严重依赖专家经验，缺乏数据支撑。

针对这些行业痛点，中国的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表了一项突破性研究。该工作创新性地将时序生成对抗网络(TimeGAN)与深度学习预测模型相结合，构建了从数据增强到寿命延长的全链条解决方案。研究团队主要运用了四项核心技术：基于PCA的多源振动/功率数据融合方法、混合时序卷积网络(TCN)与注意力机制的寿命预测模型、TimeGAN时间序列数据增强技术，以及结合深度神经网络(DNN)和增强三元蜂群算法的LSP参数优化框架。

在数据融合与建模方面，研究通过截断归一化处理将三轴振动信号与功率数据融合为二维特征，输入设计的TCN-attention混合模型。该模型凭借扩张卷积捕获长程依赖，结合注意力机制聚焦关键特征，在测试中达到98.51%的最高准确率，较传统LSTM模型提升约5%。特别值得注意的是，模型对IRON MAN QM200等不同机床表现出良好适应性，验证了方法的泛化能力。

数据增强环节展现了TimeGAN的独特优势。通过嵌入网络将高维时序数据映射到潜空间，配合监督损失引导生成过程，所合成数据的Fréchet起始距离(FID)仅12.34，显著优于RNN-GAN等对照模型。T-SNE可视化显示生成数据与原始分布高度重叠，KDE分析证实其能保持原始数据的关键模式。这种高质量数据扩充使TCN-attention模型的验证准确率提升6.06%。

在再制造优化方面，研究构建了DNN模型建立LSP参数（功率密度P_d、重叠率η、光斑直径d_s）与寿命增益ΔL的映射关系，通过改进的三元蜂群算法搜索最优参数组合。当刀具剩余寿命为25%时，系统推荐P_d=11J/mm²、η=50%、d_s=2mm的参数方案，经实验验证可使刀具寿命延长30.77%。有限元分析(FEA)模拟显示，优化后的LSP处理在刀具表面形成-205MPa的残余压应力，通过修正的Goodman关系计算证实其有效抑制了疲劳裂纹扩展。

这项研究的创新价值体现在三方面：理论层面，首次将TimeGAN应用于工业多源信号增强，解决了制造领域小样本学习的难题；方法层面，创建了"预测-生成-优化"的闭环框架，实现了从数据到决策的完整链路；应用层面，28.95%-30.77%的寿命提升为智能制造提供了经济环保的解决方案。未来工作可探索扩散模型与meta-learning的结合，进一步提升系统在高速加工等复杂工况下的适应性。该成果不仅为刀具管理提供了新范式，其技术路线对旋转机械健康监测等领域也具有重要借鉴意义。