机器学习算法在铣削操作预测性维护（PdM）中的应用与关键参数分析

本综述系统探讨了机器学习（ML）和人工智能（AI）在铣削加工预测性维护（PdM）中的前沿应用，重点分析了导致设备失效的关键参数（如空气温度、过程温度、扭矩等），并通过23种参数组合评估了随机森林（RFC）、K近邻（KNN）等ML算法的预测效能，为提升制造业设备可靠性、减少停机成本及实现可持续生产提供了重要理论依据和实践方向。

　　

Parametric results interpretation

随机森林分类器（RFC）和K近邻算法（KNN）在所有机器学习算法中展现出卓越的预测准确性。

在23种参数组合中，组合6（空气温度、扭矩、刀具磨损）、组合12（空气温度、过程温度）和组合22（空气温度、过程温度、转速、扭矩）表现出最具潜力的预测结果。

参数集{空气温度[K], 过程温度[K]}在KNN模型中取得了最高精度，证明这两者是铣削操作中最关键的影响因子。

支持向量机（SVM）模型在所有参数组合中表现出一致的准确性，表明其鲁棒性但可能缺乏对特定参数敏感性的区分能力。

Remaining useful life (RUL)

研究结果表明，基于已建立的参数关系，随机森林分类器（RFC）、朴素贝叶斯（NB）和K近邻（KNN）模型最适合预测铣削操作的剩余使用寿命（RUL）。精确的RUL预估有助于实现前瞻性维护调度、优化资源分配并最大限度减少生产中断。通过提前识别潜在故障，可以更高效地规划维护活动，从而显著降低相关成本。理解铣削设备的剩余使用寿命对于实现可持续制造和成本控制至关重要。

Limitations of the Proposed Method

尽管本研究提出的基于机器学习的预测性维护（PdM）方法展现出可喜成果，但仍需承认若干局限性，以明确其适用性和未来改进方向。一个重要限制是对AI4I2020数据集的依赖——该数据集虽内容全面，但可能无法完全代表真实世界铣削环境中存在的多变性和复杂性。数据范围的这种局限性可能会影响模型在实际工业场景中应用的普适性。

Conclusion and future scope

本研究全面分析了预测性维护（PdM）在铣削机床运行中的重要意义，以及机器学习（ML）和人工智能（AI）在提升运营效率方面的关键作用。研究深入揭示了PdM的应用场景、方法论和面临的挑战，强调了其在制造业中的关键重要性。预测性维护技术与铣削运营管理学科间的协同合作对于最大化制造效率和生产率至关重要。