基于深度学习预训练模型的车床加工误差实时预测系统DeepMachining

本研究针对数控机床在刀具状态监测(TCM)中面临的数据质量差、模型泛化能力弱及计算资源有限等挑战，开发了名为DeepMachining的深度学习AI系统。通过预训练模型学习加工状态表征，并针对特定任务进行微调，该系统在实际制造数据验证中，对不同工件和刀具均展现出高精度预测能力，为工业AI部署提供了创新解决方案。

　　

在传感器技术与人工智能(AI)的推动下，刀具状态监测(Tool Condition Monitoring, TCM)技术已被机械加工行业所采纳，但它依然面临着数据质量与模型泛化能力等挑战。经典的迁移学习方法——即在一个大型标注数据集上预训练模型，然后针对目标任务进行微调——能够在一定程度上缓解模型通用性的难题。然而，收集代表故障加工状态的异常数据成本极高，导致难以获取充足且高质量的训练数据。此外，数控(CNC)机床有限的计算资源也为AI技术的部署带来了复杂性。

为了解决上述问题，研究人员开发了DeepMachining，这是一个基于深度学习(Deep Learning)的AI系统，用于实时预测车床加工误差。该研究利用真实的制造数据对DeepMachining进行了构建与评估。具体而言，研究人员首先通过预训练(pretrain)一个深度学习模型，使其学习加工状态的表征(representation)。随后，针对特定的机械加工任务对该模型进行微调(fine-tune)。验证结果表明，DeepMachining对于不同的工件(workpieces)和切削刀具(cutting tools)都能提供高精度的预测。据研究者所知，这项工作是预训练深度学习模型在预测车床加工误差方面的首批工业应用示范之一。