面向铣削加工的知识驱动可解释风险评估与规则引导参数调整

《CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology》：Knowledge-driven interpretable risk evaluation and rule-guided parameter adjustment for milling processes

　　

•深度神经模糊推理将专家规则与有限的工业数据相结合。
•刀具路径复杂性将NC几何形状与质量风险推理联系起来。
•规则引导的有界调整支持可审计的参数修正。

**引言**

铣削加工因其在金属、塑料和复合材料加工方面的灵活性，被广泛应用于航空航天、汽车、半导体和制药制造领域。随着高混合、小批量生产需求的增长，铣削加工越来越多地应用于具有复杂几何形状、多工序和严格质量要求的零件上[1]。在这种条件下，工艺规划和参数设定变得更加困难，而不当决策的后果也更加严重，包括质量不稳定、刀具过度消耗、效率低下以及返工风险增加。在工业实践中，工艺评估和参数选择仍然严重依赖工程经验和反复试错。统计表明，在航空结构件的加工中，试错时间与实际加工时间的比例可能极高，而生产良率可能仍然较低，这严重制约了制造效率[2]。

从工业角度来看，核心挑战不仅仅是判断某个加工工艺是否存在风险，而是识别该风险的潜在原因，并将其转化为可执行的参数调整。现有的铣削工艺分析、评估和优化研究在加工质量、生产率、成本效率和刀具寿命方面取得了显著改进[1]、[3]、[4]、[5]。相应的优化目标与切削力、切削温度、振动和能耗密切相关，可控变量通常包括主轴转速、进给速度、切削宽度、切削深度、刀具选择和夹具条件[6]、[7]、[8]、[9]。为实现这些目标，传统研究采用了多种方法，包括试验设计方法、基于物理的建模、数值模拟和数据驱动的实证预测[10]、[11]、[12]。尽管这些研究显著推动了铣削工艺优化，但它们在面向风险的工艺管理中的实际部署仍然有限。特别是，碎片化的跨阶段信息、不足的诠释性以及风险推理与可执行参数修正之间的薄弱联系，仍然阻碍了从工艺状态到工程干预的透明推理链的建立。

在实际铣削环境中，工艺知识分布在多个阶段，包括设计意图、NC编程、机床执行和下游检验。这些信息来源往往是碎片化的、异构的且关联薄弱的，这使得跨阶段可追溯性变得困难，并限制了闭环工艺优化的实施。面向数字孪生的制造框架促进了制造系统中的数据集成和信息物理连接[13]、[14]，但从设计到检验的统一跨阶段风险推理在实际铣削应用中仍然发展不足。

尽管文献中报告了进展，但仍有四个研究空白与面向风险的铣削工艺评估和参数调整相关。

第一，制造信息分布在设计、加工、刀具管理和下游检验等阶段，而许多现有研究主要关注单个阶段或单个数据源。加工手册中的专家知识可以支持工艺规划和参数选择[15]，知识图谱和数字孪生方法改进了制造信息集成[16]、[17]。然而，在设计语义、NC程序、机床执行记录、刀具状态信息和检验结果之间建立可审计的操作级链接仍然具有挑战性。这些链接对于将加工风险决策追溯到支持该决策的具体工艺条件和下游质量证据是必要的。

第二，专家知识、数据驱动适应、不确定性表示和规则级诠释性之间的有效整合仍然是工业风险建模中的重要问题。传统模糊专家系统保留了显式的IF-THEN推理，但其隶属函数、规则重要性和后件通常在知识获取期间确定，并在应用过程中保持相对固定[18]、[19]。ANFIS提供了模糊前提和后件参数的数据驱动适应[20]，而最近的制造研究进一步证明了将专家知识纳入质量预测模型的价值[21]。纯数据驱动的预测器提供了强大的非线性拟合能力，但其预测通常更难追溯到明确的工程规则。这些发展推动了保留可识别的专家规则语义同时允许规则重要性和后件从工业数据中进行校准以及将不确定性通过推理过程传播的神经模糊风险推理框架。

第三，刀具路径几何形状很少被明确地表示为加工风险推理的定量贡献因素。在实际铣削中，几何路径特征影响局部刀具参与、载荷变化、变形行为和表面生成，特别是对于深槽和薄壁等几何敏感特征[6]、[11]。当刀具路径信息仅被视为背景工艺信息时，特征几何形状、加工行为和下游质量之间的关系变得难以定量表示。因此，需要一个显式的几何感知描述符将刀具路径复杂性纳入操作级质量风险推理。

第四，风险识别和参数调整通常被视为独立的阶段。现有研究可以识别异常加工状态或优化单个切削参数，但从检测到的风险状态到具体可执行参数修正的工程路径并不总是明确的[6]、[22]、[23]、[24]。对于实际部署，推理出的风险状态应与激活的工程规则、可控工艺变量、机床约束和允许的调整幅度相连接，以便生成的参数修正在执行之前可以被追溯和审查。

为解决这四个研究空白，本研究开发了一个知识驱动且可诠释的铣削风险评估和规则引导参数调整框架。该框架在统一且可追溯的工作流中集成了操作级跨阶段数据对齐、知识引导的神经模糊推理、几何感知的刀具路径表示和有界参数修正，如图1所示。

主要贡献如下：

(1) **操作级跨阶段数据对齐**。开发了一个可追溯的数据链接框架，将设计信息、NC衍生的工艺语义、加工记录、刀具状态信息和检验结果对齐为语义一致的操作级样本。这为追溯跨设计、加工和检验阶段的风险预测建立了可审计的数据基础。

(2) **知识驱动的可诠释风险推理**。开发了一个DEEP-NFIS模型用于刀具风险和质量风险识别，集成了专家IF-THEN规则、区间二型模糊隶属表示、可学习规则权重和正则化后件校准。所生成的推理过程保留了显式的专家规则语义，同时根据工业数据适应规则影响，并为个别风险预测提供规则级解释。

(3) **几何感知的刀具路径复杂性表示**。引入了一种定量的刀具路径复杂性描述符，使用NC衍生的轨迹信息来表征路径不规则性和几何负担。该描述符明确地将刀具路径几何形状与下游质量风险推理联系起来，并为几何相关的加工难度提供了可测量的表示。

(4) **风险规则引导的有界参数修正**。建立了一个参数调整程序，将预测的风险状态和激活的工程规则转化为可控铣削参数的有界修正。该程序将风险评估、规则解释、参数方向、调整幅度、加工约束和后续风险验证连接在可追溯的工程工作流中。

本文其余部分组织如下。第2节介绍了操作级工业数据构建、风险标签定义和刀具路径复杂性表示。第3节介绍了用于刀具风险和质量风险推理的任务特定DEEP-NFIS模型。第4节描述了风险规则引导的有界参数修正程序。第5节介绍了实验方案，第6节报告了预测性能、可诠释性分析、消融研究、基线比较和工业案例验证。第7节讨论了跨硬件迁移和重新校准需求，最后是结论。

**全文片段**

**全生命周期工业数据采集与操作级对齐**

所提出的框架使用覆盖设计、加工和检验阶段的工业数据链。工业数据收集自包含60台同类型硬件CNC机床的五个生产线，从而在共同的设备家族内纳入了机床间的生产变异性。设计阶段提供工艺意图、NC程序、工艺规划信息和刀具/夹具信息；加工阶段提供机床执行记录，

**问题表述**

刀具风险和质量风险识别被表述为同一DEEP-NFIS架构下的两个任务特定分类问题。每个任务使用其自身的300条记录数据集、划分清单、学习规则权重、后件修正和分类器头，并在独立的运行中进行训练和评估。

对于任务t属于{刀具，质量}，样本i由x????∈?1?和y????∈{低，中，高}表示。相应的任务特定预测为p????=f_θ?(x????)，其中p????是

**铣削工艺参数的风险规则引导有界修正**

在实际CNC铣削中，参数修正需要综合考虑推理出的加工风险、激活的工程规则、设备能力和质量要求。基于DEEP-NFIS风险推理，所提出的程序使用已完成工序的风险状态和主要激活规则来识别主要的风险相关工艺条件和相应的参数修正方向。完整的修正工作流总结如图7所示。

对于一个

**实验环境**

预筛选的工业数据池包含从研究企业内部五个生产线收集的3323条操作级生产记录。第2.2节中描述的任务特定分析数据集从该生产池中构建而成。代表性的参数修正案例在一台三菱T5 CNC加工中心上进行，其最大主轴转速为10,000 r/min，直线定位精度为0.010 mm，重复定位精度为0.007 mm。

**结果与讨论**

为清晰起见，结果按以下顺序组织：总体预测性能、规则可诠释性和冲突校准、组件消融、基线比较和代表性参数调整案例。此结构旨在将预测证据、解释证据和工程案例证据分开，从而使每个结果块的作用更加明确。

**跨硬件迁移与重新校准**

本研究中使用的工业数据收集自同一CNC硬件家族中跨五个生产线运行的多台机床。因此，所生成的操作记录在共同的设备配置、制造信息系统和工艺管理环境下包含了机床间的生产变异性。对于同一硬件家族内的应用，已建立的操作级数据结构、专家规则表示和DEEP-NFIS

**结论**

本研究开发了一个知识驱动的DEEP-NFIS框架，用于可诠释的铣削风险评估和规则引导的参数修正。操作级的设计、加工、刀具状态和检验信息被对齐以构建两个分别开发的用于刀具风险和质量风险建模的任务特定数据集。专家IF-THEN规则、区间二型模糊表示、可学习规则权重、后件校准和几何感知的刀具路径复杂性描述符被

**CRediT作者贡献声明**

李宏光：软件，方法论，调查研究。徐方诚：资源，调查研究。刘清华：写作—原始草稿，验证，软件，方法论，形式分析，数据整理，概念化。蔡茂林：项目管理，调查研究，资金获取。佟晓萌：写作—审阅与编辑，项目管理，资金获取，概念化。

**利益冲突声明**

作者声明不存在可能影响本文所报告工作的已知竞争财务利益或个人关系。

**致谢**

我们感谢编辑和匿名审稿人提出的有益意见和建议，改进了本文的质量。本文所述工作得到了国家自然科学基金（基金号：12202026）和极端服役性能精密制造国家重点实验室（基金号：KFKT2023–10）的支持。

刘清华|佟晓萌|蔡茂林|徐方诚|李宏光