基于1D CNN-GRU的增强技术提高了带有薄膜冷却孔（位于涂覆有TBC的超合金上）的辅助电极电化学沉积（ECDM）工艺性能

《Journal of Materials Research and Technology》：1D CNN-GRU-enabled enhancement of process performance in assisted electrode ECDM for film cooling holes on TBC-coated superalloys

　　金宁|徐正阳|耿天宇|杨宗菊|郑龙
南京航空航天大学机械与电气工程学院，南京210016，中国

摘要
为了在热障涂层（TBC）镀层的超合金的辅助电极电化学放电加工（AE-ECDM）中实现加工效率和尺寸精度之间的最佳平衡，提出了一种基于1D卷积神经网络（1D CNN）和门控循环单元（GRU）的AE-ECDM方法。该方法能够根据加工过程的演变动态调整加工参数。研究分析了TBC镀层超合金上薄膜冷却孔在不同加工阶段的放电行为。构建了1D CNN-GRU网络，其中1D CNN从电压信号中提取局部特征，而GRU分析这些特征的时间依赖性。随后评估了该网络的性能，并建立了硬件平台进行验证实验。与旨在实现最大材料去除的激进加工条件相比，1D CNN-GRU支持的AE-ECDM方法将半径偏差降低了59.4%，电极磨损长度减少了41.3%；与为质量控制优化的温和加工条件相比，加工时间缩短了66.1%。该方法在TBC镀层超合金的薄膜冷却孔加工中表现出高效率和高质量。此外，1D CNN-GRU网络在耐磨密封涂层（ASCs）和双层结构组件的制造中也显示出潜力。

1. 引言
在先进航空发动机中，热障涂层（TBC）和薄膜冷却技术被广泛用于确保涡轮叶片在极端热条件下的安全稳定运行[1] [2]。然而，在TBC镀层超合金上制造薄膜冷却孔是一项特别具有挑战性的任务。原因在于TBC具有多层结构，从外到内依次为陶瓷顶层（主要由8 wt.%氧化钇稳定的氧化锆8YSZ组成）和粘结层（主要由NiCrCoAlY组成）。陶瓷顶层具有高熔点、高强度和脆性[3] [4]。此外，单个叶片上设计有数百个薄膜冷却孔，每个孔都要求严格的加工质量[5]。
在过去的几十年里，研究人员探索了一些非传统的加工技术来在TBC镀层超合金上制造薄膜冷却孔，包括激光束加工（LBM）[6] [7]、辅助电极电化学放电加工（AE-EDM）[8]和火花辅助化学雕刻（SACE）[9]。然而，上述技术的固有局限性限制了其在工业生产中的广泛应用。长脉冲LBM（特别是毫秒级和纳秒级脉冲）和AE-EDM不可避免地会导致重铸层和微裂纹缺陷的形成[8] [10]。而飞秒级超短脉冲LBM和SACE是耗时较长的工艺[11] [12]。徐等人提出了一种辅助电极电化学放电加工（AE-ECDM）方法，通过导电层与工具电极之间的电放电去除陶瓷顶层，同时在前部区域通过电放电加工（EDM）和在侧面区域通过电化学加工（ECM）处理粘结层/超合金基底。该方法结合了EDM的高效率和ECM的优质表面质量，显示了在TBC镀层超合金上加工多个薄膜冷却孔的巨大潜力[13] [14]。然而，传统的AE-ECDM是在恒定工艺参数下进行的，由于陶瓷顶层和超合金基底在物理和化学性质上的差异，导致尺寸偏差，从而缩短了叶片的使用寿命。因此，需要一种能够根据加工过程演变自适应控制加工参数的AE-ECDM方法来高效制造TBC镀层超合金上的薄膜冷却孔。
在自适应控制制造中，电极间行为评估起着关键作用。为了提高加工质量，Smith等人通过声发射分析得出了放电的空间分布[15]。Koshy等人通过监测时间背压和冲压位移信号来跟踪EDM的穿透和完成情况[16]。为了区分电极间放电状态，Zhou等人计算了稳定电弧脉冲与总脉冲的比例[17]。Zhang等人研究了电流下降沿持续时间以辨别TBCs在AE-EDM过程中的放电模式[18]。Geng等人提出了一种基于平均电压变化的ECDM检测方法[19]。对于具有瞬态和非线性特征的信号，上述传统的数学统计方法需要手动特征提取设计，这严重依赖于领域 expertise。更糟糕的是，这些方法对不同加工条件的通用性较差。
深度学习作为一种通过训练人工神经网络进行过程监测和预测建模的关键策略，在制造领域中的应用越来越广泛[20] [21]。在过程监测方面，Li等人通过长短期记忆（LSTM）网络和深度神经网络（DNN）建立了铣削力与主轴振动之间的映射，提高了预测准确性[22]。为了提高EDM过程的稳定性，Ye等人开发了一个结合1D CNN和变换器编码器（TSE）的混合网络，实现了放电状态的实时监测[23]。为了减少SACE中的裂纹形成，Tang等人研究了放电电流特性，并引入了CNN和双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）模型进行突破性检测[24]。为了监测机床状态，Kim等人构建了一个多标签分类和CNN框架来分析声音信号[25]。在预测建模方面，Xu等人将卷积神经网络（CNN）与通道注意力机制相结合，以预测切割过程中的工具磨损，从而确保加工性能的一致性[26]。通过分析线切割电火花加工中主信号和噪声信号之间的相关特性，Yang等人引入了一种批量相关性时间卷积神经网络（BRTCN）来预测电极间放电状态[27]。Wang等人发现Beluga鲸优化（BWO）和门控循环单元（GRU）网络可以准确预测LBM中振镜扫描器的运动轨迹[28]。对于工业设备的预测性维护，Jiang等人设计了一种属性注意力LSTM网络，减少了冗余特征，并对更关键属性赋予更高的权重[29]。尽管如此，现有的深度学习方法大多针对特定工艺（如LBM、EDM和SACE）进行定制，其在具有多场耦合特性的AE-ECDM中的通用性有限。
本文考虑了CNN在提取局部特征方面的优势和GRU在捕获时间依赖性方面的优势，提出了一种用于AE-ECDM监测和控制的1D CNN-GRU网络。理论上，研究了陶瓷顶层、粘结层和超合金基底的加工特性以及突破行为。构建了1D CNN-GRU网络，并评估了其在不同加工阶段的识别性能。实验上，建立了监测和控制硬件系统，并确定了识别的窗口宽度和阈值标准。对TBC镀层超合金的加工阶段进行了识别。通过与恒定参数实验的比较分析，证明了所提出方法在提高加工性能方面的效果。此外，还验证了1D CNN-GRU网络在其他加工场景（包括耐磨密封涂层-金属系统和双层涡轮叶片）中的潜力。本研究的主要贡献如下：
(1) 将1D CNN-GRU网络引入AE-ECDM过程，实现了加工阶段的实时识别和参数的自适应调整，从而提高了TBC镀层超合金基底的加工性能。
(2) 揭示了TBC镀层超合金在整个加工过程中电放电特性的差异，包括开路电压、电放电模式和短路持续时间，为基于深度学习的加工阶段识别提供了理论基础。
(3) 提出的1D CNN-GRU控制框架实现了加工效率和质量之间的平衡，并在耐磨密封涂层-金属系统和双层工件上初步验证了其可行性。

2. 方法论
薄膜冷却孔的AE-ECDM方法是一个涉及电场、流场和化学场的多场耦合过程。如图1所示，过程的时间演变揭示了不同阶段，每个阶段都表现出特征性的电极间电压/电流波形。由于电压在区分电放电模式和非侵入式测量方面的优越灵敏度和准确性，因此选择电压作为电极间状态的关键特征。下面分析了不同的加工阶段：
(1) 辅助电极加工阶段。在去离子水介电体中，电极间隙产生电放电，传递的热能通过蒸发和熔化去除辅助电极，如图1(a)所示。去离子水的绝缘性使开路电压保持在约100 V。少数电放电以连续方式进行，随后发生24毫秒的短路。
(2) 陶瓷顶层加工阶段。随着辅助电极和管状工具电极的逐渐侵蚀，在辅助电极和陶瓷顶层之间沉积铜元素，形成导电层，如图1(b)所示。导电层通过辅助电极连接到脉冲电源的正极。在导电层和管状工具电极之间的电放电过程中，陶瓷顶层发生蒸发、熔化、热剥落和机械侵蚀。导电层在面积和厚度上的不规则性导致不稳定的电极间环境，从而同时出现正常电放电和电弧放电，后者持续时间更长、强度更大。
(3) 粘结层/超合金基底加工阶段。在低导电性盐溶液中，EDM和ECM在不同区域表现出同步行为。EDM在前部区域占主导地位，而在侧面区域由于电极间距离的不同，EDM逐渐转变为ECM。如图1(c)所示，电化学溶解过程可以消除由粘结层和超合金基底的热去除以及附着在陶瓷顶层上的导电层产生的重铸层。在低导电性的NaNO3溶液中，电放电呈现连续模式，没有明显的短路。由于电极间隙内的电化学反应，开路电压呈锯齿形，并随着过程的进行逐渐减小。需要注意的是，由于内部冲洗介电体的延迟，在粘结层/超合金基底加工阶段的一些波形与辅助电极加工阶段的波形相似。为了简化，以下分析中将辅助电极加工阶段合并到粘结层/超合金基底加工阶段中。
(4) 突破阶段。如图1(d)所示，由于加工过程中的径向损失，当管状工具电极穿透工件以扩大出口直径并确保薄膜冷却孔的形状精度时，需要持续馈电。馈电距离定义为突破距离。然而，由于涡轮叶片复杂的内部结构，过长的突破距离可能导致回击，从而损坏工作性能。关键的是，突破过程应在不到1秒的时间内完成，以彻底清除薄膜冷却孔底部形成的重铸层。因此，为了增强重铸层的电化学溶解行为，需要将工具电极保持在与最终位置。
在突破超合金基底之前，开路电压降至最低54-76 V。当管状工具电极穿透超合金基底时，由于流场的剧烈变化，电极间状态的稳定性受到影响，导致短路持续时间比突破前增加。然后，在特定次数的电放电后，电压保持在64-82 V的开路状态，这比突破前更高。加工阶段之间的开路电压、短路持续时间和电放电类型的差异为通过深度学习网络进行阶段识别提供了理论基础。

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图1. 薄膜冷却孔的不同加工阶段：(a) 辅助电极加工阶段；(b) 陶瓷顶层加工阶段；(c) 粘结层/超合金基底加工阶段；(d) AE-ECDM过程中的突破阶段。

本研究致力于开发一种自适应控制系统，其中采用1D CNN-GRU网络将电信号映射到加工阶段。具体过程如下：首先，收集大量电极间电压样本并进行预处理，以构建数据集。然后，建立了一个1D CNN-GRU网络的架构，其中前者通过卷积层从输入中提取局部特征，后者检查提取特征的时间依赖性。在训练过程中记录损失和准确率的曲线变化，以微调网络超参数。计算准确率、精确度、召回率和F1分数来评估网络性能。同时采用混淆矩阵和t-SNE技术来直观地展示不同处理阶段的识别能力。之后，根据识别结果，在处理参数上进行在线调整，包括脉冲电压、脉冲开启时间、脉冲关闭时间、峰值电流、管状工具电极运动和内部冲洗介质。测量半径偏差、处理时间和管状工具电极磨损情况，以研究所提出方法的实际制造能力。

3. 实验设置和材料
图2(a)展示了用于TBC涂层超合金的薄膜冷却孔加工设备的示意图，该设备包括脉冲电源、运动控制系统、介电供应装置、数据记录器和加工阶段识别平台。脉冲电源的正极连接到工件上，负极连接到管状工具电极上。为了促进加工产品的排出，管状工具电极在直线进给运动的同时以受控速度旋转。在陶瓷顶层涂层加工过程中，工作用的介电体是导电率为5 μS/cm的去离子水；而在剩余的处理时间里，通过管状工具电极向加工区域提供导电率为2000 μS/cm的NaNO3溶液。数据记录器（Hioki, 8861-50）用于存储电极间隙间的电压和电流信号。尽管选择电压信号作为单通道输入，电流信号仍有助于分析放电特性，从而确保在准备1D CNN-GRU网络数据集时的数据质量。

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图2. 实验描述。(a) 实验装置示意图；(b) EB-PVD TBC涂层超合金的示意图和微观结构。

图2(b)显示了TBC涂层超合金工件的示意图和微观结构。选用了镍基超合金DZ125作为基材。热障涂层中的陶瓷顶层为8 wt.%氧化钇稳定的氧化锆（8YSZ），粘结层为NiCrCoAlY。这两种涂层都是通过电子束蒸发沉积（EB-PVD）形成的，厚度分别为160 μm和45 μm。此外，在加工前，准备了一块厚度为50 μm的铜片作为辅助电极，以在开始时触发电放电。根据先前的实验优化结果[19]，陶瓷顶层涂层、粘结层/超合金基材和击穿阶段分别在处理条件Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ下进行加工，详细信息见表1。

表1. TBC涂层超合金的1D CNN-GRU辅助电放电腐蚀（AE-ECDM）处理条件

项目 条件Ⅰ 条件Ⅱ 条件Ⅲ
工具电极 黄铜管（Φ0.5 mm） 黄铜管（Φ0.5 mm） 黄铜管（Φ0.5 mm）
旋转速度 400 r/min 400 r/min 400 r/min
工作介电体 去离子水（5 μS/cm） NaNO3溶液（2000 μS/cm） NaNO3溶液（2000 μS/cm）
冲洗压力 8 Mpa 8 Mpa
脉冲电压 100 V 80 V 55 V
脉冲开启时间 12 μs 12 μs 16 μs
脉冲关闭时间 30 μs 20 μs 20 μs
峰值电流 5 A 8 A 8 A

4. 1D CNN-GRU网络用于AE-ECDM

4.1. 数据集准备
1D CNN-GRU数据集的质量对加工过程至关重要。为了获得更全面的数据集，需要收集TBC涂层超合金在整个薄膜冷却孔加工过程中的电极间电压信号。本节中的实验是在条件Ⅰ下进行的，电压探头的采样率为25 kS/s。部分原始数据如图3(a)所示。信号中存在大量噪声，这些噪声来源于电放电过程中的电磁干扰以及脉冲电源和记录设备的固有特性。因此，在深度学习网络训练之前，应对数据集进行预处理。

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图3. 数据集准备过程。(a) 原始数据；(b) 小波去噪数据；(c) 陶瓷顶层涂层的数据；(d) 粘结层/超合金基材的数据。
小波去噪基于小波变换，是一种能够保留重要信号特征的信号处理方法。其核心概念是将原始信号通过小波变换分解成多个尺度，对小波系数进行阈值处理以消除噪声，然后再通过逆小波变换重建处理后的信号[30]。这里使用了Haar小波，因为它在处理具有尖锐边缘的场景时表现出色[31]。分解层数为4，并采用了硬阈值处理。小波系数的阈值经验性地设置为10%，以平衡噪声减少和关键特征保留。图3(b)展示了处理后的数据结果。

在加工开始时，管状电极没有内部冲洗介质流动。如图3(c)和图3(d)所示，陶瓷顶层涂层和粘结层/超合金基材的电压波形表现出持续约0.14秒的周期性模式。还可以注意到，用于识别不同加工阶段（如电弧放电、电放电和短路）的关键特征在时间域中紧密聚集。为了降低计算成本并提高训练效率，实际操作是从这些具有显著特征的区域提取数据，而忽略其他区域中的开路数据。陶瓷顶层涂层和粘结层/超合金基材的数据分别采集了2000个周期的数据，每个周期大约持续0.04秒，包含1000个数据点。如第2节所述，短路持续时间和开路电压的波动是击穿阶段的显著特征。因此，收集该阶段的所有数据以确保深度学习网络的实时性能。其他数据配置与陶瓷顶层涂层加工阶段和粘结层/超合金基材加工阶段的配置一致。随后，根据第2节中对放电特性的分析，对数据进行标记，其中0对应陶瓷顶层涂层加工阶段，1对应粘结层/超合金基材加工阶段，2对应击穿阶段。整个数据集被分为80%的训练集和20%的验证集。为了防止数据泄露，相同工件的电压信号不会在训练集和验证集之间共享。

4.2. 一维卷积神经网络（1D CNN）
卷积神经网络（CNN）是一种具有分层卷积计算和深度架构的前馈神经网络。在大多数情况下，CNN被认为是二维CNN，其中卷积在X和Y两个维度上执行，特别适用于基于图像的分析和自然语言处理[32]。然而，电极间隙间的电压信号本质上是一个时间序列数据，采用一维卷积神经网络（1D CNN）来分析这一数据是有益的。其基本方法是通过对输入数据执行卷积和池化操作来提取特征，将输入数据映射到高维特征空间，然后利用全连接层对这些特征进行分类或回归。

1D CNN通常由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层组成。卷积层和池化层以交替的方式排列，以便快速从输入层捕获深层特征。为了演示卷积和池化层的计算过程，假设使用了一个卷积核。在图4(a)中，输入数据被格式化为(x1, x2, …, xi)，其中i表示数据长度。卷积核定义为(a1, a2, a3)，大小为3，滑动步长为1。卷积层的计算结果如下：
(1)
其中b表示卷积核的偏移量，L表示ReLU激活函数。

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图4. 提出的1D CNN-GRU网络。(a) 1D卷积和池化过程示意图；(b) GRU单元结构；(c) 1D CNN-GRU的架构。
从卷积计算中得到的特征向量被传递到池化层，以减小特征规模并简化计算复杂性。常用的池化机制是平均池化和最大池化。考虑到处理电压的非线性和时变特性，采用最大池化来保留显著特征并减少冗余信息。池化大小和步长都配置为2，因此池化操作将向量压缩到其初始长度的一半。数学描述如下：
(2)
其中max(·)表示最大值函数。

在全连接层中，每个神经元与前一层的所有神经元相连。它的作用是对通过卷积和池化计算得到的局部特征进行非线性拟合，从而为输出层生成全局特征。

4.3. 门控循环单元（GRU）
门控循环单元（GRU）是一种改进的长短期记忆（LSTM）网络，旨在解决传统RNN在反向传播过程中遇到的梯度消失和爆炸问题[33]。与LSTM网络相比，GRU具有更简单的结构和更高效的计算能力，非常适合需要高实时性能的应用，如语音识别和在线机器翻译。GRU单元结构如图4(b)所示，包含更新门（zt）和重置门（rt）。更新门控制应保留并融合到当前状态（ht）中的前一时刻的隐藏状态信息量；重置门决定前一时刻的隐藏状态信息需要忘记的程度。具体的前向传播过程如下计算：
(3)
其中σ(·)表示Sigmoid激活函数，tanh(·)表示双曲正切激活函数。xt是当前时刻的输入，是当前时刻的候选隐藏状态，Wz, Wr, Uz, Ur是权重矩阵，bz, br是相应的偏置参数，⊙是元素间运算。

4.4. 1D CNN-GRU网络构建
所提出的1D CNN-GRU网络以顺序方式集成了一维CNN网络和GRU网络。1D CNN-GRU网络的系统架构和相关细节如图4(c)所示，包括输入层、隐藏层和输出层。输入层包含时间序列数据，格式为1000x1。输出层对应于薄膜冷却孔加工的不同阶段，包括陶瓷顶层涂层、粘结层/超合金基材和击穿阶段。隐藏层由3个卷积层、3个池化层、1个GRU层和1个全连接层组成。为了提高网络的泛化能力和训练稳定性，在每个卷积层和激活函数之间实施了批量归一化。此外，在GRU层和全连接层之间引入了dropout正则化，以防止网络过拟合。表2提供了网络的特定配置参数。过滤器、核大小、卷积步长以及池化大小和步长遵循文献[23]中报告的CNN配置。其余设置（包括批量大小、隐藏层大小、概率和学习率）通过Optuna超参数搜索方法进行了优化。卷积核的数量分别为4、8和16，核大小为3，卷积步长为1，没有填充。仍然使用最大池化，池化大小为2，池化步长为2。激活函数为ReLU函数，数学表达式如下：
(4)

表2. 1D CNN-GRU网络的特定配置

类型 规格
输出形状 输出/1000×1
Conv 1 998×4 MaxPooling 1D Pooling_size = 2, Stride = 2
Conv 1 998×4 MaxPooling 1D Pooling_size = 2
Conv 1 897×8 MaxPooling 1D Pooling_size = 2
Conv 1 897×8 MaxPooling 1D Pooling_size = 2
Conv 1 16 24 Pooling_size = 2
Conv 1 16 24 Pooling_size = 2
GRU 128 128×1 Dropout = 0.5
Fully 1 Output/3×1 Out_features = 64

在GRU网络中，隐藏层的数量设置为128，并且有一个全连接层。选择Adam优化器进行训练，学习率为0.005。采用的损失函数是交叉熵函数，它在分类问题中表现优异[34]。其表达式为：(5)其中N是样本数量，C是类别数量，yij是一个二进制指示器（0或1），表示样本i的实际标签中是否存在类别j，π(i,j)是样本i被分类为j的预测概率。4.5 1D CNN-GRU网络性能评估为了展示所提出的1D CNN-GRU网络的性能，本节将其与1D CNN、LSTM、GRU和1D CNN-LSTM网络进行了比较。由于热障涂层超合金的AE-ECDM处理状态识别本质上是一个多分类问题，因此选择了准确性、精确度、召回率和F1分数作为评估指标。计算公式如下：(6)其中TP（真阳性）和TN（真阴性）是正确识别的实例，FP（假阳性）和FN（假阴性）是错误的识别结果。结果如图5所示。图5(a)的检查表明，与LSTM和GRU循环神经网络相比，1D CNN网络的准确性有所提高。具体来说，LSTM网络的准确率为71%，而1D CNN网络的准确率达到了91%。1D CNN通过卷积核提取局部特征，对局部信号变化非常敏感。相比之下，LSTM/GRU依赖于学习长期依赖性。在本研究中描述的处理环境中，处理阶段的区分更多地依赖于局部放电特征，而不是长期记忆。循环网络结构可能会稀释局部变异信息。然而，传统的1D CNN缺乏显式的序列建模机制，这限制了其表示非平稳信号和时间演化能力，特别是在突破事件附近对开路电压变化的敏感性。因此，循环神经网络和卷积神经网络的融合可以进一步提高识别精度，使得1D CNN-GRU网络能够达到理想的100%准确率。关于类别级别的精确度，如图5(b)所示，LSTM网络在陶瓷涂层处理阶段和突破阶段的性能较差，分别记录了73%和63%。而GRU网络在粘结涂层/超合金基材处理阶段的性能最差，仅为77%。另一方面，1D CNN-GRU网络在所有类别中都表现出优越的性能，精确度达到了理想的100%。图5(c)和(d)中的事实表明，1D CNN-GRU网络在召回率和F1分数方面也表现出色。下载：下载高分辨率图像（630KB）下载：下载全尺寸图像图5. 不同网络之间的总体性能比较。(a) 准确率；(b) 精确度；(c) 召回率；(d) F1分数。为了研究预测结果（TP、TN、FP、FN）的分布并追踪错误趋势，使用了图6所示的混淆矩阵进行直观可视化。矩阵对角线上的X(i, i)表示i类别样本正确识别的概率。发现所有网络中陶瓷涂层处理阶段的真阳性率都超过了95%。然而，与其他网络相比，LSTM网络倾向于过度预测陶瓷涂层处理阶段，其假阳性率较高，尤其是在粘结涂层/超合金基材处理阶段被错误分类为陶瓷涂层处理阶段的情况。这一发现也有助于理解LSTM网络在陶瓷涂层处理阶段精确度较低的原因。对于粘结涂层/超合金基材处理阶段和突破阶段，LSTM网络的假阴性率分别为45.25%和37.25%，明显高于其他网络。这支持了之前关于LSTM网络召回率较低的结论。这可能是因为LSTM网络具有复杂的架构和耗时的训练过程，未能为这些类别提供足够的学习。下载：下载高分辨率图像（572KB）下载：下载全尺寸图像图6. 不同网络的混淆矩阵。(a) 1D CNN；(b) LSTM；(c) GRU；(d) 1D CNN-LSTM；(e) 1D CNN-GRU。1D CNN-GRU网络的训练过程如图7所示。可以看出，随着训练次数的增加，训练集和验证集的损失曲线和准确率曲线都迅速收敛。然后，训练集和验证集的损失分别维持在较低水平8.12×10-5和5.60×10-4，准确率都接近最优值1.0。此外，没有发现过拟合或欠拟合的问题。曲线没有显著波动，表明网络的训练过程是稳定的。训练次数设置为15次，以平衡网络的训练效率和识别性能。下载：下载高分辨率图像（235KB）下载：下载全尺寸图像图7. 1D CNN-GRU网络的训练过程。(a) 损失曲线；(b) 准确率曲线。t分布随机邻域嵌入（t-SNE）是一种深度学习中的非线性降维技术，可以将高维数据可视化到2D或3D空间中，从而辅助聚类分析[35]。图8显示了训练集和验证集的初始状态和分类结果的2D t-SNE分布。起初，陶瓷涂层处理阶段和突破阶段的样本之间没有重叠。而粘结涂层/超合金基材的样本覆盖了更大的分布范围，并与其他类别混合在一起，表明类别识别出现混淆。经过1D CNN-GRU网络处理后，每个类别的分布范围被缩小，它们之间的分离变得更加明显。总之，1D CNN-GRU网络能够准确识别输入数据。下载：下载高分辨率图像（969KB）下载：下载全尺寸图像图8. 1D CNN-GRU网络的t-SNE特征可视化。(a) 训练输入层；(b) 训练输出层；(c) 测试输入层；(d) 测试输出层。5. 结果与讨论5.1. AE-ECDM的监控与控制为了最大化AE-ECDM的性能，跟踪电极间隙的处理动态并修改处理条件非常重要。图9中规定了使用1D CNN-GRU网络的监控和控制策略：(1)启动。配置程序操作所需的环境设置，包括采样率、窗口宽度（wd）、识别阈值（σ0、σ1和σ2）、阶段标志S以及辅助电极的处理条件1。1D CNN-GRU的理想识别序列为1-0-1-2。当标签1重复出现时，使用状态标志S来确定正确的趋势。状态标志S设置为0，表示接下来的阶段应该是陶瓷涂层处理阶段。此外，采样率默认为25 kHz。(2) 1D CNN-GRU网络识别。从电极间隙收集的电压数据经过预处理并格式化为N x 1000数组。然后将该数组输入到1D CNN-GRU网络中，生成N × 1的识别结果数组。(3) 平均值计算。计算上述识别结果数组的平均值。(4) 逻辑决策。当状态标志S = 0且平均值小于σ0时，当前时刻记录为陶瓷涂层处理阶段，并将状态标志S设置为1。当状态标志S = 1且前一刻是陶瓷涂层处理阶段且平均值大于σ1时，当前时刻记录为粘结涂层/超合金基材处理阶段。同样，当前时刻是粘结涂层/超合金基材处理阶段且平均值大于σ2时，当前时刻被视为突破阶段。否则，维持前一时刻的处理阶段。(5) 基于规则的处理条件切换。当处理阶段发生变化时，调整当前处理阶段的最优处理条件。(6) 处理完成。在完成突破距离和保持时间后，单孔处理结束。下载：下载高分辨率图像（638KB）下载：下载全尺寸图像图9. 使用1D CNN-GRU网络的监控和控制策略。5.2. 窗口宽度和识别阈值的选择窗口宽度和识别阈值在确定1D CNN-GRU网络的在线识别性能中起着关键作用。窗口宽度的选择本质上是响应性和鲁棒性之间的折中。较大的窗口宽度通过捕获更丰富的放电信息来提高准确率，但代价是响应时间增加。相反，较小的窗口宽度由于数据有限而降低准确率。在本工作中，窗口宽度定义了单个信号采集实例中收集的样本数量。预期样本数量为N x 1000，以确保与1D CNN-GRG网络的兼容性，其中N是一个整数。实际处理过程中，电极间隙的状态是不可预测的，会导致随机放电，破坏特定放电特性的连续性。因此，为了提高处理阶段识别的可靠性，统计分析应结合多个网络输入数据样本而不仅仅是单个样本。此外，窗口宽度的确定应基于以下标准：(1) 快速识别——减少网络识别阶段与实际处理阶段转换时刻之间的差异；(2) 准确识别——在处理阶段内部最小化识别波动，同时在转换期间最大化对比度，特别是在突破阶段。图10(a)展示了AE-ECDM过程的波形，其中辅助电极、陶瓷涂层、粘结涂层/超合金基材和突破之间的转换时刻分别为9.79564秒、35.74156秒和46.83684秒。图10(b)、(c)、(d)和(e)分别提供了窗口宽度为2000、4000、8000和16000时的识别结果。在窗口宽度为2000时，识别延迟分别达到最小值44.32毫秒、18.40毫秒和21.24毫秒。然而，在粘结涂层/超合金基材处理阶段，陶瓷涂层缺陷数据的意外出现导致了错误的处理阶段判断。窗口宽度为16000时，庞大的数据集增加了计算开销，并将识别延迟延长到444.32毫秒、418.40毫秒和562.50毫秒，可能导致工件受到背面撞击损伤。在窗口宽度为4000和8000时，识别延迟小于200毫秒。与前者相比，后者在突破时刻附近的网络识别结果差异更加明显。因此，窗口宽度设置为8000。下载：下载高分辨率图像（1MB）下载：下载全尺寸图像下载：下载高分辨率图像（1MB）下载：下载全尺寸图像图10. 窗口宽度和识别阈值的优化。(a) 电压模式；窗口宽度分别为(b) 2000；(c) 4000；(d) 8000；(e) 16000时的识别结果。在确定窗口宽度内的数据后，计算平均值并与识别阈值进行比较，以检测任何处理阶段转换。高阈值会导致处理阶段转换期间的漏检，而低阈值会导致误检，这两种情况都对处理结果有害。根据文献[24]中报告的阈值确定策略，网络识别结果在转换时刻附近的差异分别为0.5、0.5和0.625。为了平衡网络错误的风险和灵敏度要求，识别阈值σ0、σ1和σ2分别配置为0.75、0.25和1.31。5.3. 识别验证实验为了评估1D CNN-GRU模型在识别处理阶段的可靠性和鲁棒性，使用处理条件Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ製作了薄膜冷却孔。具体来说，对于处理条件Ⅲ，脉冲电压升高到120 V，因为55 V不足以处理陶瓷涂层。在识别出陶瓷涂层、粘结涂层/超合金基材和突破后，立即停止了管工具电极的移动，并通过激光共聚焦显微镜和SEM对表面轮廓和出口形状进行了后续分析。每组实验进行了10次，选择了一个结果进行详细分析。相应的处理结果如图11所示。在处理条件Ⅰ下，孔深分别达到62.636微米和284.969微米，表明正在进行的处理分别涉及陶瓷涂层和粘结涂层/超合金基材。出口形状不规则，其最大尺寸331微米小于管工具电极的名义直径500微米。这表明处理系统将管工具电极的磨损区域穿透工件视为突破事件，导致熔融液滴残渣沉积在孔边缘。此外，在所有10个实验案例中，处理系统均未出现过早停止或响应失败的情况。上述分析表明，1D CNN-GRU网络能够高效且实时地识别不同的处理阶段，包括陶瓷涂层、粘合涂层/超合金基底以及突破阶段。在处理条件Ⅱ和Ⅲ下，尽管由于放电能量差异和放电行为的随机性导致孔深和出口形状存在差异，实验数据仍然支持相同的结论。

图11. 用于识别陶瓷涂层、粘合涂层/基底和突破阶段的表面轮廓和出口形状。

此外，图12展示了用于识别陶瓷涂层和粘合涂层/超合金基底的示例性表面形态和EDS（能谱仪）结果。经处理的表面覆盖有熔融产物，其中存在微裂纹和空洞。根据图2中热障涂层的超合金的元素分布，图12(a-1)中Zr和O元素的存在表明正在处理陶瓷涂层，而图12(b-1)中Al和Ni的出现则表明已进入更深的粘合涂层/超合金基底阶段。图12(a-2)和(b-2)中展示的管状工具电极磨损长度和元素分析进一步证实了之前的结论。

图12. 用于识别(a)陶瓷涂层和(b)粘合涂层/超合金基底的表面形态和EDS分析。

5.4. 在TBC涂层超合金上的薄膜冷却孔加工
为了评估1D CNN-GRU网络对AE-ECDM（电火花加工）性能的提升效果，研究人员在TBC涂层超合金上进行了薄膜冷却孔的加工，选定了恒定处理条件Ⅰ和Ⅲ作为对照组。加工后，将孔切段并打磨，然后用环氧树脂封装。尺寸偏差通过半径偏差L来量化，该偏差通过公式(7)计算得出。

基于重复实验的数据，进行了系统的统计计算。图13展示了不同处理条件下的加工性能统计分布。处理条件Ⅲ和Ⅰ在处理效率和质量之间存在权衡：前者更注重效率，而后者则相反。相比之下，采用1D CNN-GRU的网络实现了性能的平衡。

图13. 不同处理条件下的加工性能统计分布。(a) 半径偏差；(b) 磨损长度；(c) 加工时间。

对每组实验的代表性案例进行了更详细的分析。实验结果如图14所示。在恒定处理条件Ⅲ下，半径偏差最大达到150.1微米。这一现象归因于较高的脉冲电压、脉冲宽度和峰值电流，这导致了强烈的电放电能量，从而在陶瓷涂层和粘合涂层之间的界面处产生应力集中，由于两者在热物理特性（包括热膨胀系数和抗拉强度）上的显著差异，从而引发了分层甚至剥落缺陷，降低了加工质量。强烈的电放电能量可以提高材料去除效率，使得加工时间最短为32秒，电极磨损最大为1079微米。在恒定处理条件Ⅰ下，半径偏差为49.8微米，这表明温和的放电能量有助于确保尺寸一致性，这与文献[18]中的发现一致。管状工具电极的最小磨损长度为564微米。然而，118秒的较长加工时间对大规模薄膜冷却孔的生产构成了挑战。借助1D CNN-GRU网络，半径偏差为61.0微米。尽管在处理条件Ⅰ下去除了陶瓷涂层，但在处理条件Ⅱ下针对粘合涂层和超合金基底的高能量放电产生了大量碎片，从而在电极间隙内引发了二次电放电，进一步去除了陶瓷涂层。管状工具电极的磨损长度为633微米，加工时间为40秒，在0.05水平上与恒定处理条件Ⅲ下的测量结果无统计学显著差异。上述结果表明，采用1D CNN-GRU网络的AE-ECDM与恒定处理条件Ⅲ相比，半径偏差减少了59.4%，电极磨损长度减少了41.3%，效率提高了66.1%。因此，所提出的方法结合了温和处理条件在保证质量方面的优势和强烈处理条件在提高效率方面的优势。

图14. 在(a)恒定处理条件Ⅲ；(b)恒定处理条件Ⅰ；(c) 1D CNN-GRU支持下的处理条件下的薄膜冷却孔代表性实验结果。

5.5. 扩展的加工场景
尽管前文已经证明了1D CNN-GRU网络在特定工件下的可行性，但实际制造场景通常涉及陶瓷或合金属性以及结构配置的变化。评估该网络在扩展场景下的通用性是至关重要的。

耐磨密封涂层是解决先进航空发动机中间隙调节和气体泄漏问题的关键方法。这里选择了一个多层结构的样品作为工件，其密封涂层-基底配置为Al/hBN和钛合金，各层的厚度分别约为900微米、110微米和2000微米。加工前获取了各层的电压信号，然后重新训练了1D CNN-GRU网络。图15展示了加工后微孔的结果。孔入口轮廓具有高几何精度，加工时间为52秒，半径偏差为53.8微米。此外，在高放大倍率下观察基底（图15(d)），发现处理后的表面光滑，没有明显的微裂纹。

图15. 使用1D CNN-GRU网络处理Al/hBN-钛合金工件。(a) 样品配置；(b) 孔入口；(c) 半径偏差测量；(d) 高放大倍数下的钛合金表面形态。

双壁涡轮叶片由于具有优异的耐高温性能，在先进航空发动机中也逐渐发挥了关键作用。图16展示了在双壁结构样品上加工的微孔。该样品尺寸为20x20x5毫米，通过线切割电火花加工（WEDM）制造了一个宽约650微米的凹槽，以模拟内外壁之间的狭窄间隙。为TBC涂层超合金设计的网络权重直接应用于双壁结构样品。在20次独立实验中识别了电压数据，准确率、精确度、召回率和F1分数均达到或超过0.98，证明了1D CNN-GRU网络在面对结构差异时的零样本泛化能力。如图16(b)所示，加工后的微孔横截面没有发现反向撞击缺陷，表明管状工具电极在穿透样品后停止了进给。此外，经过金相腐蚀处理后，样品的孔壁上没有残留的再铸层。基于上述实验结果，所提出的1D CNN-GRU网络在处理具有多层结构和双壁结构的工件方面显示出良好的前景。

图16. 使用1D CNN-GRU网络处理的双壁样品结果。(a) 样品配置；(b) 加工后的薄膜冷却孔。

6. 结论
针对TBC涂层超合金上的薄膜冷却孔的高性能加工，本文提出了一种基于1D CNN-GRU的辅助电极电化学放电加工（AE-ECDM）方法，该方法通过分析电放电行为来确定当前的处理阶段，然后动态调整加工条件。结论如下：
(1) 对辅助电极加工阶段、陶瓷涂层加工阶段、粘合涂层/超合金基底加工阶段和突破阶段的电压特性进行了评估。放电模式、短路持续时间和开路电压的差异为自适应控制的AE-ECDM提供了理论支持。
(2) 开发并评估了1D CNN-GRU网络在分类指标上的表现，其准确率、精确度、召回率和F1分数均优于1D CNN、LSTM、GRU和1D CNN-LSTM网络。混淆矩阵、t-SNE可视化和验证实验进一步证实了1D CNN-GRU网络的强大识别能力。
(3) 1D CNN-GRU支持的AE-ECDM实现了薄膜冷却孔的质量与效率之间的平衡。具体来说，与强烈的处理条件相比，该方法使半径偏差减少了59.4%（61.0微米），电极磨损长度减少了41.3%（633微米）；而在温和的处理条件下，加工时间减少了66.1%（40秒）。
(4) 在扩展的加工场景中，耐磨密封涂层-金属系统的半径偏差为53.8微米，加工时间为52秒。双壁结构样品的处理过程中没有出现反向撞击和再铸层。这些发现凸显了1D CNN-GRU网络在提升加工性能方面的实际潜力。

在本研究的背景下，1D CNN-GR网络及其窗口宽度和阈值设置针对特定加工条件进行了调整，以增强工艺性能。未来的研究将旨在收集多源数据，并整合诸如自适应调整策略、迁移学习和领域适应等方法，以在不同加工条件下加强网络的泛化能力。