机器学习和物联网驱动技术在加工过程中监测工具磨损：一项全面的综述

这篇论文的标题是《Machine-Learning and Internet-of-Things-Driven Techniques for Monitoring Tool Wear in Machining Process: A Comprehensive Review》，由 Sudhan Kasiviswanathan、Sakthivel Gnanasekaran、Mohanraj Thangamuthu 和 Jegadeeshwaran Rakkiyannan 四位作者共同撰写。论文发表在《Journal of Sensors and Actuator Networks》2024年第13卷，编号为53。

摘要

论文讨论了工具状态监测（Tool Condition Monitoring, TCM）系统在工业4.0制造领域的重要性。
TCM系统通过传感器和监测技术快速识别和诊断数控机床（CNC）的工具磨损、缺陷和故障。
论文强调了TCM在制造业中的关键作用，并概述了TCM数据处理和分析的挑战。
论文探讨了各种TCM系统，包括切削力、声发射、振动和温度监测系统。
论文还探讨了将工业物联网（Industrial Internet of Things, IIoT）和机器学习（Machine Learning, ML）整合到CNC机床TCM系统中的可能性。

关键词

工具状态监测
工业物联网
机器学习
工业4.0
CNC车削过程
信号处理

主要内容

引言：介绍了未来工业的转变，强调了先进的传感器技术、嵌入式系统、机器学习和云计算技术在制造系统中的作用。
TCM系统的发展：从1950年代的早期监测工具磨损概念到1970年代数控机床的出现，再到1980年代传感器和信号处理技术的引入，以及2000年代机器学习和早期物联网概念的进步。
数据采集：讨论了TCM中使用的直接和间接监测方法，包括视觉检测、热成像、光学显微镜、激光位移传感器、电容和电感传感器、超声波传感器、电流监测和力监测等。
TCM信号和数据处理：
- 信号处理：包括预处理、滤波、信号分段和特征处理。
- 特征提取：从时间域、频率域和时频域提取特征。
- 降维：减少特征数量，提高分类模型的效率和准确性。
机器学习和深度学习在TCM系统中的应用：
- 机器学习：使用统计和计算技术预测设备故障，优化维护计划。
- 深度学习：使用多层神经网络模型处理序列数据和时间序列，如预测工具磨损。

4.1. Machine Learning for TCM

机器学习在TCM中的应用利用了先进的统计和计算技术来预测设备故障、优化维护计划，并提高整体生产效率。机器学习模型通过从历史数据和实时传感器输入中学习，能够更准确地分类工具状态、估计剩余工具寿命，并预测未来的工具故障。

数据预处理：数据收集后，进行标记、归一化、去噪，以准备用于测试和训练。
模型选择：通过应用不同的机器学习模型，识别出最佳的分类器。
算法类型：包括决策树、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、k-最近邻（KNN）、神经网络等。

4.2. Deep-Learning Models for TCM

深度学习是机器学习的一个子集，它使用具有多个层的人工神经网络来模拟数据中的复杂模式。深度学习模型能够自动从原始数据集中学习代表性特征，而无需人工选择和分配特征。

自动特征学习：深度学习模型能够自动映射输入信号和输出条件之间的关系，通过多层网络学习数据中的模式。
数据挑战：深度学习在TCM中的应用面临的一个主要挑战是缺乏大型、标记过的数据集。为了克服这一限制，研究提出了数据增强、合成数据生成、迁移学习、少样本学习和半监督学习等方法。

4.3. Transfer Learning Models for TCM

迁移学习可以减少从头开始训练新模型的计算成本，因为预训练模型已经学习了数据的一些基本特征和模式。这种方法可以在新任务上更快、更准确地学习，从而实现更有效和高效的优化。

预训练模型：利用在大型数据集上预训练的深度神经网络，如AlexNet、GoogLeNet和ResNet-50，来提高TCM的性能。

4.4. Long Short-Term Memory Networks

长短期记忆（LSTM）网络是特别适合处理序列数据和时间序列任务的循环神经网络（RNN）类型，如预测加工过程中的工具磨损。

实时分析：LSTM网络能够实时分析主轴电流等数据，准确评估工具磨损范围。

4.5. Scalability of ML Algorithms

在工业环境中，机器学习算法的可扩展性对于成功部署TCM系统至关重要，尤其是在数据量大、设备众多的情况下。

分布式计算：使用如Apache Hadoop和Apache Spark等分布式计算框架，可以并行处理大型数据集。
云计算平台：AWS、Azure和Google Cloud等云平台提供了可扩展的基础设施，根据工作负载需求动态分配资源。

4.6. Comparative Analysis of Algorithms for TCM

不同机器学习算法在TCM中的应用具有独特的性能准确性，需要根据性能指标和要求进行选择。

性能指标：包括准确性、计算效率、对噪声的鲁棒性、实时适用性等。
算法比较：比较了SVM、决策树、随机森林、KNN、CNN、LSTM等算法的性能。
结论

机器学习和深度学习技术在TCM系统中的应用，通过提供实时监测和数据驱动的决策支持，显著提高了制造业的效率和精度。随着技术的不断进步，未来的TCM系统将更加智能和高效，能够更好地适应不断变化的制造环境和需求。

6. 工业物联网及其在现代TCM中的应用：