局部可解释和模型无关解释 (LIME) 是一种可解释的人工智能 (XAI) 方法,用于识别智能磨削过程中预测平均表面粗糙度 (Ra) 的全局重要时频带。智能磨削装置包括一台 Supertech CNC 精密表面磨床,配备一个 Dytran 压电加速度计,沿切线方向 (Y 轴) 安装在尾座主轴上。每次磨削时,都会捕获振动特征,并使用 Mahr Marsurf M300C 便携式表面粗糙度轮廓仪记录地面真实表面粗糙度值。在整个实验中,粗糙度值范围为 0.06 至 0.14 微米。提取磨削过程中收集的每个振动信号的时间频域频谱图帧。建模卷积神经网络 (CNN) 以基于这些频谱图帧及其图像增强来预测表面粗糙度。最佳 CNN 模型能够预测粗糙度值,总体 R2 分数为 0.95,训练 R2 分数为 0.99,测试 R2 分数为 0.81,仅使用 80 组振动信号(对应 4 次实验,每次 20 次试验)。虽然数据量不足以保证在现实场景中达到这样的性能指标,但可以提取这些复杂的深度学习模型捕获的关系背后的统计一致的解释。在开发的表面粗糙度 CNN 模型上实施了 LIME 方法,以识别影响预测的重要时频带(即频谱图的超像素)。基于在频谱图帧上确定的重要区域,确定了影响表面粗糙度预测的相应频率特性。基于 LIME 结果的重要频率范围约为 11.7 至 19.1 kHz。通过基于重要频率范围并考虑奈奎斯特标准将采样率从 160 kHz 降低到 30、20、10 和 5 kHz,证明了 XAI 的强大功能。通过仅提取低于其相应奈奎斯特截止值的时间频率内容,为这些范围开发了单独的 CNN 模型。通过比较模型性能提出了一种适当的数据采集策略,以论证选择足够的采样率来成功且稳健地捕捉磨削过程。© 2023 制造工程师协会 (SME)。由 Elsevier Ltd. 出版。保留所有权利。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)由 NAMRI/SME 科学委员会负责同行评审。关键词:卷积神经网络;可解释机器学习;XML;可解释人工智能;XAI;局部可解释和模型无关解释;LIME;表面粗糙度;表面磨削;光谱图
第 38 卷第 3 期《齿轮技术》是《齿轮制造杂志》(ISSN 0743-6858),每月出版一次,除二月、四月、十月和十二月外,由美国齿轮制造商协会出版,地址为 1840 Jarvis Avenue, Elk Grove Village, IL 60007,电话为 (847) 437-6604。封面价格为 7.00 美元,美国期刊邮资在伊利诺伊州阿灵顿高地和其他邮寄处支付(USPS 编号 749-290)。美国齿轮制造商协会尽一切努力确保《齿轮技术》中描述的流程符合合理的工程实践。作者和出版商对在遵循所述程序时造成的伤害概不负责。邮政局长:将地址变更寄至 GEAR TECHNOLOGY, The Journal of Gear Manufacturing, 1840 Jarvis Avenue, Elk Grove Village, IL, 60007。内容版权归美国齿轮制造商协会所有 ©2021。未经出版商书面许可,不得以任何形式或任何方式(电子或机械方式,包括影印、录制或任何信息存储和检索系统)复制或传播本出版物的任何部分。广告内容须经出版商批准。加拿大协议编号 40038760。
第 38 卷,第3 GEAR TECHNOLOGY,齿轮制造杂志 (ISSN 0743-6858) 每月出版,二月、四月、十月和十二月除外,由美国齿轮制造商协会出版,地址:1840 Jarvis Avenue, Elk Grove Village, IL 60007,电话:(847) 437-6604。封面价格 7.00 美元,美国期刊邮资在伊利诺伊州阿灵顿高地和其他邮寄处支付(USPS 编号749-290)。美国齿轮制造商协会尽一切努力确保 GEAR TECHNOLOGY 中描述的流程符合合理的工程实践。作者和出版商均不对遵循所述程序时造成的伤害负责。邮政局长:将地址变更寄至 GEAR TECHNOLOGY,《齿轮制造杂志》,1840 Jarvis Avenue,Elk Grove Village,IL,60007。内容版权归美国齿轮制造商协会所有 ©2021。未经出版商书面许可,不得以任何形式或任何电子或机械方式(包括影印、录制或任何信息存储和检索系统)复制或传播本出版物的任何部分。广告内容须经出版商批准。加拿大协议编号40038760。
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摘要。为获得高质量的航空发动机叶片,将包括840D数控砂带磨床、828D机器人、Win3Ds坐标测量机和数字料仓的自适应砂带磨削方法应用于叶片的精密磨削。但各设备采集的数据不能及时有效地上传、下载,造成异构数据信息沟通不畅的问题。因此,本文提出了一种面向机载叶片自适应处理方法的异构数据交互策略。首先,在分析加工过程中异构数据集成特点的基础上,研究了基于XML的航空发动机综合数据集成的交互方法。其次,建立了磨削过程中数据的集成模型及交互机制。最后,针对典型叶片进行了交互策略的实验验证。验证结果表明,实现异构数据后,数据交互传输准确,加工叶型精度在设计范围内。