基于cGAN的刀具磨损状态监测数据集增强方法

在刀具磨损过程中，通常采集的正常磨损阶段的样本数据比初始磨损阶段和急剧磨损阶段的样本数据量多，这导致刀具磨损状态数据集不平衡，从而使深度学习网络模型对刀具磨损状态预测准确性降低。针对问题，文章提出一种基于cGAN的刀具磨损状态监测数据集增强方法。在cGAN中添加了类别条件信息，有利于生成器更好的捕捉刀具磨损样本的数据分布特点，从而生成和真实刀具磨损样本分布相似的样本。采集铣削加工过程中的振动信号，将振动信号转换成频谱数据输入到c GAN中，cGAN通过生成器和鉴别器之间的对抗训练，学习数据分布特点，生成刀具磨损状态样本数据。将增强的数据集输入到深度学习网络模型中进行分类，测试生成数据的可用性。实验结果显示，由增强的刀具磨损状态数据集训练深度学习网络模型，可以有效提高模型对刀具磨损状态监测的准确性，其预测精度达到98.1%。