Application of bidirectional long short-term memory neural networks to determine cutting tool wear for machines with computer numerical control in operation mode
Authors: Масалимов К.А. 
Published: July 2024

В процессе эксплуатации станков с числовым программным управлением (ЧПУ) контролируется достаточно большое число параметров, в том числе положение и параметры используемого оборудования, температура узлов станка, показания с датчиков вибрации и силы. Однако есть ряд параметров, значение которых нельзя отследить в ходе процесса производства с использованием станка. Одним из таких параметров является величина износа инструмента резания, которая может быть измерена лишь в периоды простоя станочного оборудования. При этом износ инструмента существенно влияет на качество результирующей поверхности. Эксплуатация инструмента с большим износом приводит к увеличению вибрации, шума, дополнительной нагрузке на другие узлы станка. Для решения проблемы оценки состояния износа инструмента резания имеет смысл использовать доступную оперативную информацию в качестве индикатора величины износа. В статье предложена реализация такого подхода путем оценки величины износа инструмента резания по данным вибрации шпинделя и сил резания. Для фиксации этой зависимости предложено использовать двунаправленные сети долгой краткосрочной памяти, поскольку этот тип нейронных сетей является одним из наиболее эффективных в задаче обработки данных больших временных рядов, проведено обучение и верификация нейронных сетей. Путем проверки на тестовой выборке выяснено, что предложенная модель позволяет определять износ инструмента с точностью 97.5 %, проведено сравнение показателей точности с другими известными в литературе методами оценки износа на основе технологий машинного обучения. Предложенный подход и модель оценки износа инструмента резания могут быть использованы в составе систем управления станков с ЧПУ.
During the operation of machines with Computer Numerical Control (CNC), a plenty large enough number of parameters are controlled, including the position and parameters of the equipment used, the temperature of the machine components, readings from vibration, and force sensors. However, several parameters cannot be detected during the manufacturing process using the machine. One of these parameters is the amount of wear on the cutting tool, which can be measured only during periods of idle time of the machine tool. Tool wear significantly affects the quality of the resulting surface. The tool operation with high runout leads to vibration amplification, noise, and additional load of other machine units. To solve the problem of assessing the state of wear of a cutting tool, it makes sense to use the available operational information as the rate of wear indicator. The article proposes the realization of such an approach by assessing the amount of wear of the cutting tool according to the spindle and cutting forces vibration data. It was proposed to use bidirectional networks of long short-term memory to forecast this dependence since this type of neural network is one of the most effective in the problem of processing massive time-series data. By checking the trained model on a test dataset, it was found that the proposed model makes it possible to determine tool wear with an accuracy of 97.5 %. The proposed approach and model for assessing the wear of the cutting tool can be used as part of control systems for CNC machines.