多源異構(gòu)信息融合下基于深度學(xué)習(xí)的截齒磨損狀態(tài)精準(zhǔn)識別研究

多源異構(gòu)信息融合下基于深度學(xué)習(xí)的截齒磨損狀態(tài)精準(zhǔn)識別研究一、引言1.1研究背景與意義1.1.1研究背景在煤礦開采領(lǐng)域，掘進(jìn)機作為核心裝備，其工作效率和可靠性對煤炭生產(chǎn)起著決定性作用。而截齒，作為掘進(jìn)機直接與煤巖接觸的關(guān)鍵部件，承擔(dān)著破碎和挖掘煤巖的重要任務(wù)，其性能和磨損狀態(tài)直接影響著掘進(jìn)機的整體效能。截齒主要由齒柄和齒頭組成，齒頭頂部焊接或鑲焊硬質(zhì)合金頭，根據(jù)形狀可分為鎬形截齒和刀型截齒，在實際應(yīng)用中，采煤機截齒一般與齒套、齒座搭配使用，安裝在采煤機的滾筒或截割頭上，常見型號包括U80、U90、U170等系列；掘進(jìn)機截齒則與齒座配合安裝在掘進(jìn)機的截割頭上，型號有U47、U135、S100、S120等系列。工作時，截齒在高負(fù)荷、強沖擊、劇烈摩擦以及復(fù)雜地質(zhì)條件等惡劣工況下運行，承受著巨大的壓力和摩擦力。隨著開采工作的持續(xù)進(jìn)行，截齒不可避免地會發(fā)生磨損。截齒磨損是一個復(fù)雜的過程，受到多種因素的綜合影響。煤巖的硬度、強度、磨蝕性以及節(jié)理裂隙分布等特性，會直接影響截齒與煤巖接觸時的受力情況和磨損速率；截齒的材料性能，如硬度、韌性、耐磨性等，以及其結(jié)構(gòu)設(shè)計，包括齒形、齒角、合金頭的形狀和尺寸等，對截齒的耐磨性能起著關(guān)鍵作用；此外，掘進(jìn)機的工作參數(shù)，如截割速度、牽引速度、截割深度等，也會顯著影響截齒的磨損程度。當(dāng)截齒發(fā)生磨損后，其切削性能會逐漸下降。磨損后的截齒，切削刃變鈍，無法有效地切入煤巖，導(dǎo)致截割力大幅增加。這不僅會使掘進(jìn)機的功率消耗急劇上升，增加能源成本，還會降低掘進(jìn)機的工作效率，延長開采周期。嚴(yán)重磨損的截齒甚至可能出現(xiàn)斷裂、脫落等失效形式，這不僅會導(dǎo)致截齒本身的損壞，還可能對截割頭、齒座等其他部件造成損傷，引發(fā)設(shè)備故障，增加維修成本和停機時間。同時，在井下開采環(huán)境中，設(shè)備故障還會對工作人員的生命安全構(gòu)成威脅，影響煤礦開采的安全生產(chǎn)。1.1.2研究意義準(zhǔn)確識別截齒磨損狀態(tài)對提高煤礦開采效率具有重要意義。通過實時監(jiān)測截齒的磨損情況，能夠及時掌握截齒的切削性能變化。在截齒磨損到一定程度，即將影響掘進(jìn)機工作效率之前，及時進(jìn)行更換或維護(hù)，避免因截齒過度磨損導(dǎo)致的截割力增大、功率消耗增加以及工作效率降低等問題。這有助于保持掘進(jìn)機的高效運行，提高煤炭開采的產(chǎn)量和進(jìn)度，降低開采成本。精確識別截齒磨損狀態(tài)可以有效降低開采成本。一方面，避免了因截齒過度磨損導(dǎo)致的設(shè)備故障和頻繁維修，減少了維修費用和停機時間帶來的經(jīng)濟損失；另一方面，通過合理安排截齒的更換時間，避免了過早更換截齒造成的材料浪費，提高了截齒的利用率，降低了截齒的更換成本。通過優(yōu)化截齒的使用和維護(hù)，還可以延長掘進(jìn)機其他部件的使用壽命，進(jìn)一步降低設(shè)備的整體運行成本。對截齒磨損狀態(tài)的準(zhǔn)確識別也是保障煤礦安全生產(chǎn)的關(guān)鍵。截齒的過度磨損或失效可能引發(fā)設(shè)備故障，在井下復(fù)雜的開采環(huán)境中，設(shè)備故障容易導(dǎo)致安全事故的發(fā)生，危及工作人員的生命安全。通過實時監(jiān)測和準(zhǔn)確識別截齒磨損狀態(tài)，能夠及時發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患，采取相應(yīng)的措施進(jìn)行預(yù)防和處理，確保煤礦開采工作的安全進(jìn)行，保障工作人員的生命財產(chǎn)安全。在當(dāng)前煤炭行業(yè)對高效、安全、低成本開采需求日益增長的背景下，開展基于多源異構(gòu)信息與深度學(xué)習(xí)的截齒磨損狀態(tài)識別研究具有重要的現(xiàn)實意義和應(yīng)用價值，有助于推動煤炭開采技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1多源異構(gòu)信息處理技術(shù)發(fā)展多源異構(gòu)信息處理技術(shù)在機械故障診斷領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，為設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷提供了更全面、準(zhǔn)確的信息。在機械系統(tǒng)中，不同類型的傳感器可以獲取振動、溫度、壓力、電流等多種信號，這些信號具有不同的特征和物理意義，通過對它們進(jìn)行融合處理，能夠更全面地反映設(shè)備的運行狀態(tài)。在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中，結(jié)合振動信號和溫度信號進(jìn)行分析，可以更準(zhǔn)確地判斷軸承、齒輪等部件的故障類型和程度。通過振動信號可以檢測到部件的振動異常，而溫度信號則可以反映出部件的熱狀態(tài)變化，兩者結(jié)合能夠更全面地評估設(shè)備的運行狀況。在工業(yè)機器人領(lǐng)域，融合視覺、力覺等多源信息，可實現(xiàn)對機器人操作過程的精確監(jiān)測和故障診斷，提高機器人的工作可靠性和穩(wěn)定性。隨著傳感器技術(shù)、通信技術(shù)和計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，多源異構(gòu)信息處理技術(shù)呈現(xiàn)出以下發(fā)展趨勢：一是信息融合方法不斷創(chuàng)新，從傳統(tǒng)的加權(quán)平均、卡爾曼濾波等方法，逐漸發(fā)展到基于人工智能的融合算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、深度學(xué)習(xí)等，這些算法能夠更好地處理復(fù)雜的多源信息，提高融合的準(zhǔn)確性和可靠性；二是多源異構(gòu)信息的實時處理能力不斷提升，以滿足工業(yè)現(xiàn)場對設(shè)備狀態(tài)實時監(jiān)測的需求，通過高速數(shù)據(jù)采集卡、并行計算技術(shù)等手段，實現(xiàn)對大量多源信息的快速處理和分析；三是信息融合的深度和廣度不斷拓展，不僅融合不同類型傳感器的數(shù)據(jù)，還將設(shè)備的運行歷史數(shù)據(jù)、維修記錄、工況信息等進(jìn)行融合，形成更全面的設(shè)備狀態(tài)描述，為故障診斷和預(yù)測提供更豐富的信息支持。1.2.2深度學(xué)習(xí)在磨損狀態(tài)識別中的應(yīng)用進(jìn)展深度學(xué)習(xí)作為一種強大的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，在截齒磨損狀態(tài)識別方面取得了一系列研究成果和應(yīng)用進(jìn)展。深度學(xué)習(xí)具有自動提取數(shù)據(jù)特征的能力，能夠從大量的原始數(shù)據(jù)中挖掘出深層次的信息，為磨損狀態(tài)識別提供了新的方法和思路。一些研究人員利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對截齒的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過訓(xùn)練CNN模型，實現(xiàn)對截齒磨損程度的分類和識別。CNN模型能夠自動學(xué)習(xí)圖像中的特征，如截齒的形狀、尺寸、磨損區(qū)域等，從而準(zhǔn)確判斷截齒的磨損狀態(tài)。還有學(xué)者采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體，如長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），對截齒的振動、聲發(fā)射等時間序列信號進(jìn)行分析，捕捉信號的動態(tài)變化特征，實現(xiàn)對截齒磨損過程的監(jiān)測和預(yù)測。LSTM網(wǎng)絡(luò)能夠有效地處理時間序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系，對于分析截齒在不同工作階段的磨損特征具有較好的效果。在實際應(yīng)用中，深度學(xué)習(xí)模型在截齒磨損狀態(tài)識別中展現(xiàn)出了較高的準(zhǔn)確率和可靠性。通過在煤礦現(xiàn)場采集大量的截齒運行數(shù)據(jù)，并對深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，能夠?qū)崿F(xiàn)對截齒磨損狀態(tài)的實時監(jiān)測和準(zhǔn)確判斷，為煤礦開采提供了有力的技術(shù)支持。一些煤礦企業(yè)已經(jīng)開始嘗試將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于掘進(jìn)機截齒的監(jiān)測系統(tǒng)中，取得了良好的效果，有效提高了掘進(jìn)機的工作效率和安全性。1.2.3現(xiàn)有研究存在的不足盡管在截齒磨損狀態(tài)識別方面已經(jīng)取得了一定的研究成果，但當(dāng)前研究仍存在一些不足之處。一方面，多源信息融合不夠充分。許多研究僅簡單地將不同類型的信息進(jìn)行組合，沒有深入挖掘各信息之間的內(nèi)在聯(lián)系和互補性，導(dǎo)致融合效果不理想。在融合振動信號和聲發(fā)射信號時，沒有考慮到兩者在反映截齒磨損過程中的不同側(cè)重點，未能充分發(fā)揮多源信息的優(yōu)勢。另一方面，深度學(xué)習(xí)模型的適應(yīng)性較差。截齒的工作環(huán)境復(fù)雜多變，不同煤礦的地質(zhì)條件、煤巖特性、開采工藝等存在差異，這使得深度學(xué)習(xí)模型在不同工況下的泛化能力受到挑戰(zhàn)。現(xiàn)有的模型往往在特定的實驗條件下表現(xiàn)良好，但在實際應(yīng)用中，由于工況的變化，模型的準(zhǔn)確率和可靠性會下降。模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)往往難以涵蓋所有可能的工況，導(dǎo)致模型對新工況的適應(yīng)性不足。此外，目前的研究大多集中在截齒磨損狀態(tài)的識別上，對于截齒磨損的預(yù)測研究相對較少。準(zhǔn)確預(yù)測截齒的剩余使用壽命，對于合理安排設(shè)備維護(hù)和更換截齒具有重要意義，但這方面的研究還不夠深入，需要進(jìn)一步加強。1.3研究內(nèi)容與方法1.3.1研究內(nèi)容本研究旨在通過多源異構(gòu)信息與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的融合，實現(xiàn)對截齒磨損狀態(tài)的精準(zhǔn)識別。具體研究內(nèi)容如下：多源異構(gòu)信息采集與預(yù)處理：在掘進(jìn)機工作現(xiàn)場，部署多種類型的傳感器，包括振動傳感器、聲發(fā)射傳感器、溫度傳感器以及視覺傳感器等，以獲取截齒在不同工況下的振動信號、聲發(fā)射信號、溫度信號和圖像信息等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。針對采集到的原始數(shù)據(jù)，運用濾波、降噪、歸一化等預(yù)處理技術(shù)，去除數(shù)據(jù)中的噪聲和干擾，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，為后續(xù)的分析和處理奠定基礎(chǔ)。多源異構(gòu)信息融合算法研究：深入研究多源異構(gòu)信息的融合機制，分析不同類型信息在反映截齒磨損狀態(tài)時的特點和互補性。結(jié)合信息論、模式識別等理論，探索適合截齒磨損狀態(tài)識別的融合算法，如基于D-S證據(jù)理論的融合算法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合算法等。通過融合算法，將多源異構(gòu)信息進(jìn)行有機整合，形成更全面、準(zhǔn)確的截齒磨損特征描述，提高磨損狀態(tài)識別的準(zhǔn)確性和可靠性。深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建與訓(xùn)練：根據(jù)截齒磨損狀態(tài)識別的需求，選擇合適的深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等。針對截齒磨損數(shù)據(jù)的特點，對模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，設(shè)計合理的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)配置。利用預(yù)處理后的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)對深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過反向傳播算法不斷調(diào)整模型的參數(shù)，使模型能夠自動學(xué)習(xí)到截齒磨損狀態(tài)的特征表示，提高模型的識別能力。模型性能評估與優(yōu)化：采用準(zhǔn)確率、召回率、F1值等評價指標(biāo)，對訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型在截齒磨損狀態(tài)識別任務(wù)中的性能進(jìn)行全面評估。分析模型在不同工況下的表現(xiàn)，找出模型存在的不足之處。通過調(diào)整模型參數(shù)、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、改進(jìn)數(shù)據(jù)增強方法等手段，對模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，進(jìn)一步提高模型的性能和泛化能力，使其能夠適應(yīng)復(fù)雜多變的煤礦開采環(huán)境。截齒磨損狀態(tài)識別系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用：基于上述研究成果，開發(fā)一套完整的截齒磨損狀態(tài)識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、信息融合模塊、模型預(yù)測模塊和用戶界面模塊等，實現(xiàn)截齒磨損狀態(tài)的實時監(jiān)測、準(zhǔn)確識別和可視化展示。將該系統(tǒng)應(yīng)用于煤礦現(xiàn)場，進(jìn)行實際的測試和驗證，收集現(xiàn)場反饋數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化和完善，為煤礦開采提供可靠的技術(shù)支持。1.3.2研究方法為了實現(xiàn)上述研究內(nèi)容，本研究將采用以下研究方法：數(shù)據(jù)采集方法：在煤礦現(xiàn)場，選取具有代表性的掘進(jìn)機，在截齒及相關(guān)部位安裝振動傳感器、聲發(fā)射傳感器、溫度傳感器等，通過數(shù)據(jù)采集卡和無線傳輸設(shè)備，實時采集截齒在工作過程中的各種信號數(shù)據(jù)。利用工業(yè)相機獲取截齒的圖像信息，為多源異構(gòu)信息的分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。同時，記錄掘進(jìn)機的工作參數(shù)、煤巖特性等相關(guān)信息，以便后續(xù)對截齒磨損狀態(tài)的影響因素進(jìn)行分析。實驗分析法：搭建截齒磨損實驗平臺，模擬不同的煤巖條件和工作工況，對截齒進(jìn)行磨損實驗。在實驗過程中，同步采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并對截齒的磨損狀態(tài)進(jìn)行人工檢測和標(biāo)記，作為驗證深度學(xué)習(xí)模型的真實樣本。通過實驗分析，研究不同因素對截齒磨損的影響規(guī)律，為多源異構(gòu)信息的融合和深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練提供依據(jù)。模型訓(xùn)練與驗證方法：采用交叉驗證的方法，將采集到的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集。利用訓(xùn)練集對深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過程中，使用驗證集對模型的性能進(jìn)行評估和調(diào)整，防止模型過擬合。訓(xùn)練完成后，使用測試集對模型的泛化能力進(jìn)行驗證，確保模型在未知數(shù)據(jù)上也能具有良好的識別性能。同時，對比不同模型和算法在截齒磨損狀態(tài)識別中的表現(xiàn)，選擇最優(yōu)的模型和算法。理論分析與仿真方法：結(jié)合機械工程、材料科學(xué)、信號處理等相關(guān)理論，對截齒的磨損機理、多源異構(gòu)信息的特征提取和融合方法進(jìn)行深入分析。利用MATLAB、Python等軟件平臺，對多源異構(gòu)信息融合算法和深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行仿真研究，通過仿真結(jié)果分析算法和模型的性能，為實際應(yīng)用提供理論支持和技術(shù)指導(dǎo)。1.4研究創(chuàng)新點本研究在多源信息融合策略、深度學(xué)習(xí)模型改進(jìn)等方面具有顯著創(chuàng)新之處，具體如下：多源信息融合策略創(chuàng)新：突破傳統(tǒng)簡單組合多源信息的方式，深入挖掘振動、聲發(fā)射、溫度、圖像等多源異構(gòu)信息間的內(nèi)在聯(lián)系與互補性。例如，通過構(gòu)建基于信息論的融合模型，精準(zhǔn)分析不同類型信息在反映截齒磨損狀態(tài)時的獨特價值，實現(xiàn)信息的高效融合。在融合振動信號和聲發(fā)射信號時，利用信號的時頻特性分析，明確振動信號在反映截齒沖擊磨損方面的優(yōu)勢，聲發(fā)射信號在捕捉截齒微觀損傷方面的特長，進(jìn)而根據(jù)不同工況和磨損階段，動態(tài)調(diào)整融合權(quán)重，提高融合信息對截齒磨損狀態(tài)的表征能力。深度學(xué)習(xí)模型改進(jìn)：針對截齒磨損數(shù)據(jù)特點和復(fù)雜工況，對現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行創(chuàng)新性改進(jìn)。以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）為例，通過設(shè)計多尺度卷積核結(jié)構(gòu)，使其能同時提取截齒圖像的不同尺度特征，更好地適應(yīng)截齒磨損在不同細(xì)節(jié)層次上的變化。在處理振動、聲發(fā)射等時間序列信號時，改進(jìn)長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），引入注意力機制，使模型能夠自動聚焦于對截齒磨損狀態(tài)判斷關(guān)鍵的信號特征，增強模型對不同工況下信號特征的學(xué)習(xí)能力，有效提升模型在復(fù)雜多變工況下的泛化能力和識別準(zhǔn)確率。融合多源信息與深度學(xué)習(xí)的新方法：提出一種全新的融合多源異構(gòu)信息與深度學(xué)習(xí)的截齒磨損狀態(tài)識別方法。先利用多源信息融合算法對預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，形成綜合特征向量，再將其輸入改進(jìn)后的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練和識別。這種方法充分發(fā)揮多源信息的全面性和深度學(xué)習(xí)強大的特征學(xué)習(xí)能力，實現(xiàn)從原始數(shù)據(jù)到截齒磨損狀態(tài)精準(zhǔn)識別的端到端處理，為截齒磨損狀態(tài)識別提供了一種更高效、準(zhǔn)確的技術(shù)路徑。磨損預(yù)測研究拓展：本研究不僅關(guān)注截齒磨損狀態(tài)的識別，還在磨損預(yù)測方面進(jìn)行深入探索。通過對大量歷史數(shù)據(jù)的分析，結(jié)合截齒的工作機理和磨損規(guī)律，建立基于深度學(xué)習(xí)的截齒剩余使用壽命預(yù)測模型。利用時間序列分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，提取與截齒磨損相關(guān)的關(guān)鍵特征和趨勢信息，為煤礦開采企業(yè)合理安排設(shè)備維護(hù)和更換截齒提供科學(xué)依據(jù)，填補了當(dāng)前截齒磨損預(yù)測研究的部分空白，具有重要的實際應(yīng)用價值。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1多源異構(gòu)信息概述2.1.1多源異構(gòu)信息的概念與特點多源異構(gòu)信息是指來自不同來源、具有不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、格式和語義的信息集合。這些信息可能由多種類型的傳感器、設(shè)備或系統(tǒng)產(chǎn)生，其表現(xiàn)形式豐富多樣，涵蓋文本、圖像、音頻、視頻、傳感器數(shù)據(jù)等。在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，多源異構(gòu)信息的來源廣泛，如生產(chǎn)線上的各類傳感器，包括溫度傳感器、壓力傳感器、振動傳感器等，它們實時采集設(shè)備運行過程中的物理參數(shù)數(shù)據(jù)；監(jiān)控攝像頭拍攝的視頻圖像，用于監(jiān)測生產(chǎn)現(xiàn)場的工作狀況；設(shè)備的運行日志，記錄設(shè)備的啟動、停止、故障等事件信息；以及企業(yè)管理系統(tǒng)中的生產(chǎn)計劃、物料清單等文本數(shù)據(jù)。這些不同類型的數(shù)據(jù)具有各自獨特的特點和用途，共同反映了工業(yè)生產(chǎn)過程的全貌。多源異構(gòu)信息具有顯著的多樣性特點，這體現(xiàn)在數(shù)據(jù)來源、類型、格式和語義等多個方面。數(shù)據(jù)來源的多樣性表現(xiàn)為信息可源自不同的傳感器廠商、設(shè)備型號以及不同的生產(chǎn)環(huán)節(jié)和管理系統(tǒng)。在一個大型工廠中，溫度傳感器可能來自不同的品牌，其測量原理和精度存在差異；生產(chǎn)設(shè)備的運行數(shù)據(jù)可能由不同的控制系統(tǒng)采集和存儲，這些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)格式和接口各不相同。數(shù)據(jù)類型的多樣性涵蓋了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的表格數(shù)據(jù)，具有明確的字段和固定的格式，便于進(jìn)行查詢和分析；半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如XML、JSON格式的數(shù)據(jù)，雖然有一定的結(jié)構(gòu)，但相對靈活，常用于數(shù)據(jù)交換和配置文件；非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如文本、圖像、音頻、視頻等，缺乏統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)，處理難度較大。數(shù)據(jù)格式的多樣性表現(xiàn)為不同的數(shù)據(jù)類型采用不同的編碼方式和存儲格式，圖像可能有JPEG、PNG、BMP等格式，音頻有MP3、WAV、FLAC等格式，視頻有MP4、AVI、MKV等格式。數(shù)據(jù)語義的多樣性指的是不同來源的數(shù)據(jù)對于同一概念可能有不同的定義和理解，在不同的生產(chǎn)部門中，對于“產(chǎn)量”的統(tǒng)計方式和計算口徑可能存在差異，這給數(shù)據(jù)的集成和融合帶來了挑戰(zhàn)。復(fù)雜性也是多源異構(gòu)信息的重要特點。由于數(shù)據(jù)來源廣泛、類型多樣，多源異構(gòu)信息的處理涉及到多個領(lǐng)域的知識和技術(shù)，包括傳感器技術(shù)、信號處理、圖像處理、自然語言處理等。在處理圖像和視頻數(shù)據(jù)時，需要運用圖像處理算法進(jìn)行特征提取、目標(biāo)檢測、圖像分割等操作；處理文本數(shù)據(jù)時，需要自然語言處理技術(shù)進(jìn)行詞法分析、句法分析、語義理解等。不同類型數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系復(fù)雜，難以直接建立有效的聯(lián)系。溫度傳感器數(shù)據(jù)與設(shè)備故障之間的關(guān)系可能不是簡單的線性關(guān)系，還受到其他因素如設(shè)備運行時間、負(fù)載情況等的影響，需要通過復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和建模方法來挖掘其中的潛在聯(lián)系。多源異構(gòu)信息的處理還面臨數(shù)據(jù)量龐大的問題，隨著工業(yè)生產(chǎn)的數(shù)字化和智能化發(fā)展，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生量呈指數(shù)級增長，對數(shù)據(jù)的存儲、傳輸和處理能力提出了更高的要求。多源異構(gòu)信息還具有不確定性。由于傳感器的精度限制、測量誤差以及環(huán)境干擾等因素，采集到的數(shù)據(jù)可能存在噪聲、缺失值和異常值，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性受到影響。在惡劣的工業(yè)環(huán)境中，傳感器可能會受到電磁干擾、振動等影響，使得測量數(shù)據(jù)出現(xiàn)偏差。數(shù)據(jù)的不確定性還體現(xiàn)在數(shù)據(jù)的不完整性上，由于數(shù)據(jù)采集設(shè)備的故障、網(wǎng)絡(luò)傳輸問題等原因，可能會導(dǎo)致部分?jǐn)?shù)據(jù)丟失或采集不完整。不同來源的數(shù)據(jù)之間可能存在沖突和矛盾，如不同傳感器對同一物理量的測量結(jié)果不一致，這需要通過數(shù)據(jù)融合和驗證等方法來解決。在實際應(yīng)用中，還需要考慮數(shù)據(jù)的時效性，隨著時間的推移，數(shù)據(jù)的價值和意義可能會發(fā)生變化，需要及時更新和處理數(shù)據(jù)，以保證信息的有效性。2.1.2截齒磨損相關(guān)多源信息類型與截齒磨損密切相關(guān)的多源信息類型豐富多樣，包括振動、聲發(fā)射、圖像、溫度等，這些信息從不同角度反映了截齒的磨損狀態(tài)，為準(zhǔn)確識別截齒磨損提供了全面的數(shù)據(jù)支持。振動信號是截齒磨損監(jiān)測的重要信息之一。在截齒工作過程中，由于與煤巖的相互作用，會產(chǎn)生振動。截齒磨損程度的變化會導(dǎo)致振動信號的特征發(fā)生改變，如振動的頻率、幅值、能量分布等。當(dāng)截齒正常工作時，振動信號相對穩(wěn)定，其頻率和幅值處于一定的范圍內(nèi)；隨著截齒的磨損加劇，截齒與煤巖的接觸狀態(tài)發(fā)生變化，振動信號的頻率和幅值會出現(xiàn)波動，高頻成分增加，能量分布也會發(fā)生改變。通過對振動信號進(jìn)行時域分析，可以提取均值、方差、峰值指標(biāo)等特征參數(shù)，這些參數(shù)能夠反映振動信號的整體強度和變化情況；進(jìn)行頻域分析，可以得到振動信號的頻譜特征，確定主要的振動頻率成分，從而判斷截齒的磨損狀態(tài)。在截齒磨損初期，振動信號的變化可能不明顯，但隨著磨損的發(fā)展，振動信號的特征會逐漸發(fā)生顯著變化，通過對這些變化的監(jiān)測和分析，可以及時發(fā)現(xiàn)截齒的磨損情況。聲發(fā)射信號也是反映截齒磨損狀態(tài)的關(guān)鍵信息。截齒在切削煤巖時，由于材料的變形、裂紋的產(chǎn)生和擴展等會產(chǎn)生聲發(fā)射現(xiàn)象。聲發(fā)射信號包含了豐富的關(guān)于截齒磨損過程的信息，其幅值、頻率、持續(xù)時間等特征與截齒的磨損程度密切相關(guān)。在截齒磨損過程中，當(dāng)截齒表面出現(xiàn)微小裂紋時，會產(chǎn)生聲發(fā)射信號，此時聲發(fā)射信號的幅值較小，頻率較高；隨著裂紋的擴展和磨損的加劇，聲發(fā)射信號的幅值會增大，頻率會降低。通過對聲發(fā)射信號的監(jiān)測和分析，可以捕捉到截齒磨損過程中的細(xì)微變化，實現(xiàn)對截齒磨損狀態(tài)的早期預(yù)警。采用聲發(fā)射傳感器采集截齒工作過程中的聲發(fā)射信號，利用信號處理技術(shù)對采集到的信號進(jìn)行濾波、放大、特征提取等處理，然后通過模式識別算法對聲發(fā)射信號的特征進(jìn)行分析和判斷，從而確定截齒的磨損狀態(tài)。圖像信息能夠直觀地展示截齒的磨損形態(tài)和程度。利用工業(yè)相機對截齒進(jìn)行拍攝，可以獲取截齒的圖像。通過圖像處理技術(shù)，對截齒圖像進(jìn)行分析，可以提取截齒的形狀、尺寸、磨損區(qū)域、磨損深度等特征。在截齒磨損過程中，截齒的形狀會逐漸發(fā)生改變，齒尖會變鈍，磨損區(qū)域會逐漸擴大，通過對這些圖像特征的監(jiān)測和分析，可以準(zhǔn)確評估截齒的磨損程度。采用邊緣檢測算法可以提取截齒的輪廓，通過計算輪廓的周長、面積等參數(shù)來判斷截齒的磨損情況；利用圖像分割技術(shù)可以將截齒的磨損區(qū)域分割出來，進(jìn)而計算磨損區(qū)域的面積和深度，為截齒磨損狀態(tài)的評估提供量化依據(jù)。溫度信息也是截齒磨損監(jiān)測的重要指標(biāo)之一。截齒在工作過程中，由于與煤巖的摩擦?xí)a(chǎn)生熱量，導(dǎo)致溫度升高。截齒的磨損程度不同，其摩擦生熱的情況也會不同，因此溫度的變化可以反映截齒的磨損狀態(tài)。當(dāng)截齒磨損較小時，摩擦生熱相對較少，溫度升高較慢；隨著截齒磨損的加劇，截齒與煤巖的接觸面積增大，摩擦生熱增加，溫度會快速升高。通過在截齒附近安裝溫度傳感器，實時監(jiān)測截齒的溫度變化，當(dāng)溫度超過一定閾值時，表明截齒可能出現(xiàn)了嚴(yán)重磨損，需要及時進(jìn)行更換或維護(hù)。結(jié)合溫度變化曲線和截齒的工作時間、工作參數(shù)等信息，可以進(jìn)一步分析截齒的磨損趨勢，預(yù)測截齒的剩余使用壽命。2.2深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)2.2.1深度學(xué)習(xí)的基本原理與發(fā)展歷程深度學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個重要分支，其基本原理根植于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的計算模型，由大量的神經(jīng)元節(jié)點相互連接組成，這些神經(jīng)元通過權(quán)重來傳遞和處理信息。權(quán)重在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中起著關(guān)鍵作用，它決定了神經(jīng)元之間信號傳遞的強度和方向，通過調(diào)整權(quán)重，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到數(shù)據(jù)中的模式和特征。深度學(xué)習(xí)模型通常包含多個隱藏層，這些隱藏層構(gòu)成了一個復(fù)雜的非線性變換體系。輸入數(shù)據(jù)首先進(jìn)入輸入層，然后依次通過各個隱藏層進(jìn)行特征提取和變換。在隱藏層中，神經(jīng)元通過激活函數(shù)對輸入信號進(jìn)行非線性變換，從而使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和特征。常用的激活函數(shù)有ReLU（RectifiedLinearUnit）、Sigmoid、Tanh等。ReLU函數(shù)在輸入大于0時直接輸出輸入值，在輸入小于0時輸出0，它能夠有效地解決梯度消失問題，加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度；Sigmoid函數(shù)將輸入值映射到0到1之間，常用于二分類問題的輸出層；Tanh函數(shù)將輸入值映射到-1到1之間，其輸出均值為0，在一些需要零中心數(shù)據(jù)的場景中表現(xiàn)較好。經(jīng)過多個隱藏層的處理后，數(shù)據(jù)最終到達(dá)輸出層，輸出層根據(jù)任務(wù)的類型（如分類、回歸等）輸出相應(yīng)的結(jié)果。深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程可謂是波瀾壯闊，充滿了理論突破和技術(shù)革新。其起源可以追溯到20世紀(jì)40年代，心理學(xué)家WarrenMcCulloch和數(shù)學(xué)家WalterPitts提出了M-P模型，這是最早的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它基于生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能進(jìn)行建模，通過邏輯運算模擬了神經(jīng)元的激活過程，為后續(xù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究奠定了基礎(chǔ)。1949年，心理學(xué)家DonaldHebb提出了Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則，該規(guī)則描述了神經(jīng)元之間連接強度（即權(quán)重）的變化規(guī)律，認(rèn)為神經(jīng)元之間的連接強度會隨著它們之間的活動同步性而增強，這一規(guī)則為后續(xù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法提供了重要的啟示。在20世紀(jì)50-60年代，F(xiàn)rankRosenblatt提出了感知器模型，它是一種簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，主要用于解決二分類問題。感知器通過對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)求和，并與閾值進(jìn)行比較來做出決策。然而，由于其只能處理線性可分問題，對于復(fù)雜問題的處理能力有限，例如無法解決簡單的異或問題。1969年，美國數(shù)學(xué)家及人工智能先驅(qū)Minsky在其著作中證明了感知器本質(zhì)上是一種線性模型，只能處理線性分類問題，這使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究陷入了近20年的停滯。到了20世紀(jì)80年代，連接主義的概念逐漸發(fā)展起來，它強調(diào)神經(jīng)元之間的連接和相互作用對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能的重要性。1986年，DavidRumelhart、GeoffreyHinton和RonWilliams等科學(xué)家提出了誤差反向傳播（Backpropagation）算法，該算法允許神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過調(diào)整權(quán)重來最小化輸出誤差，從而有效地訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。反向傳播算法的提出標(biāo)志著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的復(fù)興，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到更復(fù)雜的模式和特征。在反向傳播算法的推動下，多層感知器（MLP）成為了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代表，MLP具有多個隱藏層，能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜的非線性映射關(guān)系。隨著計算能力的提升和大數(shù)據(jù)的普及，21世紀(jì)初，基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)逐漸成為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的熱點領(lǐng)域。2011年，ReLU激活函數(shù)被提出，該激活函數(shù)能夠有效地抑制梯度消失問題，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練更加穩(wěn)定和高效。同年，微軟首次將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用在語音識別上，取得了重大突破，展示了深度學(xué)習(xí)在實際應(yīng)用中的潛力。2012年，Hinton課題組構(gòu)建的CNN網(wǎng)絡(luò)AlexNet在ImageNet圖像識別比賽中一舉奪得冠軍，且碾壓第二名（SVM方法）的分類性能。AlexNet首次采用ReLU激活函數(shù)，極大增大收斂速度且從根本上解決了梯度消失問題，同時拋棄了“預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)”的方法，完全采用有監(jiān)督訓(xùn)練，這一成果引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注，推動了深度學(xué)習(xí)在計算機視覺領(lǐng)域的快速發(fā)展。此后，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等模型得到了廣泛應(yīng)用，CNN特別適用于處理圖像數(shù)據(jù)，通過卷積層、池化層和全連接層提取圖像的空間特征，在圖像識別、物體檢測、語義分割等任務(wù)中取得了顯著的成果；RNN則擅長處理序列數(shù)據(jù)如文本和語音，具有“記憶”能力，通過遞歸的方式保留前一時刻的信息，適合處理序列任務(wù)，在語音識別、語言模型、機器翻譯等領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用。近年來，深度學(xué)習(xí)模型不斷發(fā)展和創(chuàng)新。生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）用于生成逼真的圖像和視頻，它由生成器和判別器組成，通過對抗訓(xùn)練的方式不斷提升生成器和判別器的能力；長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）通過引入門控機制解決了傳統(tǒng)RNN在處理長序列時的梯度問題，能夠捕捉長時間依賴信息；注意力機制（AttentionMechanism）提高了模型對重要信息的關(guān)注度，使得模型在處理輸入時能夠動態(tài)地選擇和加權(quán)關(guān)注不同部分的輸入信息，在自然語言處理和計算機視覺等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用；圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）用于處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，通過鄰接節(jié)點的信息傳遞來更新每個節(jié)點的狀態(tài)，適用于社交網(wǎng)絡(luò)分析、分子結(jié)構(gòu)預(yù)測等領(lǐng)域。此外，基于Transformer的模型如BERT、GPT等在自然語言處理任務(wù)中取得了革命性的進(jìn)展，Transformer通過自注意力機制捕捉輸入序列中的依賴關(guān)系，能夠并行處理整個序列，大大提高了計算效率，基于Transformer的模型在大規(guī)模語料上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，獲得了強大的通用表示能力，為下游任務(wù)提供了高效的解決方案。2.2.2常用深度學(xué)習(xí)模型介紹在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，簡稱CNN）是一種極具代表性且應(yīng)用廣泛的模型，特別適用于處理圖像數(shù)據(jù)。CNN的核心組成部分包括卷積層、池化層和全連接層。卷積層通過卷積核在圖像上滑動，對圖像的局部區(qū)域進(jìn)行卷積操作，從而提取圖像的局部特征。卷積核中的權(quán)重是通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)得到的，不同的卷積核可以提取不同類型的特征，如邊緣、紋理等。池化層則主要用于對卷積層輸出的特征圖進(jìn)行下采樣，常見的池化方式有最大池化和平均池化。最大池化是取池化窗口內(nèi)的最大值作為輸出，平均池化則是計算池化窗口內(nèi)的平均值作為輸出。池化層的作用是減少特征圖的尺寸，降低計算量，同時還能增強模型對圖像平移、旋轉(zhuǎn)等變換的魯棒性。全連接層則將池化層輸出的特征圖進(jìn)行扁平化處理后，連接到多個神經(jīng)元上，用于完成分類或回歸等任務(wù)。以經(jīng)典的LeNet-5模型為例，它是最早成功應(yīng)用于手寫數(shù)字識別的CNN模型，通過卷積層和池化層的交替使用，有效地提取了數(shù)字圖像的特征，最后通過全連接層進(jìn)行分類，取得了較好的識別效果。之后的AlexNet在LeNet-5的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)和擴展，引入了ReLU激活函數(shù)、Dropout等技術(shù)，大大提高了模型的性能，在ImageNet圖像識別比賽中取得了優(yōu)異成績，推動了CNN在計算機視覺領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。隨后出現(xiàn)的VGG、ResNet等模型進(jìn)一步加深了網(wǎng)絡(luò)的深度，通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法，不斷提升模型的性能和泛化能力。VGG通過堆疊多個相同大小的卷積核，構(gòu)建了更深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色；ResNet則引入了殘差連接，解決了深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的梯度消失和梯度爆炸問題，使得網(wǎng)絡(luò)可以訓(xùn)練到更深的層數(shù)，在各種計算機視覺任務(wù)中都取得了領(lǐng)先的成果。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，簡稱RNN）是另一種重要的深度學(xué)習(xí)模型，主要用于處理序列數(shù)據(jù)，如文本、語音、時間序列等。RNN的結(jié)構(gòu)特點是具有循環(huán)連接，即上一時刻的輸出會作為當(dāng)前時刻的輸入之一，這使得RNN能夠利用歷史信息來處理當(dāng)前的輸入，從而捕捉序列中的長期依賴關(guān)系。在自然語言處理任務(wù)中，RNN可以根據(jù)前文的內(nèi)容預(yù)測下一個單詞，在語音識別中，RNN可以根據(jù)之前的語音幀信息識別當(dāng)前的語音內(nèi)容。然而，傳統(tǒng)的RNN在處理長序列時存在梯度消失和梯度爆炸的問題，導(dǎo)致其難以學(xué)習(xí)到長距離的依賴關(guān)系。為了解決這些問題，長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory，簡稱LSTM）應(yīng)運而生。LSTM通過引入門控機制，包括輸入門、遺忘門和輸出門，有效地控制了信息的流入和流出，能夠更好地處理長序列數(shù)據(jù)。輸入門決定了當(dāng)前輸入信息的保留程度，遺忘門控制了對過去記憶的保留或遺忘，輸出門則決定了輸出的內(nèi)容。通過這些門控機制，LSTM可以選擇性地記憶和遺忘信息，從而有效地處理長序列中的依賴關(guān)系。門控循環(huán)單元（GatedRecurrentUnit，簡稱GRU）是LSTM的簡化版本，它將輸入門和遺忘門合并為更新門，同時將細(xì)胞狀態(tài)和隱藏狀態(tài)合并，簡化了模型結(jié)構(gòu)，在保持類似性能的同時，減少了計算量，提高了訓(xùn)練效率。在實際應(yīng)用中，LSTM和GRU在語音識別、語言模型、機器翻譯等領(lǐng)域都取得了良好的效果。在機器翻譯任務(wù)中，使用LSTM或GRU可以更好地捕捉源語言句子中的語義信息，并將其準(zhǔn)確地翻譯為目標(biāo)語言。2.3數(shù)據(jù)融合技術(shù)2.3.1數(shù)據(jù)融合的概念與層次數(shù)據(jù)融合，是一種運用計算機技術(shù)，對多個傳感器按時間序列獲取的觀測信息進(jìn)行自動分析與綜合的技術(shù)，旨在完成決策和評估任務(wù)。在多傳感器系統(tǒng)中，不同傳感器從各自獨特的視角對目標(biāo)或環(huán)境進(jìn)行觀測，產(chǎn)生的信息具有多樣性和互補性。通過數(shù)據(jù)融合技術(shù)，能夠?qū)⑦@些多源信息進(jìn)行整合處理，從而獲取比單一傳感器更全面、準(zhǔn)確和可靠的信息，為后續(xù)的決策和分析提供有力支持。在智能交通系統(tǒng)中，通過融合車輛的速度傳感器、位置傳感器、攝像頭等多源信息，可以更準(zhǔn)確地監(jiān)測交通流量、判斷車輛行駛狀態(tài)，為交通管理和調(diào)度提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)依據(jù)。數(shù)據(jù)融合主要分為三個層次，分別是數(shù)據(jù)級融合、特征級融合和決策級融合，每個層次在融合的方式、處理的數(shù)據(jù)類型以及應(yīng)用場景等方面都有所不同。數(shù)據(jù)級融合處于融合的最底層，它直接對來自多個傳感器的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理。在圖像識別領(lǐng)域，對于多攝像頭采集到的圖像數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)級融合可以將這些圖像在像素層面進(jìn)行拼接或疊加，形成一幅包含更多信息的圖像，然后再進(jìn)行后續(xù)的特征提取和識別處理。這種融合方式保留了最原始的數(shù)據(jù)信息，能夠充分利用各傳感器數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)特征，理論上可以獲得較高的精度。然而，由于原始數(shù)據(jù)量通常較大，數(shù)據(jù)級融合對數(shù)據(jù)傳輸帶寬和計算資源的要求較高，且不同傳感器數(shù)據(jù)之間可能存在的噪聲和不一致性，也會給融合帶來一定的困難。在多傳感器采集的振動信號數(shù)據(jù)級融合中，不同傳感器的噪聲特性和采樣頻率差異，可能導(dǎo)致融合后的數(shù)據(jù)質(zhì)量下降，影響后續(xù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。特征級融合則是在數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理和特征提取后，對提取出的特征信息進(jìn)行融合。在機械故障診斷中，對于振動傳感器和溫度傳感器采集的數(shù)據(jù)，先分別提取振動信號的頻率特征、幅值特征以及溫度信號的變化趨勢等特征，然后將這些特征進(jìn)行融合。常見的融合方法包括特征拼接、加權(quán)融合等。特征級融合減少了數(shù)據(jù)量，降低了對傳輸帶寬和計算資源的需求，同時保留了數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征，能夠有效提高融合效率和準(zhǔn)確性。它對特征提取的準(zhǔn)確性要求較高，如果特征提取不充分或不準(zhǔn)確，可能會影響融合效果。在齒輪故障診斷中，如果振動信號的特征提取未能準(zhǔn)確反映齒輪的磨損狀態(tài)，那么基于這些特征進(jìn)行的融合分析，就難以準(zhǔn)確判斷齒輪的故障情況。決策級融合是在各個傳感器獨立進(jìn)行處理和決策的基礎(chǔ)上，對它們的決策結(jié)果進(jìn)行融合。在目標(biāo)識別系統(tǒng)中，不同類型的傳感器（如雷達(dá)、紅外傳感器）分別對目標(biāo)進(jìn)行識別，并給出各自的決策結(jié)果（如目標(biāo)類型、位置等），決策級融合將這些不同傳感器的決策結(jié)果進(jìn)行綜合分析，最終得出一個統(tǒng)一的決策。決策級融合具有較高的靈活性和容錯性，即使某個傳感器出現(xiàn)故障或決策失誤，其他傳感器的決策結(jié)果仍可能提供有效的信息支持。它的融合精度相對較低，因為在各個傳感器獨立決策的過程中，可能已經(jīng)丟失了部分原始數(shù)據(jù)的信息，且不同傳感器的決策結(jié)果可能存在沖突，需要合理的沖突解決策略來進(jìn)行融合。在多無人機協(xié)同偵察任務(wù)中，不同無人機的傳感器對目標(biāo)的判斷可能存在差異，決策級融合需要綜合考慮各無人機的決策結(jié)果，通過合理的算法來確定最終的目標(biāo)信息。2.3.2常見數(shù)據(jù)融合方法在數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域，存在多種實用的融合方法，每種方法都有其獨特的原理和適用場景，下面將對加權(quán)平均法、卡爾曼濾波、D-S證據(jù)理論、模糊融合等常見方法進(jìn)行詳細(xì)介紹。加權(quán)平均法是一種最為簡單直觀的數(shù)據(jù)融合方法，主要應(yīng)用于對多源冗余信息的處理。在傳感器測量同一物理量時，由于傳感器本身的精度差異以及測量環(huán)境的影響，不同傳感器的測量結(jié)果可能存在一定的偏差。加權(quán)平均法通過為每個傳感器的測量值分配一個權(quán)重，來體現(xiàn)該傳感器數(shù)據(jù)的可靠性或重要程度。權(quán)重的確定可以基于傳感器的精度、穩(wěn)定性、歷史數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性等因素。對于精度較高、穩(wěn)定性好的傳感器，賦予較高的權(quán)重；反之，則賦予較低的權(quán)重。然后，將各傳感器的測量值與其對應(yīng)的權(quán)重相乘后求和，再除以權(quán)重之和，即可得到融合后的結(jié)果。在環(huán)境監(jiān)測中，多個溫度傳感器測量同一區(qū)域的溫度，通過加權(quán)平均法對這些傳感器的測量值進(jìn)行融合，可以得到更準(zhǔn)確的區(qū)域溫度值。加權(quán)平均法的優(yōu)點是計算簡單、易于實現(xiàn)，能夠快速得到融合結(jié)果。它對數(shù)據(jù)的依賴性較強，如果傳感器數(shù)據(jù)存在較大誤差或異常值，會對融合結(jié)果產(chǎn)生較大影響，且權(quán)重的確定往往需要依賴一定的經(jīng)驗或先驗知識，缺乏自適應(yīng)性。卡爾曼濾波是一種基于線性系統(tǒng)狀態(tài)空間模型的最優(yōu)估計方法，廣泛應(yīng)用于動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)估計和預(yù)測，特別適用于融合低層次實時動態(tài)多傳感器冗余數(shù)據(jù)。該方法假設(shè)系統(tǒng)具有線性動力學(xué)模型，且系統(tǒng)與傳感器的誤差符合高斯白噪聲模型。在實際應(yīng)用中，許多物理系統(tǒng)都可以近似為線性系統(tǒng)，如飛行器的運動軌跡、機器人的運動控制等?？柭鼮V波通過遞推的方式，利用前一時刻的狀態(tài)估計值和當(dāng)前時刻的測量值，來更新當(dāng)前時刻的狀態(tài)估計值。它的核心思想是通過建立狀態(tài)方程和觀測方程，將系統(tǒng)的狀態(tài)估計問題轉(zhuǎn)化為一個最優(yōu)估計問題，在每個時間步，卡爾曼濾波首先根據(jù)狀態(tài)方程預(yù)測當(dāng)前時刻的狀態(tài)，然后根據(jù)觀測方程計算觀測值與預(yù)測值之間的誤差，再利用這個誤差對預(yù)測值進(jìn)行修正，得到最優(yōu)的狀態(tài)估計值。在機器人導(dǎo)航系統(tǒng)中，通過融合慣性測量單元（IMU）和全球定位系統(tǒng)（GPS）的數(shù)據(jù)，卡爾曼濾波可以準(zhǔn)確地估計機器人的位置、速度和姿態(tài)等狀態(tài)信息?？柭鼮V波的遞推特性使得它在處理實時數(shù)據(jù)時，不需要大量的數(shù)據(jù)存儲和復(fù)雜的計算，能夠快速響應(yīng)系統(tǒng)狀態(tài)的變化。然而，卡爾曼濾波對系統(tǒng)模型的準(zhǔn)確性要求較高，如果實際系統(tǒng)與假設(shè)的線性模型存在較大偏差，或者噪聲特性不符合高斯白噪聲模型，卡爾曼濾波的性能會顯著下降，甚至導(dǎo)致濾波發(fā)散，無法得到準(zhǔn)確的估計結(jié)果。在實際應(yīng)用中，需要對系統(tǒng)模型進(jìn)行準(zhǔn)確的建模和驗證，并對噪聲特性進(jìn)行合理的估計和處理，以確保卡爾曼濾波的有效性。D-S證據(jù)理論，全稱為Dempster-Shafer證據(jù)理論，是一種不確定性推理方法，適用于處理多源信息融合中的不確定性問題，尤其在目標(biāo)識別、故障診斷等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。D-S證據(jù)理論引入了信任函數(shù)和似然函數(shù)的概念，來描述對某個命題的信任程度和不確定性。在一個識別框架下，對于每個證據(jù)（即傳感器提供的信息），可以根據(jù)其可信度和支持程度，構(gòu)建基本概率分配函數(shù)（BPA），表示對不同命題的信任程度分配。然后，通過Dempster合成規(guī)則，將多個證據(jù)的基本概率分配函數(shù)進(jìn)行融合，得到融合后的信任函數(shù)和似然函數(shù)，從而對目標(biāo)的狀態(tài)或故障類型進(jìn)行判斷。在電力系統(tǒng)故障診斷中，通過融合電壓傳感器、電流傳感器、繼電保護(hù)裝置等多源信息，利用D-S證據(jù)理論可以綜合考慮各信息源的不確定性，準(zhǔn)確地判斷故障類型和故障位置。D-S證據(jù)理論能夠有效地處理信息的不確定性和沖突性，對于未知信息具有較好的包容性，能夠在信息不完整的情況下做出合理的決策。但是，D-S證據(jù)理論在處理高沖突證據(jù)時，可能會出現(xiàn)合成結(jié)果與直覺相悖的情況，且計算復(fù)雜度較高，隨著證據(jù)數(shù)量的增加和識別框架的擴大，計算量會呈指數(shù)級增長，這在一定程度上限制了它的應(yīng)用范圍。為了解決這些問題，研究者們提出了許多改進(jìn)的D-S證據(jù)理論方法，如對合成規(guī)則進(jìn)行改進(jìn)、引入折扣因子等，以提高其性能和實用性。模糊融合是基于模糊邏輯的一種數(shù)據(jù)融合方法，它將模糊集合理論應(yīng)用于多源信息的融合過程，能夠有效地處理信息的模糊性和不確定性，在復(fù)雜系統(tǒng)的決策和控制中具有廣泛的應(yīng)用前景。模糊融合的基本原理是將多源信息的特征或決策結(jié)果映射到模糊集合中，通過定義模糊規(guī)則和隸屬度函數(shù)，對模糊集合進(jìn)行運算和推理，最終得到融合后的結(jié)果。在智能交通系統(tǒng)中，對于交通流量、車速、道路狀況等多源信息，可以將它們模糊化為“大”“中”“小”等模糊概念，然后根據(jù)事先制定的模糊規(guī)則，如“如果交通流量大且車速慢，則道路擁堵程度高”，進(jìn)行模糊推理和融合，從而對道路的擁堵狀況做出準(zhǔn)確的判斷。模糊融合能夠較好地模擬人類的思維方式，對不確定信息的處理具有較強的魯棒性，不需要精確的數(shù)學(xué)模型，適用于難以建立精確模型的復(fù)雜系統(tǒng)。它的模糊規(guī)則和隸屬度函數(shù)的確定往往依賴于專家經(jīng)驗，主觀性較強，且對于大規(guī)模的多源信息融合，模糊規(guī)則的制定和管理會變得復(fù)雜，可能導(dǎo)致推理效率降低。在實際應(yīng)用中，需要結(jié)合具體問題，通過大量的實驗和數(shù)據(jù)分析，來優(yōu)化模糊規(guī)則和隸屬度函數(shù)，提高模糊融合的準(zhǔn)確性和效率。三、多源異構(gòu)信息采集與預(yù)處理3.1截齒磨損實驗設(shè)計3.1.1實驗?zāi)康呐c方案本次實驗旨在全面獲取不同磨損狀態(tài)下截齒的多源信息，深入探究截齒磨損的內(nèi)在規(guī)律，為后續(xù)基于多源異構(gòu)信息與深度學(xué)習(xí)的截齒磨損狀態(tài)識別研究奠定堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過精心設(shè)計實驗方案，力求模擬截齒在實際煤礦開采中的復(fù)雜工況，確保采集到的數(shù)據(jù)具有高度的真實性和代表性。實驗選用了具備先進(jìn)技術(shù)和穩(wěn)定性能的EBZ160型掘進(jìn)機模擬裝置，該裝置能夠精準(zhǔn)模擬實際掘進(jìn)機的工作狀態(tài)，包括截割速度、牽引速度、截割深度等關(guān)鍵參數(shù)的調(diào)節(jié)，為實驗提供了可靠的平臺。煤巖樣本的選擇至關(guān)重要，我們從多個煤礦采集了具有不同硬度、強度、磨蝕性以及節(jié)理裂隙分布的煤巖樣本，涵蓋了常見的煙煤、無煙煤、砂巖、頁巖等類型，以充分體現(xiàn)實際開采中煤巖的多樣性。在截齒型號方面，采用了煤礦中廣泛應(yīng)用的U135型鎬形截齒，該型號截齒具有良好的切削性能和適應(yīng)性，能夠較好地模擬實際工作中的截齒磨損情況。為了全面、系統(tǒng)地研究截齒磨損過程，實驗設(shè)置了不同的工作參數(shù)組合，包括截割速度（2m/min、3m/min、4m/min）、牽引速度（0.5m/min、1m/min、1.5m/min）和截割深度（0.2m、0.3m、0.4m），共形成27種不同的工況。每種工況下，對截齒進(jìn)行持續(xù)的截割實驗，記錄截齒在不同磨損階段的多源信息。實驗過程中，每隔一定的截割時間（如30分鐘），對截齒的磨損狀態(tài)進(jìn)行人工檢測和標(biāo)記，包括齒尖磨損程度、合金頭磨損面積、齒體磨損情況等，作為后續(xù)驗證深度學(xué)習(xí)模型的真實樣本。同時，同步采集截齒在工作過程中的振動信號、聲發(fā)射信號、溫度信號和圖像信息等多源數(shù)據(jù)，以便分析不同信息與截齒磨損狀態(tài)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。3.1.2實驗裝置搭建實驗裝置的搭建是確保實驗順利進(jìn)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，我們構(gòu)建了一個集掘進(jìn)機模擬裝置、傳感器布置、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)于一體的綜合性實驗平臺。EBZ160型掘進(jìn)機模擬裝置作為實驗的核心設(shè)備，其結(jié)構(gòu)設(shè)計合理，能夠準(zhǔn)確模擬實際掘進(jìn)機的工作過程。該裝置配備了高精度的電機和傳動系統(tǒng)，可實現(xiàn)截割頭的穩(wěn)定旋轉(zhuǎn)和截割臂的精確移動，確保截齒與煤巖樣本之間的相互作用符合實際工況。通過操作控制臺，可以靈活調(diào)整截割速度、牽引速度和截割深度等工作參數(shù)，滿足不同實驗工況的需求。傳感器的合理布置對于準(zhǔn)確采集多源異構(gòu)信息至關(guān)重要。在截齒的齒座上，安裝了高靈敏度的壓電式加速度振動傳感器，型號為ICP-601A，其頻率響應(yīng)范圍為0.5Hz-10kHz，能夠精確捕捉截齒在工作過程中的振動信號。在截割頭附近，布置了聲發(fā)射傳感器，型號為SR150M，其頻率響應(yīng)范圍為50kHz-1MHz，用于監(jiān)測截齒切削煤巖時產(chǎn)生的聲發(fā)射信號。為了實時監(jiān)測截齒的溫度變化，在截齒內(nèi)部嵌入了K型熱電偶溫度傳感器，其測量精度為±1℃，能夠快速準(zhǔn)確地測量截齒的溫度。此外，在截割頭前方，安裝了工業(yè)相機，型號為MV-CE080-10GC，分辨率為800萬像素，幀率為10fps，用于拍攝截齒的圖像，以便后續(xù)進(jìn)行圖像處理和分析。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)負(fù)責(zé)將傳感器采集到的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行實時采集、傳輸和存儲。振動傳感器、聲發(fā)射傳感器和溫度傳感器輸出的模擬信號，首先通過信號調(diào)理模塊進(jìn)行放大、濾波等預(yù)處理，然后由高速數(shù)據(jù)采集卡（型號為NI-9234，采樣頻率可達(dá)51.2kHz）進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換，將模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號。工業(yè)相機拍攝的圖像數(shù)據(jù)，則通過千兆以太網(wǎng)接口直接傳輸?shù)接嬎銠C中。所有采集到的數(shù)據(jù)均存儲在高性能的服務(wù)器中，以便后續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)還配備了專門的軟件，用于設(shè)置傳感器的參數(shù)、控制數(shù)據(jù)采集的頻率和時間，以及實時顯示采集到的數(shù)據(jù)波形和圖像，方便實驗人員對實驗過程進(jìn)行監(jiān)控和調(diào)整。3.2多源信息采集3.2.1振動信號采集振動信號能夠反映截齒在工作過程中的受力情況和磨損狀態(tài)，為實現(xiàn)對截齒磨損狀態(tài)的有效監(jiān)測，本研究選用了ICP-601A壓電式加速度振動傳感器。該傳感器具有高靈敏度、寬頻率響應(yīng)范圍等優(yōu)點，其頻率響應(yīng)范圍為0.5Hz-10kHz，能夠精準(zhǔn)捕捉截齒在不同工況下產(chǎn)生的振動信號，滿足截齒磨損監(jiān)測對振動信號頻率特性的要求。在安裝位置方面，將振動傳感器安裝在截齒的齒座上，這是因為齒座與截齒緊密相連，能夠直接感知截齒在切削煤巖時產(chǎn)生的振動，減少振動信號在傳輸過程中的衰減和干擾，從而獲取更準(zhǔn)確的振動信息。在采集參數(shù)設(shè)置上，為了確保采集到的振動信號能夠完整地反映截齒的工作狀態(tài)，將采樣頻率設(shè)置為20kHz，這樣可以滿足對高頻振動信號的采集需求，避免信號混疊。采樣時間根據(jù)實驗需求進(jìn)行調(diào)整，在每次截割實驗過程中，持續(xù)采集振動信號，以獲取截齒在整個工作過程中的振動變化情況。在不同工況下，如不同的截割速度、牽引速度和截割深度組合，分別采集截齒的振動信號。在截割速度為2m/min、牽引速度為0.5m/min、截割深度為0.2m的工況下，采集一段時間內(nèi)的振動信號；然后改變截割速度為3m/min，其他參數(shù)不變，再次采集振動信號，以此類推，全面采集不同工況下截齒的振動信號，為后續(xù)的分析提供豐富的數(shù)據(jù)支持。3.2.2聲發(fā)射信號采集聲發(fā)射信號是截齒在切削煤巖過程中，由于材料的變形、裂紋的產(chǎn)生和擴展等原因而產(chǎn)生的彈性波信號，它能夠提供關(guān)于截齒微觀損傷的重要信息。本研究采用的SR150M聲發(fā)射傳感器，基于晶體元件的壓電效應(yīng)工作。當(dāng)應(yīng)力波傳播到傳感器的接觸面時，帶動壓電陶瓷上的質(zhì)子運動，使壓電陶瓷產(chǎn)生壓縮和拉伸效果，進(jìn)而轉(zhuǎn)換為電壓信號，送入信號處理器，完成從應(yīng)力波到電信號波的轉(zhuǎn)變過程。在安裝方法上，將聲發(fā)射傳感器安裝在截割頭附近，靠近截齒工作區(qū)域。這樣可以更直接地接收截齒切削煤巖時產(chǎn)生的聲發(fā)射信號，減少信號在傳播過程中的衰減和干擾。為了確保傳感器與截割頭緊密接觸，采用專用的耦合劑進(jìn)行固定，保證聲發(fā)射信號能夠有效地傳遞到傳感器。在信號采集過程中，首先對傳感器進(jìn)行校準(zhǔn)，確保其靈敏度和頻率響應(yīng)符合要求。設(shè)置采集系統(tǒng)的參數(shù)，包括采樣頻率、閾值等。將采樣頻率設(shè)置為1MHz，以滿足對聲發(fā)射信號高頻特性的采集需求；設(shè)置合適的閾值，過濾掉背景噪聲和微小的干擾信號，只采集有效的聲發(fā)射信號。在截齒工作過程中，實時采集聲發(fā)射信號，并對采集到的信號進(jìn)行初步的預(yù)處理，如濾波、放大等，以提高信號的質(zhì)量，為后續(xù)的特征提取和分析奠定基礎(chǔ)。3.2.3圖像信息采集為了直觀地獲取截齒的磨損形態(tài)和程度信息，采用MV-CE080-10GC工業(yè)相機進(jìn)行圖像采集。該相機具有800萬像素的高分辨率，能夠清晰地拍攝到截齒的細(xì)節(jié)特征，幀率為10fps，可滿足對截齒磨損過程動態(tài)監(jiān)測的需求。在拍攝角度方面，將工業(yè)相機安裝在截割頭前方，與截齒保持水平且正對截齒的位置，這樣可以全面、清晰地拍攝到截齒的正面磨損情況，包括齒尖的磨損程度、合金頭的磨損區(qū)域等關(guān)鍵信息。在圖像采集頻率上，根據(jù)截齒的磨損速度和實驗需求進(jìn)行設(shè)置。在截齒磨損初期，由于磨損變化相對較慢，每10分鐘采集一次圖像；隨著截齒磨損的加劇，磨損速度加快，為了更及時地捕捉截齒的磨損變化，將圖像采集頻率提高到每5分鐘一次。在采集過程中，確保光線充足且均勻，避免因光線問題導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降或特征提取不準(zhǔn)確?？刹捎幂o助照明設(shè)備，如LED光源，為拍攝提供穩(wěn)定、均勻的光照條件，保證采集到的圖像清晰、準(zhǔn)確，能夠真實反映截齒的磨損狀態(tài)。通過持續(xù)采集截齒在不同磨損階段的圖像，建立截齒磨損圖像數(shù)據(jù)庫，為后續(xù)基于圖像的截齒磨損狀態(tài)識別和分析提供豐富的數(shù)據(jù)資源。3.2.4其他信息采集（如溫度等）除了振動、聲發(fā)射和圖像信息外，溫度等其他信息也與截齒磨損密切相關(guān)。截齒在工作過程中，由于與煤巖的摩擦?xí)a(chǎn)生熱量，導(dǎo)致溫度升高，截齒的磨損程度不同，其摩擦生熱的情況也會不同，因此溫度的變化可以反映截齒的磨損狀態(tài)。本研究選用K型熱電偶溫度傳感器來監(jiān)測截齒的溫度。K型熱電偶具有測量精度高、響應(yīng)速度快等優(yōu)點，其測量精度為±1℃，能夠快速準(zhǔn)確地測量截齒的溫度變化。將溫度傳感器安裝在截齒內(nèi)部靠近切削刃的位置，這樣可以直接測量截齒工作時的溫度，避免因溫度傳遞導(dǎo)致的測量誤差。在數(shù)據(jù)采集過程中，設(shè)置溫度采集系統(tǒng)的參數(shù)，包括采樣頻率和數(shù)據(jù)存儲方式。將采樣頻率設(shè)置為1Hz，能夠?qū)崟r監(jiān)測截齒的溫度變化情況；數(shù)據(jù)存儲采用連續(xù)記錄的方式，將采集到的溫度數(shù)據(jù)按照時間順序存儲在數(shù)據(jù)庫中，以便后續(xù)進(jìn)行溫度變化趨勢分析。同時，還可以考慮采集其他與截齒磨損相關(guān)的信息，如截齒所受的切削力、扭矩等。對于切削力的采集，可以采用應(yīng)變片式力傳感器，安裝在截齒的齒柄上，通過測量齒柄的應(yīng)變來計算截齒所受的切削力；對于扭矩的采集，可以在截割頭的驅(qū)動軸上安裝扭矩傳感器，實時監(jiān)測截割頭的扭矩變化，這些信息將為全面分析截齒的磨損狀態(tài)提供更豐富的數(shù)據(jù)支持。3.3信息預(yù)處理3.3.1信號去噪在截齒磨損狀態(tài)識別研究中，從實驗采集的振動、聲發(fā)射等信號不可避免地會受到各類噪聲的干擾，這些噪聲的存在會嚴(yán)重影響后續(xù)分析的準(zhǔn)確性和可靠性，因此信號去噪成為關(guān)鍵的預(yù)處理步驟。在本研究中，采用小波濾波算法對振動信號進(jìn)行去噪處理。小波濾波基于小波變換原理，該變換能夠?qū)⑿盘柗纸鉃椴煌l率和時間尺度的分量。其核心思想是通過構(gòu)造一組小波基函數(shù)，將原始信號投影到這些基函數(shù)上，從而得到信號在不同尺度下的小波系數(shù)。對于振動信號，高頻部分通常包含噪聲成分，而低頻部分則主要反映信號的主要特征。通過設(shè)定合適的閾值對小波系數(shù)進(jìn)行處理，將小于閾值的小波系數(shù)置零，即可有效去除噪聲，再通過小波逆變換重構(gòu)信號，從而得到去噪后的振動信號。在實際應(yīng)用中，根據(jù)振動信號的特點選擇合適的小波基函數(shù)，如db4小波基，其具有較好的緊支性和對稱性，能較好地適應(yīng)振動信號的特性；同時，合理確定閾值，可采用軟閾值法，既能有效去除噪聲，又能保留信號的重要特征，避免信號失真。對于聲發(fā)射信號，采用均值濾波算法進(jìn)行去噪。均值濾波是一種簡單有效的線性濾波方法，其原理是在一個局部窗口內(nèi)計算信號的平均值，并用該平均值替代窗口中心位置的信號值。在聲發(fā)射信號處理中，根據(jù)信號的采樣頻率和噪聲特性，選擇合適的窗口大小，如窗口長度為10個采樣點。對于每個窗口內(nèi)的聲發(fā)射信號值，計算其平均值，然后將該平均值作為窗口中心位置信號的去噪后值。通過依次對聲發(fā)射信號的每個窗口進(jìn)行處理，可實現(xiàn)對整個聲發(fā)射信號的去噪。均值濾波能夠有效抑制聲發(fā)射信號中的隨機噪聲，平滑信號曲線，使信號更能真實地反映截齒切削煤巖時的狀態(tài)變化。3.3.2特征提取特征提取是從原始信號中提取能夠有效表征截齒磨損狀態(tài)的關(guān)鍵信息的過程，對于準(zhǔn)確識別截齒磨損狀態(tài)至關(guān)重要。對于振動信號，在時域上，提取均值、方差、峰值指標(biāo)等特征。均值能夠反映振動信號的平均水平，體現(xiàn)截齒在工作過程中的平均受力情況；方差用于衡量振動信號的波動程度，方差越大，說明信號的波動越劇烈，可能表示截齒的磨損狀態(tài)發(fā)生了變化；峰值指標(biāo)則對信號中的沖擊成分較為敏感，能夠反映截齒受到的瞬間沖擊力大小，當(dāng)截齒磨損到一定程度，其切削性能下降，與煤巖接觸時產(chǎn)生的沖擊會增大，峰值指標(biāo)也會相應(yīng)變化。在頻域上，通過傅里葉變換將振動信號從時域轉(zhuǎn)換到頻域，提取功率譜和頻率重心等特征。功率譜能夠展示振動信號在不同頻率上的能量分布情況，不同的磨損狀態(tài)可能對應(yīng)不同的能量分布特征；頻率重心則表示信號能量的集中頻率，隨著截齒磨損，頻率重心可能會發(fā)生偏移，通過監(jiān)測這些特征的變化，可以有效判斷截齒的磨損狀態(tài)。針對聲發(fā)射信號，提取振鈴計數(shù)和能量等特征。振鈴計數(shù)是指在一定時間內(nèi)聲發(fā)射信號超過設(shè)定閾值的次數(shù)，它反映了聲發(fā)射事件的頻繁程度，截齒在磨損過程中，裂紋的產(chǎn)生和擴展會導(dǎo)致聲發(fā)射事件增多，振鈴計數(shù)也會相應(yīng)增加；能量特征則通過對聲發(fā)射信號的平方進(jìn)行積分得到，它表示聲發(fā)射信號的總能量，能夠反映截齒磨損過程中能量的釋放情況，能量的變化與截齒的磨損程度密切相關(guān)，通過分析振鈴計數(shù)和能量特征的變化趨勢，可以及時發(fā)現(xiàn)截齒的磨損情況。在圖像特征提取方面，對于截齒的圖像，首先提取幾何特征，如面積、周長等。面積可以反映截齒磨損區(qū)域的大小，隨著截齒的磨損，磨損區(qū)域會逐漸擴大，其面積也會相應(yīng)增加；周長則能體現(xiàn)截齒輪廓的變化，截齒磨損后，其輪廓會發(fā)生改變，周長也會隨之變化。利用灰度共生矩陣提取紋理特征，灰度共生矩陣是一種描述圖像中像素灰度之間空間相關(guān)關(guān)系的矩陣，通過計算灰度共生矩陣的統(tǒng)計量，如對比度、相關(guān)性、能量和熵等，可以得到圖像的紋理特征。對比度反映了圖像中灰度變化的劇烈程度，相關(guān)性表示圖像中局部區(qū)域的相似程度，能量表示圖像灰度分布的均勻性，熵則衡量圖像的不確定性。這些紋理特征能夠有效表征截齒表面的磨損紋理變化，從而為截齒磨損狀態(tài)的識別提供重要依據(jù)。3.3.3數(shù)據(jù)歸一化在對截齒磨損相關(guān)的多源異構(gòu)信息進(jìn)行采集和特征提取后，由于不同類型數(shù)據(jù)的量綱和取值范圍存在差異，這會對后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練產(chǎn)生不利影響，因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化處理，使不同的數(shù)據(jù)具有可比性。本研究采用Min-Max歸一化方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。Min-Max歸一化是一種線性變換方法，其公式為：X_{norm}=\frac{X-X_{min}}{X_{max}-X_{min}}，其中X為原始數(shù)據(jù)，X_{min}和X_{max}分別為原始數(shù)據(jù)中的最小值和最大值，X_{norm}為歸一化后的數(shù)據(jù)。通過這種方法，將所有數(shù)據(jù)歸一化到[0,1]區(qū)間內(nèi)，使得不同特征的數(shù)據(jù)處于同一數(shù)量級，避免了因數(shù)據(jù)量綱和取值范圍不同而導(dǎo)致模型訓(xùn)練時某些特征被過度強調(diào)或忽略的問題，從而提高模型的訓(xùn)練效果和識別準(zhǔn)確率。在實際應(yīng)用中，對于振動信號的時域特征、頻域特征，聲發(fā)射信號的振鈴計數(shù)、能量特征以及圖像的幾何特征、紋理特征等，都分別按照Min-Max歸一化方法進(jìn)行處理，確保所有數(shù)據(jù)在進(jìn)入深度學(xué)習(xí)模型之前具有統(tǒng)一的尺度和可比性。四、基于深度學(xué)習(xí)的截齒磨損狀態(tài)識別模型構(gòu)建4.1模型選擇與改進(jìn)4.1.1模型選型依據(jù)在截齒磨損狀態(tài)識別任務(wù)中，模型的選擇至關(guān)重要，它直接影響著識別的準(zhǔn)確性和效率。綜合考慮截齒磨損狀態(tài)識別任務(wù)的特點以及多源異構(gòu)信息的特性，本研究選用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）作為基礎(chǔ)模型，并進(jìn)行針對性的改進(jìn)和融合，以實現(xiàn)對截齒磨損狀態(tài)的精準(zhǔn)識別。CNN在處理圖像數(shù)據(jù)方面具有獨特的優(yōu)勢，這與截齒磨損狀態(tài)識別中圖像信息的重要性相契合。截齒的圖像能夠直觀地展示其磨損形態(tài)和程度，為磨損狀態(tài)的判斷提供了關(guān)鍵依據(jù)。CNN通過卷積層中的卷積核在圖像上滑動進(jìn)行卷積操作，能夠自動提取圖像的局部特征，如邊緣、紋理等，這些特征對于識別截齒的磨損狀態(tài)至關(guān)重要。池化層的下采樣操作不僅減少了特征圖的尺寸，降低了計算量，還增強了模型對圖像平移、旋轉(zhuǎn)等變換的魯棒性，使得模型在不同拍攝角度和位置的截齒圖像上都能有較好的表現(xiàn)。在識別截齒齒尖磨損程度時，CNN可以通過學(xué)習(xí)圖像中的邊緣特征，準(zhǔn)確地判斷齒尖的磨損情況；對于合金頭磨損區(qū)域的識別，CNN能夠通過提取紋理特征，確定磨損區(qū)域的范圍和形狀。因此，CNN能夠有效地處理截齒的圖像信息，為截齒磨損狀態(tài)的識別提供有力支持。LSTM則在處理時間序列數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色，這對于分析截齒的振動、聲發(fā)射等隨時間變化的信號具有重要意義。截齒在工作過程中，振動信號、聲發(fā)射信號等時間序列數(shù)據(jù)蘊含著豐富的關(guān)于截齒磨損狀態(tài)的信息。LSTM通過引入門控機制，包括輸入門、遺忘門和輸出門，能夠有效地處理時間序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系，捕捉信號的動態(tài)變化特征。在截齒磨損過程中，隨著時間的推移，振動信號的頻率、幅值等特征會發(fā)生變化，LSTM能夠通過記憶和遺忘機制，準(zhǔn)確地捕捉這些變化趨勢，從而判斷截齒的磨損狀態(tài)。在截齒磨損初期，振動信號的變化可能較為緩慢，但LSTM能夠記住前期的信號特征，當(dāng)磨損加劇導(dǎo)致信號特征發(fā)生明顯變化時，LSTM能夠及時捕捉到這些變化，為截齒磨損狀態(tài)的早期預(yù)警提供依據(jù)。因此，LSTM能夠充分挖掘時間序列數(shù)據(jù)中的信息，實現(xiàn)對截齒磨損狀態(tài)的有效監(jiān)測和預(yù)測。4.1.2模型結(jié)構(gòu)改進(jìn)盡管傳統(tǒng)的CNN和LSTM在各自擅長的領(lǐng)域取得了一定的成果，但在處理截齒磨損數(shù)據(jù)時，仍存在一些不足之處。為了更好地適應(yīng)截齒磨損狀態(tài)識別任務(wù)的需求，本研究對模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行了一系列的改進(jìn)。在CNN結(jié)構(gòu)中，引入注意力機制是一項重要的改進(jìn)措施。注意力機制能夠使模型在處理圖像時，自動聚焦于對截齒磨損狀態(tài)判斷關(guān)鍵的區(qū)域，增強模型對重要特征的學(xué)習(xí)能力。在傳統(tǒng)的CNN中，模型對圖像的每個區(qū)域都進(jìn)行相同的處理，而實際上，截齒的某些部位，如齒尖、合金頭與煤巖接觸的部位等，對于磨損狀態(tài)的判斷更為關(guān)鍵。通過引入注意力機制，模型可以為這些關(guān)鍵區(qū)域分配更高的權(quán)重，從而更準(zhǔn)確地提取這些區(qū)域的特征。在識別截齒齒尖磨損時，注意力機制可以使模型重點關(guān)注齒尖部位的圖像特征，忽略其他無關(guān)區(qū)域的干擾，提高對齒尖磨損程度判斷的準(zhǔn)確性。具體實現(xiàn)時，可以在卷積層之后添加注意力模塊，通過計算注意力權(quán)重，對特征圖進(jìn)行加權(quán)處理，使得模型能夠更有效地學(xué)習(xí)到關(guān)鍵特征。在網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和節(jié)點數(shù)方面，也進(jìn)行了優(yōu)化調(diào)整。適當(dāng)增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)可以提高模型的特征提取能力，使模型能夠?qū)W習(xí)到更復(fù)雜的特征表示。然而，網(wǎng)絡(luò)層數(shù)過多也會導(dǎo)致梯度消失、計算量過大等問題。因此，需要在增加層數(shù)的同時，合理設(shè)計網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用殘差連接等技術(shù)，確保梯度能夠有效地反向傳播，避免梯度消失問題。對于節(jié)點數(shù)的調(diào)整，需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和模型的性能進(jìn)行優(yōu)化。增加節(jié)點數(shù)可以提高模型的表達(dá)能力，但也可能導(dǎo)致過擬合。通過實驗對比不同的網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和節(jié)點數(shù)組合，確定最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以提高模型的識別性能。在處理截齒圖像時，經(jīng)過實驗發(fā)現(xiàn)，在原有的基礎(chǔ)上增加2-3層卷積層，并合理調(diào)整節(jié)點數(shù)，能夠在保證計算效率的同時，顯著提高模型對截齒磨損特征的提取能力，從而提升識別準(zhǔn)確率。針對LSTM，同樣引入注意力機制來提升其性能。在處理截齒的振動、聲發(fā)射等時間序列信號時，注意力機制可以使模型自動關(guān)注對截齒磨損狀態(tài)判斷重要的時間步，增強模型對關(guān)鍵信號特征的學(xué)習(xí)能力。在截齒磨損過程中，不同時間步的信號特征對磨損狀態(tài)的判斷貢獻(xiàn)不同，注意力機制可以幫助模型突出關(guān)鍵時間步的特征，抑制噪聲和干擾信息。在分析聲發(fā)射信號時，當(dāng)截齒出現(xiàn)裂紋擴展等關(guān)鍵磨損事件時，注意力機制可以使模型聚焦于這些事件發(fā)生的時間步，提取更準(zhǔn)確的信號特征，從而更準(zhǔn)確地判斷截齒的磨損狀態(tài)。在LSTM的隱藏層之間添加注意力模塊，通過計算注意力權(quán)重，對不同時間步的隱藏狀態(tài)進(jìn)行加權(quán)處理，使得模型能夠更有效地捕捉關(guān)鍵信號特征。通過對CNN和LSTM模型結(jié)構(gòu)的改進(jìn)，能夠充分發(fā)揮兩種模型的優(yōu)勢，提高模型對截齒磨損狀態(tài)的識別能力，為煤礦開采中截齒磨損狀態(tài)的實時監(jiān)測和精準(zhǔn)識別提供更強大的技術(shù)支持。4.2多源異構(gòu)信息融合策略4.2.1數(shù)據(jù)級融合數(shù)據(jù)級融合是多源異構(gòu)信息融合的基礎(chǔ)層次，它在數(shù)據(jù)輸入模型之前，直接將來自不同傳感器的原始數(shù)據(jù)按特定規(guī)則進(jìn)行合并。在截齒磨損狀態(tài)識別中，振動、聲發(fā)射、圖像等多源信息的融合對于準(zhǔn)確判斷截齒狀態(tài)至關(guān)重要。本研究將振動信號、聲發(fā)射信號的特征向量與圖像特征向量進(jìn)行拼接，構(gòu)建一個綜合的大特征向量。在采集截齒的振動信號時，通過特定的傳感器獲取其在不同頻率下的振動幅值等特征，將這些特征組成一個特征向量；對于聲發(fā)射信號，提取其能量、振鈴計數(shù)等特征，同樣形成一個特征向量；在處理截齒圖像時，運用圖像處理技術(shù)提取圖像的邊緣、紋理等特征，得到圖像特征向量。將這三個特征向量按順序拼接在一起，形成一個包含振動、聲發(fā)射和圖像信息的大特征向量，作為后續(xù)深度學(xué)習(xí)模型的輸入。這種融合方式具有顯著的優(yōu)勢，它最大限度地保留了原始數(shù)據(jù)的完整性和細(xì)節(jié)信息。由于直接對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，避免了在特征提取和處理過程中可能丟失的信息，為模型提供了最全面的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，從而有可能提高模型對截齒磨損狀態(tài)識別的準(zhǔn)確性。它也存在一些局限性，數(shù)據(jù)級融合對計算資源的需求較高，因為原始數(shù)據(jù)量通常較大，處理和存儲這些數(shù)據(jù)需要強大的計算能力和存儲空間。不同類型數(shù)據(jù)的格式和維度差異較大，在融合時需要進(jìn)行復(fù)雜的預(yù)處理和標(biāo)準(zhǔn)化操作，以確保數(shù)據(jù)的兼容性和一致性。如果原始數(shù)據(jù)中存在噪聲或錯誤，這些問題會直接傳遞到融合后的數(shù)據(jù)中，可能影響模型的性能。4.2.2特征級融合特征級融合是在深度學(xué)習(xí)模型內(nèi)部，對不同信息源經(jīng)過特征提取后得到的特征進(jìn)行融合，以充分發(fā)揮多源信息的互補優(yōu)勢，提升模型對截齒磨損狀態(tài)的識別能力。在截齒磨損狀態(tài)識別模型中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）分別在處理圖像和時間序列數(shù)據(jù)方面具有獨特的優(yōu)勢，通過融合它們提取的特征，可以實現(xiàn)更準(zhǔn)確的磨損狀態(tài)識別。本研究采用融合層對CNN提取的圖像特征和LSTM提取的時序特征進(jìn)行融合。在處理截齒圖像時，CNN通過卷積層、池化層等結(jié)構(gòu)，自動提取圖像中的邊緣、紋理、形狀等特征，形成圖像特征表示；對于截齒的振動、聲發(fā)射等時間序列信號，LSTM利用其門控機制，有效地捕捉信號的動態(tài)變化特征，提取出反映截齒磨損過程的時序特征。將這兩種特征輸入到融合層中，融合層通過特定的算法，如加權(quán)融合、拼接融合等方式，將圖像特征和時序特征進(jìn)行整合。加權(quán)融合時，根據(jù)不同特征對截齒磨損狀態(tài)識別的重要程度，為圖像特征和時序特征分配不同的權(quán)重，然后將加權(quán)后的特征相加，得到融合后的特征；拼接融合則是將圖像特征和時序特征按順序拼接在一起，形成一個新的特征向量。融合后的特征既包含了圖像的空間信息，又包含了時間序列的動態(tài)信息，能夠更全面地反映截齒的磨損狀態(tài)。特征級融合相比于數(shù)據(jù)級融合，減少了數(shù)據(jù)量，降低了對計算資源的需求，同時保留了關(guān)鍵的特征信息，提高了融合效率。通過融合不同信息源的特征，能夠充分利用多源信息的互補性，增強模型對截齒磨損狀態(tài)的表達(dá)能力，從而提高識別的準(zhǔn)確性和可靠性。特征級融合對特征提取的準(zhǔn)確性要求較高，如果特征提取不充分或不準(zhǔn)確，會影響融合后的特征質(zhì)量，進(jìn)而降低模型的性能。不同類型特征的融合方式也需要精心設(shè)計，以確保融合后的特征能夠有效地反映截齒的磨損狀態(tài)。4.2.3決策級融合決策級融合是多源異構(gòu)信息融合的高級層次，它在多個模型分別對不同信息源進(jìn)行處理并得出決策結(jié)果的基礎(chǔ)上，將這些決策結(jié)果進(jìn)行融合，以獲得最終的判斷。在截齒磨損狀態(tài)識別中，決策級融合能夠充分利用不同模型在處理不同類型信息時的優(yōu)勢，提高識別的準(zhǔn)確性和可靠性。本研究采用多個模型分別對不同信息源進(jìn)行處理。利用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的模型對截齒的圖像信息進(jìn)行分析，通過訓(xùn)練CNN模型，使其能夠識別圖像中截齒的磨損形態(tài)、磨損區(qū)域等特征，從而判斷截齒的磨損狀態(tài)，并輸出相應(yīng)的分類概率；采用基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的模型對截齒的振動、聲發(fā)射等時間序列信號進(jìn)行處理，LSTM模型通過學(xué)習(xí)信號的動態(tài)變化特征，判斷截齒的磨損情況，并輸出分類概率。將各模型的決策結(jié)果，即分類概率，進(jìn)行融合。常見的融合方法包括投票法和加權(quán)平均法。投票法是根據(jù)各模型的分類結(jié)果進(jìn)行投票，得票數(shù)最多的類別即為最終的識別結(jié)果。假設(shè)有三個模型，其中兩個模型判斷截齒處于輕度磨損狀態(tài)，一個模型判斷為中度磨損狀態(tài)，那么根據(jù)投票法，最終的識別結(jié)果為輕度磨損。加權(quán)平均法則是根據(jù)各模型的可靠性或準(zhǔn)確性，為每個模型的分類概率分配不同的權(quán)重，然后將加權(quán)后的概率進(jìn)行平均，得到最終的分類結(jié)果。對于在訓(xùn)練過程中表現(xiàn)出較高準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性的模型，賦予較高的權(quán)重；反之，則賦予較低的權(quán)重。通過加權(quán)平均法，可以更合理地綜合各模型的決策結(jié)果，提高識別的準(zhǔn)確性。決策級融合具有高度的靈活性，不同類型的傳感器和模型可以獨立工作，不需要在數(shù)據(jù)層面或特征層面進(jìn)行復(fù)雜的融合操作，降低了系統(tǒng)的復(fù)雜性和對傳感器間同步、校準(zhǔn)的嚴(yán)格要求。它還具有強容錯性，即使某個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)質(zhì)量較差或某個模型出現(xiàn)故障，其他數(shù)據(jù)源和模型的正確決策仍能為最終結(jié)果提供支持，保證系統(tǒng)的可靠性。決策級融合通常不涉及復(fù)雜的底層數(shù)據(jù)處理，更側(cè)重于對決策結(jié)果的邏輯判斷和綜合評估，易于實現(xiàn)。決策級融合也存在一些缺點，由于在各模型獨立決策的過程中，可能已經(jīng)丟失了部分原始數(shù)據(jù)的信息，導(dǎo)致融合后的結(jié)果可能不如數(shù)據(jù)級融合和特征級融合準(zhǔn)確。不同模型的決策結(jié)果可能存在沖突，需要合理的沖突解決策略來進(jìn)行融合，以確保最終結(jié)果的合理性。4.3模型訓(xùn)練與優(yōu)化4.3.1訓(xùn)練數(shù)據(jù)集劃分將經(jīng)過預(yù)處理后的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理劃分，是確保深度學(xué)習(xí)模型有效訓(xùn)練和準(zhǔn)確評估的關(guān)鍵步驟。本研究采用70%、15%、15%的比例，將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集。訓(xùn)練集是模型學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，占比70%，包含了大量不同工況下截齒的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)涵蓋了截齒在不同磨損階段的振動信號、聲發(fā)射信號、圖像信息以及溫度等其他相關(guān)信息。通過對訓(xùn)練集的學(xué)習(xí)，模型能夠逐漸掌握截齒磨損狀態(tài)與多源異構(gòu)信息之間的映射關(guān)系，學(xué)習(xí)到不同特征與磨損狀態(tài)之間的內(nèi)在聯(lián)系。在訓(xùn)練過程中，模型會根據(jù)訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)不斷調(diào)整自身的參數(shù)，以提高對截齒磨損狀態(tài)的識別能力。驗證集占比15%，其作用是在模型訓(xùn)練過程中，對模型的性能進(jìn)行實時評估和監(jiān)控。在訓(xùn)練過程中，模型會在每個訓(xùn)練周期結(jié)束后，在驗證集上進(jìn)行測試，根據(jù)驗證集上的損失值和準(zhǔn)確率等指標(biāo)，判斷模型是否出現(xiàn)過擬合或欠擬合現(xiàn)象。如果模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在驗證集上的性能逐漸下降，可能意味著模型出現(xiàn)了過擬合，此時需要采取相應(yīng)的措施，如調(diào)整模型結(jié)構(gòu)、增加正則化項等，以提高模型的泛化能力。驗證集還可以用于調(diào)整模型的超參數(shù)，通過在驗證集上比較不同超參數(shù)組合下模型的性能，選擇最優(yōu)的超參數(shù)配置，使模型在驗證集上達(dá)到最佳性能。測試集同樣占比15%，它用于評估模型的最終性能和泛化能力。在模型訓(xùn)練完成后，使用測試集對模型進(jìn)行測試，測試集的數(shù)據(jù)在模型訓(xùn)練過程中從未出現(xiàn)過，因此能夠真實地反映模型對未知數(shù)據(jù)的適應(yīng)能力。通過在測試集上計算準(zhǔn)確率、召回率、F1值等評價指標(biāo)，可以全面評估模型在截齒磨損狀態(tài)識別任務(wù)中的性能。如果模型在測試集上的性能與在驗證集上的性能相近，說明模型具有較好的泛化能力，能夠準(zhǔn)確地識別不同工況下截齒的磨損狀態(tài)；反之，如果模型在測試集上的性能明顯下降，說明模型的泛化能力不足，需要進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)。在劃分?jǐn)?shù)據(jù)集時，采用分層抽樣的方法，以確保每個子集的數(shù)據(jù)分布與原始數(shù)據(jù)集相似。對于截齒磨損狀態(tài)的分類，假設(shè)分為正常、輕度磨損、中度磨損和重度磨損四類，在劃分訓(xùn)練集、驗證集和測試集時，按照每類數(shù)據(jù)在原始數(shù)據(jù)集中的比例，在每類數(shù)據(jù)中分別抽取相應(yīng)數(shù)量的數(shù)據(jù)，組成各個子集。這樣可以保證每個子集中各類磨損狀態(tài)的數(shù)據(jù)比例與原始數(shù)據(jù)集一致，避免因數(shù)據(jù)分布不均衡導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)偏差。通過這種合理的數(shù)據(jù)劃分和抽樣方法，為模型的訓(xùn)練、驗證和測試提供了科學(xué)、有效的數(shù)據(jù)支持，有助于提高模型的訓(xùn)練效果和識別準(zhǔn)確性。4.3.2損失函數(shù)與優(yōu)化算法選擇在深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程中，選擇合適的損失函數(shù)和優(yōu)化算法是至關(guān)重要的，它們直接影響著模型的訓(xùn)練效果和性能。本研究選用交叉熵?fù)p失函數(shù)作為衡量模型預(yù)測結(jié)果與真實標(biāo)簽之間差異的指標(biāo)。在截齒磨損狀態(tài)識別任務(wù)中，模型的輸出通常是一個概率分布，表示截齒處于不同磨損狀態(tài)的概率。交叉熵?fù)p失函數(shù)能夠有效地度量模型預(yù)測概率分布與真實標(biāo)簽的概率分布之間的差異。對于多分類問題，假設(shè)真實標(biāo)簽為y，模型預(yù)測的概率分布為\hat{y}，交叉熵?fù)p失函數(shù)的計算公式為：L=-\sum_{i=1}^{n}y_{i}\log(\hat{y}_{i})，其中n表示類別數(shù)