Reliability-centered tool RUL prediction under time-varying processing parameters

Yuqing Zhang

doi:10.1016/j.ress.2025.112016

Reliability-centered tool RUL prediction under time-varying processing parameters

2025-11-22

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DOI：10.1016/j.ress.2025.112016

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在时变加工参数（TVPP）下对制造工具的剩余使用寿命（RUL）进行准确预测，对于维持制造系统的最优性能至关重要。然而，传统时序模型存在缺乏物理解释和训练数据有限的问题。本研究提出了一种混合物理基数据驱动模型，旨在预测工具退化同时保留物理细节。通过评估退化对加工可靠性的影响来预测工具的RUL，并促进异构模型类型间的接口。基于工艺和退化机制的物理基退化模型首先被部署以生成初级数据。随后，引入一种新的分阶段序列非线性模型（S²NLM），通过分两个顺序阶段处理加工参数和退化状态，以在TVPP下预测退化，该模型与退化特征相符，并在时恒加工参数下对有限数据具有鲁棒性。在TVPP下这些数据驱动的退化趋势预测被映射到具有明确物理意义的物理域。最后，基于其对加工可靠性的影响预测工具RUL，呈现准确且合理的结果，并能快速响应变化的质量要求。与其他方法相比，所提出的S²NLM在滚动加工案例的有限数据下实现了更优的精度。

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