基于长短记忆网络的刀具磨损监测方法研究

刀具磨损监测是推动数控机床稳定运行的有效手段。为实现刀具健康实时监测，设计一种基于长短记忆网络的刀具磨损监测方法。将实时采集的切削力信号进行去噪、降维等预处理；用堆叠自编码器进行特征提取，获得影响刀具磨损的本质特征；用长短记忆网络构建刀具磨损监测模型，实现加工过程中刀具磨损监测。利用铣削实验数据进行实例验证，获得磨损量平均绝对误差为0.060 80的铣刀磨损量监测模型，验证了该方法的有效性。