对刀具每次走刀后的磨损量与走刀过程中的传感器信号进行研究，提出基于长短时记忆神经网络(LSTM)的刀具磨损预测模型。使用LSTM模型自主提取时间序列数据特征，将多个传感器信号作为模型输入自动化处理，避免了人工提取特征出现的信息丢失，充分把握了实验数据的长时依赖性和多维度、多长度特征。经实验对比分析表明：LSTM模型在刀具磨损预测结果上具有显著优势。
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