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摘要
为提高机床刀具磨损故障诊断精度，借助三轴加速度传感器采集机床刀具磨损振动数据，并以此为基础，提出一种基于长短时记忆网络与多尺度卷积神经网络集成的机床刀具故障诊断算法，挖掘机床刀具在不同故障模式下的空时域多尺度特征，实现机床刀具磨损状态的精准识别。同时，为满足实际产线对故障诊断的高实时性要求，设计一种适用于机床刀具故障诊断的云边端协同架构，通过底层产线、边缘节点与工业云平台的高效协同，实现机床刀具故障的及时预警。研究结果表明，所提云边端协同的机床刀具故障智能诊断系统可实现机床刀具磨损状态的精准识别，同时可缩短故障诊断任务的完成时间。
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