为实现汽车发动机缸盖生产中刀具磨损状态的监测，提高刀具磨损监测方法的计算效率和识别精度，基于门控循环单元神经网络和多特征融合方法提出了面向铣刀后刀面磨损带宽度识别的刀具状态监测方法。通过铣削力信号数据对所提出方法的有效性进行了验证，分析了不同超参数设置对模型识别精度的影响机制，给出了最优超参数，实现了对铣削刀具磨损的精确识别。所提出刀具磨损的监测方法能够为汽车发动机生产制造过程的刀具状态管理提供理论基础和技术指导。
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