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摘要
为了给铣刀的维修工作提供有效参考数据，解决现有磨损量预测方法精度低的问题，利用多信号融合与深度学习算法，实现铣刀刀具磨损量预测方法的优化设计。根据铣刀结构和摩擦工作机制，模拟其铣削加工过程。采集刀具在工作状态下的切削力、振动、电流以及声发射信号，采用自适应加权的方式实现多信号的融合处理。以信号融合结果为基础，利用深度学习算法提取信号特征，得到降维特征处理结果。确定铣刀的信号特征与磨损量之间的关系，通过刀具信号的估计，得出铣刀磨损量的预测结果。通过与现有预测方法的对比试验发现，采用该设计预测方法得出的磨损量与实际测定值之间的相对误差更小，设计预测方法的精度更高。
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单位北京工业职业技术学院
