一种变工况刀具磨损监测方法

本发明涉及机械加工领域，具体涉及融合一种特征转换方法和对比非监督域适应回归策略的变工况刀具磨损量监测方法。本发明利用特征转换方法选择对工艺参数变化不敏感的特征，同时转换特征幅值；融合一维卷积神经网络和双向长短时记忆神经网络构建并行式混合神经网络，作为特征提取器；采用表示子空间距离和正交基错配惩罚的非监督域适应策略对齐变工况下的特征分布。本发明采用基于表示子空间距离和正交基错配惩罚项的非监督域适应策略降低不同工况下特征提取器所学习混合特征的分布差异，并融入对比学习模块保留新工况下数据中的固有结构信息，提高了模型的泛化能力，有助于提高数控加工过程的动态感知和自主决策的能力水平。