一种基于铣削力系数和混合卷积神经网络的立铣刀磨损监测方法及装置

本发明公开了一种基于铣削力系数和混合卷积神经网络的立铣刀磨损监测方法及装置，本发明涉及高速铣削加工技术领域。包括以下步骤：获取数控机床加工过程中立铣刀刀刃的铣削力大小数据和铣削刀具磨损值，建立坐标系计算铣削力系数，对铣削力系数进行特征提取和压缩，得到主成分矩阵，将主成分矩阵作为CNN‑BILSTM‑SE神经网络的输入，对神经网络模型进行训练，通过训练后的模型预测刀具磨损值，根据磨损值判断刀具健康状态；通过间接监测采集力信号的方法，显著地解决了数据库规模限制的问题，此外，通过引入铣削力系数作为神经网络模型的输入，进一步减少了数据不准确带来的干扰，提高了预测的准确性，从而优化了生产效率和安全性。