一种基于Diffusion-EMCAformer的刀具磨损量建模和预测方法

本发明公开了一种基于Diffusion‑EMCAformer的刀具磨损量建模和预测方法，包括：通过传感器采集加工过程中三轴力信号和加速度信号，通过显微镜刀具磨损量；基于双重熵优化方法的小波去噪技术对传感器采集的信号进行预处理；搭建Diffusion‑EMCAformer模型，将包括传感器信号、时间步信号、扩散步信号的输入划分为训练集和测试集，利用训练集训练出最优模型；通过扩散模型对缺失数据的测试集进行补充，在最优模型上进行测试预测的磨损量和磨损速度，再采用改进的算术优化算法结合模糊C均值聚进行分类对刀具磨损状态进行分类。本方法实现了对刀具磨损量的高效、准确预测，尤其在复杂工况下具有良好的适应性和鲁棒性，为机床维护提供准确的磨损量预测及维修建议。