基于物理引导在线更新的刀具磨损诊断和寿命预测方法

本发明公开了一种基于物理引导在线更新的刀具磨损诊断和寿命预测方法，包括首先通过传感器信号降噪处理构建训练集，搭建双模块神经网络模型进行预训练；同时建立分阶段磨损物理模型，通过粒子滤波算法将两者预测值动态融合，利用状态方程实时校正误差。进而基于动态更新的磨损值构建退化轨迹外推剩余寿命，结合实时信号实现从磨损诊断、寿命预测到换刀决策的闭环控制。本发明通过多源信息融合提升预测可信度；粒子滤波实现预测的动态校准；实现从状态监测到主动维护的闭环优化。通过动态校正机制和阈值触发策略，在保证精度的同时降低误报风险，最终达到延长刀具寿命、减少非计划停机的工业应用价值。