一种基于KAN网络的刀具磨损辨识方法

本发明提出一种基于KAN网络的刀具磨损辨识方法，首先构建并训练基于KAN网络的刀具磨损辨识模型；刀具磨损辨识模型中，磨损分量信号提取模块对获取的加工信号进行经验小波变换提取刀具磨损分量信号；多尺度卷积模块通过不同尺度的卷积核对刀具磨损分量信号并行提取局部磨损特征并融合；融合特征在残差注意力模块中聚焦关键磨损特征；KAN网络构建关键磨损特征与刀具磨损状态的非线性映射关系，利用可学习的样条基函数自适应拟合磨损特征与状态标签的复杂关联；基于Softmax分类器对KAN网络输出的磨损状态对应的概率分布进行决策，建立最终的刀具磨损辨识模型。利用训练完成的刀具磨损辨识模型对实际采集的待辨识加工信号进行处理，得到刀具磨损辨识结果。