一种榫槽拉刀磨损状态识别方法

本发明公开了一种榫槽拉刀磨损状态识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1)数据集获取；2)数据预处理；3)模型构建：构建CNN‑ViT拉刀磨损状态识别模型，对包含时空信息的拉削加工振动提取特征，完成对拉刀的磨损状态的监控；其中识别模型包括卷积神经网络CNN和视觉变换器ViT；4)数据集划分；5)训练测试模型；6)拉刀磨损状态识别，得到拉刀磨损状态识别结果。突破传统单一提取特征手段，分别使用自主搭建CNN模型与ViT模型对拉削加工振动信号进行局部特征提取和全局特征提取，不但可以达到较高准确率，而且具有更块的识别速度。