一种面向整体叶盘加工的颤振智能监控方法及系统

本发明涉及智能制造技术领域，公开了一种面向整体叶盘加工的颤振智能监控方法及系统，通过对整体叶盘加工过程中的多源异构信号降维处理，再通过双路特征融合、迁移学习映射、威布尔三参数预测的级联架构，以并行双路特征融合同时捕获毫秒级颤振突变和长期趋势变化，实现短期—长期特征互补，从而构建基于多层感知机模型的威布尔三参数映射模型，用于刀具剩余加工时间的预测，以及基于注意力机制的线性回归分析模型，用于表面粗糙度Ra预测，能够显著提升模型对复杂工况的刻画能力；再结合迁移学习映射实现不同切削工艺的训练适配，并以神经网络拟合来精准约束的威布尔三参数网络，直接输出剩余稳定加工时间。