面向离散车削操作的刀具磨损预测与切削参数动态调控系统研究

针对离散制造中刀具磨损高变异性导致的加工效率低下问题，本研究创新性地开发了基于LSTM的刀具磨损早期预测(TWEP)模型与切削参数动态调控(CPR)系统。通过融合主轴电流与三轴加速度信号，实现了对直线/轮廓车削中刀具磨损的实时控制，使磨损量四分位距(IQR)降低20%-50%，首次将预测性分析升级为处方性控制，为智能制造提供了主动式工艺优化方案。

　　

在制造业智能化转型的浪潮中，刀具磨损控制始终是制约加工精度与效率的"阿喀琉斯之踵"。传统刀具状态监测(TCM)系统虽能通过人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)等技术实现磨损诊断，却如同"只体检不开药"的医生，无法对加工过程进行主动干预。更棘手的是，离散制造中刀具磨损的剧烈波动常迫使企业采用保守工艺参数，既造成刀具资源浪费又降低生产效率——据Sun等学者研究，这种"过保护"策略可使生产成本激增30%以上。

为突破这一瓶颈，国家科学和技术委员会资助的研究团队开发了全球首个面向车削操作的处方性刀具磨损控制系统。该系统创造性地将长短期记忆网络(LSTM)的预测能力与实时参数调节相结合，如同为机床装配了"智能中枢神经系统"，能根据磨损预测动态调整切削速度、进给量等参数。相关成果发表于《Engineering Applications of Artificial Intelligence》，标志着刀具管理从被动监测迈向主动调控的重要跨越。

研究团队采用多传感器融合技术，通过主轴电流和三轴加速度信号构建时间序列特征，利用LSTM网络捕捉刀具磨损的长期依赖关系。基于泰勒刀具寿命方程开发切削参数调节算法，在PHM 2010基准数据集验证后，分别对直线车削（切削速度197 m/min）和轮廓车削进行30次重复实验验证。

Tool wear early prediction model of straight turning
实验显示，初始参数下车削刀具磨损IQR达15.2μm，采用CPR后降至7.8μm（降幅48.7%）。LSTM模型在5步超前预测中平均绝对误差(MAE)<7.07μm，较传统SVR方法提升32%。

Benchmarking using PHM 2010 dataset
在PHM 2010公开数据集测试中，线性回归辅助的TWEP模型预测误差较原始文献降低19.3%，证实该方法具有跨设备泛化能力。

Conclusions
这项研究开创性地构建了"预测-处方"闭环控制系统，将刀具磨损变异系数控制在0.15以下。特别在加工钛合金等难切削材料时，CPR系统可使刀具寿命延长40%而不影响表面质量。Chung等学者提出的框架不仅解决了离散制造中的工艺稳定性难题，更为数字孪生、自适应加工等智能工厂关键技术提供了可复用的方法论。正如研究者强调，这种"以数据驱动工艺"的模式，或将重新定义下一代数控机床的核心竞争力。