基于门控卷积神经网络与多头注意力机制的铣刀剩余使用寿命智能预测方法

针对铣削加工中刀具磨损监测难题，中国研究人员提出一种融合门控卷积神经网络(Gated CNN)和多头注意力机制的新型剩余使用寿命(RUL)预测方法。通过振动信号分析建立映射模型，实验表明该方法MAE降低62.28%，R2超0.98，为智能制造系统提供高精度工具状态监测方案。

　　

在智能制造领域，数控机床刀具的精准寿命预测直接影响加工质量与生产效率。传统刀具更换策略往往依赖经验或固定周期，导致资源浪费或意外停机。尤其在高精度铣削加工中，刀具与工件间歇性接触产生的剧烈振动会加速磨损，而现有预测方法难以有效捕捉振动信号中的非线性退化特征。

针对这一挑战，中国某研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表创新成果。研究人员设计了一种结合门控卷积神经网络(Gated CNN)和多头注意力机制的混合模型，通过508III钢材铣削实验验证，首次实现从振动信号到刀具剩余使用寿命(RUL)的端到端精确预测。该技术突破使MAE指标最高降低62.28%，为智能工厂的预测性维护提供新范式。

关键技术包括：1) 构建具有门控单元的卷积网络(Gated CNN)增强特征提取能力；2) 引入多头注意力机制抑制冗余特征干扰；3) 采用LabVIEW与MATLAB混合编程实现可视化监测系统。实验使用三刃对称铣刀在干切削条件下采集振动数据，通过三重交叉验证确保可靠性。

【Gated convolution】
通过门控单元动态调节卷积层输出，解决传统CNN信息混淆问题。门控机制采用sigmoid函数生成0-1权重矩阵，选择性强化关键特征。

【The tool RUL prediction method】
基于振动信号幅频特性与刀具磨损的强相关性，建立时频域特征到RUL的映射模型。实验显示刀具磨损后期振动信号出现2-4kHz特征频带波动。

【Experiment design and implementation】
在170×105×125mm的508III钢工件上开展寿命试验，切削参数为进给量0.15mm/z、转速1600r/min、切深1.5mm。振动数据经小波去噪后输入模型。

【Strengths and limitations】
相较现有研究，该方法RUL预测R²达0.98以上，但仅适用于铣削工况。未来需扩展至车削、钻削等场景。

【Conclusions】
该研究实现三大突破：1) Gated CNN模型较LSTM网络降低38.05%的RMSE；2) 多头注意力机制提升特征选择能力；3) 混合编程系统实现RUL实时可视化。这项获得国家自然科学基金资助(52175394)的成果，为智能刀具管理系统奠定理论基础，第一作者Shilong Zhou团队的研究显著推进了制造过程数字化进程。