基于SSAE-LSTM模型的深孔加工刀具磨损量监测方法

本发明提供基于SSAE‑LSTM模型的深孔加工刀具磨损量监测方法，属于刀具磨损状态监测技术领域。先在深孔加工机床的两个刀杆保持架轴瓦外部分别安装两个三向加速度传感器，在深孔工件加工入口处安装传声器，采集加工过程中的刀杆振动和切削声音数据；然后利用采集到的数据对堆叠自编码器进行贪婪逐层训练，用训练好的堆叠自编码器对数据进行特征选择，得到精简后的数据；再用精简后的数据对长短时记忆网络进行训练，如果训练预测误差低于设定的δ值，则模型可用于刀具磨损量预测；在实时监测时，将实时的振动和声音数据输入训练好的堆叠自编码器和长短时记忆网络中，网络输出刀具的磨损量。该方法可实现深孔加工过程中刀具磨损量的监测。