本发明涉及机械工程的智能化应用，尤其涉及基于深度学习的数控机床刀具寿命预测方法及系统。
背景技术：
1、在现代制造业中，数控机床刀具的寿命预测技术占据了至关重要的地位。刀具的寿命不仅直接影响加工质量和生产效率，而且还关系到成本控制和生产安全。准确预测刀具寿命能够合理安排刀具的更换时间，避免因刀具磨损过度而导致的加工件报废，同时提高生产效率和降低成本。然而，刀具寿命受多种因素影响，包括刀具材料、加工材料、切削参数(如速度、进给率和切削深度)以及机床的工作条件等，这些因素的复杂交互作用使得寿命预测成为一个挑战性问题。
2、进行数控机床刀具寿命预测时，存在几个主要问题：刀具寿命受到的影响因素众多，且每种因素都有其变异性，如何从复杂的数据中提取对寿命预测有用的信息，是一个难点；现有预测模型往往难以适应不同的加工条件和刀具类型，导致模型的泛化能力不足，无法准确预测在新的加工条件下刀具的寿命；许多现有的预测方法未能充分考虑刀具磨损过程的动态性和实时变化，导致预测结果与实际情况存在偏差。
3、现有的数控机床刀具寿命预测技术(中国发明专利，公开号：cn116533063a)，虽然在一定程度上能够实现寿命预测，但仍存在以下不足或缺陷：
4、现有技术往往依赖于经验选择的特征或简单的统计数据，未能充分利用刀具监测数据中蕴含的复杂信息，导致预测准确性不高；
5、许多预测模型难以自动适应不同的加工条件或刀具类型，需要人工调整模型参数，这限制了模型的应用范围和效率；
6、缺乏有效的方法来实时更新预测模型，使其反映刀具磨损过程中的最新情况，导致预测结果滞后于实际磨损状态。
技术实现思路
1、针对上述现有技术存在的诸多问题，本发明提供基于深度学习的数控机床刀具寿命预测方法及系统，本发明采用动态变异自编码器，能够自动从复杂的监测数据中提取有助于寿命预测的关键特征，提高预测准确性；通过自适应动态神经网络(adnn)模型，能够根据输入数据的特性动态调整网络结构和深度，提升模型的泛化能力和适应性；引入预测性反馈循环机制，实现了模型的实时更新和动态优化，使预测结果能够及时反映刀具的实际磨损状态，本发明能够有效解决现有技术在数控机床刀具寿命预测中遇到的问题和挑战，为高效、准确的刀具寿命预测提供了一种新的技术路径。
2、一种基于深度学习的数控机床刀具寿命预测方法，包括以下步骤：
3、采集刀具的监测数据，并进行标准化和去噪预处理，其中，所述监测数据包括：振动数据、声音数据和温度数据；
4、利用动态变异自编码器对监测数据进行特征提取并编码，捕获异常模式和非线性特性，生成编码后的特征数据集；将特征数据集输入到adnn模型中，根据输入数据的特性动态调整网络结构和深度，生成初始寿命预测结果；
5、通过预测性反馈循环，将初始磨损预测结果与实际观测到的刀具寿命进行对比，通过对比结果对adnn模型进行自我调整，产生优化后的adnn模型和更新初始寿命预测结果；
6、在预测性反馈循环启动前，应用混合数据源集成学习方法融合并加权特征数据集，获得融合特征数据并输入到优化后的adnn模型中，用于进行最终的寿命预测，并输出刀具的最终寿命预测结果；
7、综合考虑实际刀具使用数据和最终寿命预测结果进行性能评估，基于评估结果调整特征提取、adnn模型调整及特征融合权重，全面优化寿命预测性能。
8、优选的，所述动态变异自编码器用于识别和编码监测数据中的异常模式和非线性特性，通过将监测数据输入动态变异自编码器，将部分高维的监测数据转换为低维的潜在表示，生成编码后的特征数据集，完成特征提取；
9、其中，所述特征数据集包括：包括振动编码特征、声音编码特征和温度编码特征。
10、优选的，所述根据输入数据的特性动态调整网络结构和深度包括：
11、adnn模型评估特征数据集中数据的关键特性，输出评估结果，所述关键特性包括：数据的维度、复杂度、变异性以及异常模式和非线性特征；
12、基于评估结果和初始的网络结构，制定动态调整策略，动态调整策略用于定义何时、如何调整网络的结构和深度。
13、优选的，在完成动态结构调整的adnn模型中，通过输入层接收特征数据集；在adnn模型的每一层中，输入数据首先与该层的权重进行矩阵乘法运算，再加上偏置项，最后通过激活函数进行非线性转换，这个过程在所有层中重复进行，直到输出层；在输出层，经过最后一轮的加权和激活操作后，生成初始寿命预测结果。
14、优选的，所述预测性反馈循环包括：
15、通过使用监测数据训练adnn模型，生成初始寿命预测结果；
16、将初始寿命预测结果与实际观测到的刀具寿命进行对比，识别寿命预测的偏差；
17、基于寿命预测中的偏差，对adnn模型进行自我调整，经过调整的adnn模型再次进行训练和预测；
18、重复上述过程，每次优化后的adnn模型都用于更新初始寿命预测结果，更新后的初始寿命预测结果与实际观测到的刀具寿命进行对比，继续指导adnn模型的进一步调整；
19、所述反馈循环持续至预设的迭代次数完成或预测结果的准确度满足要求。
20、优选的，所述通过对比结果对adnn模型进行自我调整包括：
21、通过对比结果分析adnn模型的预测偏差，所述预测偏差包括：偏差的大小、高估或低估及其原因；
22、根据偏差分析的结果，制定模型调整策略，所述模型调整策略包括：调整网络结构、优化学习率、修改损失函数或者调整输入特征的处理方式；
23、基于模型调整策略，对adnn模型完成调整；
24、在adnn模型的迭代训练过程中，经过调整后的adnn模型通过重复的前向传播、损失计算、反向传播和参数更新完成细化其参数。
25、优选的，所述应用混合数据源集成学习方法融合并加权特征数据集包括：
26、对特征数据集的中的特征分别进行重要性分析，确定每个特征对于预测任务的贡献度；基于重要性分析的结果，为每个特征赋予相应的权重；
27、根据确定的权重，对所有特征进行加权融合，获得融合特征数据。
28、优选的，所述综合考虑实际刀具使用数据和最终寿命预测结果进行性能评估包括：
29、收集刀具使用记录和实际寿命数据，所述刀具使用记录包括：使用条件、工作环境和刀具更换的时间点；
30、最终寿命预测结果与实际寿命数据进行对比，计算最终寿命预测结果的准确率及误差；
31、分析预测效果好或不足情况下的刀具使用记录，确定对应影响因素。
32、一种用于实现所述基于深度学习的数控机床刀具寿命预测方法的系统，包括：
33、监测硬件，所述监控硬件包括：振动传感器，用于实时采集刀具的振动数据；声音传感器，用于捕获机床运行时的声音数据；温度传感器，用于监测刀具或加工区域的温度；
34、数据预处理单元，所述数据预处理单元用于接收来自传感器的原始数据，执行标准化和去噪；
35、计算单元，所述高性能计算单元用于运行动态变异自编码器和adnn模型；
36、数据库服务器，所述数据库服务器用于存储预处理后的数据、特征数据集以及模型预测结果，支持数据读写和检索；
37、中央处理单元，所述中央处理单元负责执行预测性反馈循环，包括：对比分析、adnn模型自我调整和权重更新。
38、相比于现有技术，本发明的优点及有益效果在于：
39、通过动态变异自编码器技术，本发明实现了高效的特征提取和编码，自动捕获监测数据中的异常模式和非线性特性，有效提升了寿命预测的准确性；
40、采用自适应动态神经网络(adnn)，根据输入数据的特性动态调整网络结构和深度，本发明增强了模型的泛化能力和适应性；
41、引入预测性反馈循环机制，使得模型能够实时更新和优化，以反映刀具磨损过程中的最新情况，本发明进一步提高了预测结果的准确度和实用性。
1.一种基于深度学习的数控机床刀具寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的数控机床刀具寿命预测方法，其特征在于，所述动态变异自编码器用于识别和编码监测数据中的异常模式和非线性特性，通过将监测数据输入动态变异自编码器，将部分高维的监测数据转换为低维的潜在表示，生成编码后的特征数据集，完成特征提取；
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的数控机床刀具寿命预测方法，其特征在于，所述根据输入数据的特性动态调整网络结构和深度包括：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的数控机床刀具寿命预测方法，其特征在于，在完成动态结构调整的adnn模型中，通过输入层接收特征数据集；在adnn模型的每一层中，输入数据首先与该层的权重进行矩阵乘法运算，再加上偏置项，最后通过激活函数进行非线性转换，这个过程在所有层中重复进行，直到输出层；在输出层，经过最后一轮的加权和激活操作后，生成初始寿命预测结果。
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的数控机床刀具寿命预测方法，其特征在于，所述预测性反馈循环包括：
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的数控机床刀具寿命预测方法，其特征在于，所述通过对比结果对adnn模型进行自我调整包括：
7.根据权利要求1所述的基于深度学习的数控机床刀具寿命预测方法，其特征在于，所述应用混合数据源集成学习方法融合并加权特征数据集包括：
8.根据权利要求1所述的基于深度学习的数控机床刀具寿命预测方法，其特征在于，所述综合考虑实际刀具使用数据和最终寿命预测结果进行性能评估包括：
9.一种用于实现权利要求1-8任一所述基于深度学习的数控机床刀具寿命预测方法的系统，其特征在于，包括：
