本發(fā)明涉及工業(yè)監(jiān)測，特別涉及基于一維殘差網(wǎng)絡(luò)的多源信號刀具磨損量預(yù)測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、高精密數(shù)控機床是先進制造業(yè)發(fā)展中必不可少的重要裝備之一，數(shù)控機床的刀具在切削加工過程與零件劇烈摩擦，不可避免地會產(chǎn)生磨損，刀具的磨損狀態(tài)直接影響了零件表面加工質(zhì)量，一旦出現(xiàn)刀具嚴重磨損，將導(dǎo)致加工零件不合格甚至報廢，對企業(yè)造成重大損失，因此十分有必要對加工過程中數(shù)控機床的刀具磨損狀態(tài)進行實時監(jiān)測。目前的監(jiān)測手段主要是通過使用加工過程產(chǎn)生的振動信號預(yù)測刀具磨損值。這種方法信號源單一，在復(fù)雜切削環(huán)境下易受噪聲和環(huán)境擾動等的影響，具有較大局限性和不準確性；同時，采集的數(shù)據(jù)中大部分是刀具正常磨損狀態(tài)的數(shù)據(jù)，嚴重磨損的數(shù)據(jù)稀少。這種單一信號下的不平衡數(shù)據(jù)造成預(yù)測精度不足，不利于準確預(yù)測刀具磨損值。隨時深度學(xué)習(xí)理論的不斷發(fā)展，多信號融合的方法在特征提取和模式識別上表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢，對不平衡數(shù)據(jù)集不同工況下的刀具磨損預(yù)測具有較大應(yīng)用潛力。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是為了解決背景技術(shù)存在的技術(shù)問題，為此，提供了基于一維殘差網(wǎng)絡(luò)的多源信號刀具磨損量預(yù)測方法及系統(tǒng)，通過融合多傳感器信號并引入復(fù)雜關(guān)系處理和特征增強技術(shù)，提高刀具磨損量預(yù)測的準確性和可靠性。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案如下：

3、基于一維殘差網(wǎng)絡(luò)的多源信號刀具磨損量預(yù)測方法，包括：

4、步驟1：構(gòu)建信號采集模塊，將采集到的多傳感器信號轉(zhuǎn)換為頻譜圖并進行小波變換；

5、步驟2：構(gòu)建數(shù)據(jù)處理模塊，對數(shù)據(jù)進行平衡操作，解決數(shù)據(jù)不平衡，小樣本數(shù)據(jù)等問題；

6、步驟3：構(gòu)建復(fù)雜關(guān)系處理模塊，從而構(gòu)建一維殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，處理多源信號之間的復(fù)雜關(guān)系；

7、步驟4：構(gòu)建特征增強模塊，引入多頭注意力機制，增強模型的特征提取能力；

8、步驟5：構(gòu)建任務(wù)執(zhí)行模塊，使用結(jié)合一維殘差網(wǎng)絡(luò)和多頭注意力機制的模型進行刀具磨損量預(yù)測任務(wù)。

9、以下為本發(fā)明中方法進一步限定的技術(shù)方案，步驟1中信號采集模塊的構(gòu)建過程包括：

10、步驟11：通過多傳感器采集信號，將音頻信息經(jīng)過濾波操作后進行快速傅里葉(fft)變換得到頻譜圖；

11、步驟12：使用db4小波函數(shù)對頻譜圖進行小波變換，使得信號在不同尺度上進行分解和分析并得到小波尺度圖；

12、其中，步驟12中小波變換包括：

13、步驟121：進行信號分解，首先將待處理的信號進行多尺度分解，信號被分解為多個不同尺度上的成分，其中低頻成分反映信號的整體趨勢，而高頻部分反映信號的細節(jié)和突變；

14、步驟122：使用小波濾波器，一個是低通濾波器，另一個是高通濾波器，兩組濾波器由db4小波函數(shù)的系數(shù)確定，低通濾波器用于提取信號的低頻成分，而高通濾波器用于提取信號的高頻成分；

15、步驟123：卷積運算，將信號與低通和高通濾波器進行卷積運算，得到低頻和高頻系數(shù)，低頻系數(shù)表示信號的低頻成分，而高頻系數(shù)表示信號的高頻成分；

16、步驟124：下采樣，對卷積結(jié)果進行下采樣操作，以降低頻率，使得信號的尺度減小一半，也可以稱為子采樣；

17、步驟125：重復(fù)步驟121-125，將信號分解為更低尺度的成分，直到達到所需的分解層數(shù)；在需要時，可以對分解后的信號進行重構(gòu)，已恢復(fù)原始信號，這個操作通常需要用到小波系數(shù)和逆小波濾波器進行逆變換操作。

18、以下為本發(fā)明中方法進一步限定的技術(shù)方案，步驟2中數(shù)據(jù)處理模塊的構(gòu)建過程包括：

19、步驟21：數(shù)據(jù)準備，確保多傳感器信號數(shù)據(jù)集包含原始數(shù)據(jù)的各種特征和分布情況；

20、步驟22：設(shè)計自編碼器，構(gòu)建自編碼器的編碼器和解碼器部分，編碼器將原始數(shù)據(jù)映射到低維表示，解碼器嘗試從低維表示中重構(gòu)原始數(shù)據(jù)；

21、步驟23：構(gòu)建生成器和判別器，以適應(yīng)傳感器信號數(shù)據(jù)特點，生成器負責(zé)從隨機噪聲中生成樣本數(shù)據(jù)，判別器則嘗試區(qū)分生成的假樣本和真實樣本；

22、步驟24：定義損失函數(shù)，損失函數(shù)由自編碼器的重構(gòu)損失和生成對抗網(wǎng)絡(luò)的對抗損失組成，重構(gòu)損失用于衡量數(shù)據(jù)重構(gòu)的準確度，對抗損失用于促使生成器生成真實數(shù)據(jù)樣本；

23、步驟25：網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，通過交替訓(xùn)練自編碼器和生成對抗網(wǎng)絡(luò)來優(yōu)化模型，先使用自編碼器的重構(gòu)損失來訓(xùn)練自編碼器，然后使用對抗損失來訓(xùn)練生成器和判別器；這個過程需要多次迭代，直到模型收斂或達到預(yù)定的訓(xùn)練輪次。

24、步驟26：對生成器生成的數(shù)據(jù)樣本進行評估，檢查其是否符合原始數(shù)據(jù)的分布特征，然后根據(jù)評估結(jié)果對模型進行優(yōu)化和調(diào)整，包括調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、損失函數(shù)和訓(xùn)練參數(shù)，以改善生成結(jié)果的質(zhì)量逼真度。

25、以下為本發(fā)明中方法進一步限定的技術(shù)方案，步驟22中自編碼器的構(gòu)建過程包括：

26、步驟221：定義編碼器架構(gòu)，選擇一個多層感知器mlp結(jié)構(gòu)，使用relu修正線性單元作為激活函數(shù)，relu函數(shù)能夠在訓(xùn)練過程中幫助模型更好的收斂，同時避免梯度消失的問題。而在前向傳播的過程中，輸入信號數(shù)據(jù)經(jīng)過編碼器的各個隱藏層，并逐漸被轉(zhuǎn)換為較低維度的表示，這個過程用公式表示為：

27、h＝relu(w1x+b1)

28、z＝w2h+b2

29、其中，x是輸入信號數(shù)據(jù)，h是隱藏層表示，z是編碼后表示，w1和w2是隱藏層和編碼層的權(quán)重矩陣，b1和b2是對應(yīng)的偏置向量；

30、步驟222：定義解碼器框架，解碼器的結(jié)構(gòu)，激活函數(shù)選擇，初始化權(quán)重矩陣都與編碼器相似。在解碼器的前向傳播過程中，解碼器接收編碼器生成的表示作為輸入，嘗試將其解碼為原始的輸入數(shù)據(jù)，解碼器的前向傳播過程用公式表示為：

31、h′＝relu(w′1x+b′1)

32、

33、其中，h′是解碼器的隱藏層表示，是解碼器的輸出，表示重構(gòu)后的輸入數(shù)據(jù)；

34、步驟223：定義損失函數(shù)和優(yōu)化器，自動編碼器的目標是最小化輸入數(shù)據(jù)與解碼器輸出數(shù)據(jù)之間的重構(gòu)誤差，使用均方誤差mse作為損失函數(shù)，mse通過以下公式定義：

35、

36、其中，n是樣本數(shù)量，xi是原始輸入數(shù)據(jù)，是解碼器的輸出數(shù)據(jù)；

37、步驟224：反向傳播和參數(shù)更新，通過反向傳播計算損失相對于參數(shù)的梯度，并使用梯度下降優(yōu)化算法更新參數(shù)。

38、步驟23中生成器和判別器的構(gòu)建過程包括：

39、步驟231：gan由生成器和判別器兩部分組成，生成器接收一個隨機噪聲向量z，輸出生成的數(shù)據(jù)樣本g(z；θg)：

40、

41、其中g(shù)是生成器的函數(shù)，參數(shù)為θg，用于將隨機噪聲z映射維生成的數(shù)據(jù)樣本判別器接收真實數(shù)據(jù)樣本x或生成的數(shù)據(jù)樣本通過參數(shù)θdisc輸出該樣本為真實數(shù)據(jù)的概率d(x；θdisc)和其中d是判別器的函數(shù)，參數(shù)為θdisc；

42、步驟232：判別器和生成器的損失函數(shù)定義，判別器的目標是最大化對數(shù)似然估計，使得真實樣本的概率接近1，生成樣本的概率接近0：

43、

44、生成器的目標是最小化對數(shù)似然估計，使得生成樣本的概率接近1，最大化生成樣本被判別器認為真實樣本的概率：

45、

46、以下為本發(fā)明中方法進一步限定的技術(shù)方案，步驟24中網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和定義損失函數(shù)的構(gòu)建過程包括：

47、步驟241：初始化，隨機初始化編碼器、解碼器的參數(shù)θe、θd，生成器和判別器的參數(shù)θg、θdisc；

48、步驟242：自編碼器的前向傳播和重建損失計算，編碼器將輸入數(shù)據(jù)x映射再潛在空間表示z：

49、z＝e(x；θe)

50、解碼器將潛在空間表示z重建為輸入數(shù)據(jù)

51、

52、計算重建損失lrecon：

53、

54、步驟243：gan的前向前向傳播和對抗損失計算，計算判別器損失ld：

55、

56、計算生成器損失lg：

57、

58、步驟244：反向傳播和參數(shù)更新，更新編碼器和解碼器參數(shù)，最小化重建損失：

59、

60、

61、更新判別器參數(shù)，最小化判別器損失：

62、

63、更新生成器參數(shù)，最小化生成器損失：

64、

65、步驟245：迭代訓(xùn)練，重復(fù)步驟241-245，知道模型收斂，每次迭代包含一次編碼器和解碼器的更新，以及一次生成器和判別器的更新。

66、以下為本發(fā)明中方法進一步限定的技術(shù)方案，步驟3中復(fù)雜關(guān)系處理模塊的構(gòu)建過程包括：

67、步驟31：從多傳感器收集車床信號數(shù)據(jù)，使用濾波器對信號特征提取和分類；

68、步驟32：將處理后的時域信號通過傅里葉變換轉(zhuǎn)換為頻域信號，并進一步通過小波變換提取多尺度特征；

69、步驟33：構(gòu)建一維殘差網(wǎng)絡(luò)(1d?resnet)，以捕捉和處理多源信號之間的復(fù)雜關(guān)系，殘差網(wǎng)絡(luò)通過引入跳躍連接，使深層網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練更加穩(wěn)定，并能有效整合和提取多源信號的關(guān)聯(lián)特征；

70、在步驟31中使用濾波器對信號特征提取和分類過程中，包括：

71、步驟311：信號預(yù)處理，通過預(yù)處理步驟去除噪聲并突出信號的主要特征。使用低通濾波器去除高頻噪聲：

72、

73、然后對信號進行歸一化處理，將它們的幅度控制在一個標準范圍內(nèi)：

74、

75、其中，μ和σ分別為信號的均值和標準差。

76、步驟312：從信號中提取時域特征，通過這些特征反映信號的統(tǒng)計性質(zhì)，時域特征包括：最大值、最小值、峰峰值、平均值、方差、標準差、均方值、峭度、偏度、波形因子、峰值因子、脈沖因子、裕度因子、余隙因子；

77、最大值：數(shù)據(jù)集中的最大值，表示數(shù)據(jù)中的最大觀測值。

78、maximum＝max(x1，x2，...，xn)

79、最小值：數(shù)據(jù)集中的最小值，表示數(shù)據(jù)中的最小觀測值。

80、minimum＝min(x1，x2，...，xn)

81、峰峰值：峰峰值是最大值和最小值之間的差異，表示了數(shù)據(jù)的范圍。

82、peak-to-peak＝max(x1，x2，...，xn)-min(x1，x2，...，xn)

83、平均值：平均值是數(shù)據(jù)集中所有觀測值的算術(shù)平均值，用來表示數(shù)據(jù)的集中趨勢。

84、

85、方差：方差是觀測值與平均值之間差異的平方的平均值。它表示數(shù)據(jù)的離散程度或分散程度。

86、

87、標準差：標準差是方差的平方根。它衡量數(shù)據(jù)的離散度，以與平均值的單位相對應(yīng)。

88、

89、均方值：均方值是數(shù)據(jù)集中所有觀測值的平方的平均值，然后再開平方。它通常用于表示信號或波形的均方根大小，類似于均方根值。

90、

91、峭度：峭度用于描述數(shù)據(jù)分布的尾部和峰度。正峭度表示數(shù)據(jù)分布尾部較重，有更多的極端值，而負峭度表示數(shù)據(jù)分布尾部較輕，更多數(shù)據(jù)集中在均值附近。

92、kurtosis＝(1/n)*∑((xi-mean)/standard?deviation)^4-3

93、偏度：偏度用于描述數(shù)據(jù)分布的不對稱性。正偏度表示數(shù)據(jù)分布向右傾斜，負偏度表示數(shù)據(jù)分布向左傾斜，零偏度表示數(shù)據(jù)分布對稱。

94、skewness＝(1/n)*∑((xi-mean)/standard?deviation)^3

95、波形因子：波形因子用于衡量信號波形的峰值與均方根值之間的關(guān)系。它通常用于分析信號的峰值性質(zhì)，較大的波形因子表示信號有更尖銳的峰值。

96、crest?factor＝peak?value/rms?value

97、峰值因子：峰值因子也用于衡量信號波形的峰值與均方根值之間的關(guān)系。較大的峰值因子表示信號具有更大的峰值。

98、peak?factor＝peak?value/rms?value

99、脈沖因子：脈沖因子用于描述信號的脈沖性質(zhì)，即信號的短期峰值與均方根值之間的關(guān)系。它通常用于分析瞬態(tài)信號，較大的脈沖因子表示信號包含更多的瞬態(tài)峰值

100、pulse?factor＝peak?value/rms?value

101、裕度因子：裕度因子用于描述信號的峰值與均值之間的關(guān)系。它通常用于分析信號的裕度，較大的裕度因子表示信號具有更大的峰值相對于均值。

102、crest?factor＝peak?value/mean?value余隙因子：余隙因子用于描述信號峰值與信號范圍之間的關(guān)系。它通常用于分析信號的動態(tài)范圍，較大的余隙因子表示信號具有更大的峰值相對于其范圍。

103、margin?factor＝peak?value/range

104、在步驟32中時域信號通過傅里葉變換轉(zhuǎn)換為頻域信號的過程中，包括：

105、步驟321：通過傅里葉變換將時間序列信號轉(zhuǎn)換到頻域，提取頻域特征，涉及頻域特征提取公式如下：

106、傅里葉變換：通過傅里葉變換將時域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號。

107、

108、頻譜能量：表示信號在不同頻段上的能量分布。

109、

110、中心頻率：表示頻譜的重心。

111、

112、頻譜熵：表示頻譜的復(fù)雜度。

113、

114、其中，

115、步驟322：時頻域特征提取，結(jié)合時域和頻域，通過小波變換將信號分解成不同的頻帶能量，提取局部特征；

116、

117、步驟323：將提取到的所有特征組合為一個特征向量。

118、在步驟33中一維殘差網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建過程中，包括：

119、步驟331：輸入數(shù)據(jù)準備，將預(yù)處理后的多傳感器信號數(shù)據(jù)(切削力信號、振動信號和聲發(fā)射信號等)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入。假設(shè)輸入信號為

120、x∈rn×d

121、其中n是時間步長，d是信號的維度。這個步驟的作用是確保模型能夠接收到經(jīng)過處理的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，準備進行后續(xù)的特征提取和分析。

122、步驟332：構(gòu)建初始卷積層，對輸入信號進行初始卷積，以提取低級特征，卷積操作捕捉局部時序模式和頻率特征。具體公式為：

123、xconv1＝conv1d(x，w1，b1)

124、其中，conv1d表示一維卷積操作，w1和b1分別是卷積核權(quán)重和偏置。初始卷積層的作用是降低輸入信號的復(fù)雜性，提取出初步的局部特征，為后續(xù)的深層特征提取打下基礎(chǔ)。

125、步驟333：殘差塊的構(gòu)建，殘差塊是resnet的核心部分，每個殘差塊包括兩個卷積層和一個快捷連接。這種結(jié)構(gòu)允許信號通過跳躍連接直接傳遞，從而減輕梯度消失問題，促進深層網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。

126、1)殘差塊的第一個卷積層：

127、xconv2＝relu(batchnorm(conv1d(xconv1，w2，b2)))

128、其中，batchnorm表示批歸一化操作，relu是激活函數(shù)。這個卷積層的作用是進一步提取信號中的特征，并通過批歸一化穩(wěn)定訓(xùn)練過程。

129、2)殘差塊第二個卷積層：

130、xconv3＝batchnorm(conv1d(xconv2，w3，b3))第二個卷積層進一步處理已經(jīng)提取的特征，并通過批歸一化維持信號的穩(wěn)定性。

131、3)快捷連接：

132、xres＝xconv1+xconv3

133、如果輸入和輸出的維度不一致，則需要進行線性變換匹配維度：

134、xres＝xconv1+conv1d(xconv1，wskip，bskip)

135、快捷連接的作用是直接將輸入信號加到輸出上，確保信息的直接傳遞，減少梯度消失，提升模型的訓(xùn)練效果。

136、4)激活輸出：

137、xout＝relu(xres)

138、通過relu激活函數(shù)，將非線性引入到模型中，提高模型的表達能力。

139、重復(fù)多個殘差塊，構(gòu)建深層網(wǎng)絡(luò)。這些殘差塊的作用是逐層提取和整合特征，捕捉信號中的復(fù)雜模式和關(guān)系。

140、步驟334：全局平均池化層，通過全局平均池化層減少特征維度，聚合信息；具體公式為：

141、

142、全局平均池化層的作用是將所有時間步的特征取平均，生成一個固定大小的特征向量，減少維度的同時保留重要信息。

143、步驟335：構(gòu)建全連接層和輸出層，將全局平均池化的結(jié)果輸入全連接層，得到最終的輸出。具體公式為：

144、xfc＝relu(wfcxgap+bfc)

145、ypred＝softmax(woutxfc+bout)

146、其中，wfc和bfc是全連接層的權(quán)重和偏置，wout和bout是輸出層的權(quán)重和偏置。全連接層的作用是將池化后的特征進行非線性變換，輸出層則通過softmax函數(shù)進行分類，生成最終的預(yù)測結(jié)果。

147、以下為本發(fā)明中方法進一步限定的技術(shù)方案，步驟4中特征增強模塊的構(gòu)建過程包括：

148、步驟41：預(yù)處理信號，對多傳感器采集的信號進行標準化和歸一化處理，確保信號的各個維度在相同的尺度上，有助于模型更好地處理輸入數(shù)據(jù)；

149、步驟42：線性變換，將預(yù)處理后的信號輸入到線性層，生成query、key和value矩陣；

150、q＝xwq，k＝xwk,v＝xwv

151、其中，x是輸入信號矩陣；wq，wk，wv是可學(xué)習(xí)的權(quán)重矩陣；q，k，v分別是查詢、鍵和值矩陣。

152、步驟43：計算注意力分數(shù)，通過點積計算查詢和鍵之間的注意力分數(shù)：

153、

154、其中，dk是鍵的維度，用于縮放點積結(jié)果。

155、縮放及歸一化后進行加權(quán)求和，對注意力分數(shù)進行縮放和softmax歸一化，以確保分數(shù)的穩(wěn)定性和可解釋性，使用歸一化后的注意力權(quán)重對值進行加權(quán)求和，得到每個注意力頭的輸出：

156、

157、其中，h是注意力頭的數(shù)量。qi,ki,vi是第i個頭的查詢、鍵和值矩陣。

158、步驟44：拼接注意力頭的輸出后進行殘差連接和層歸一化。將所有注意力頭的輸出拼接起來，并進行線性變換以生成最終的輸出特征表示：

159、multihead(q，k，v)＝concat(head1，...，headh)wo

160、其中：headi＝attention(qi,ki,vi),wo是輸出的權(quán)重矩陣。

161、然后將多頭注意力機制的輸出和輸入特征進行殘差連接，并進行層歸一化：

162、y＝layernorm(x+multihead(q，k，v))。

163、以下為本發(fā)明中方法進一步限定的技術(shù)方案，步驟5中任務(wù)執(zhí)行模塊的構(gòu)建過程包括：

164、步驟51：結(jié)合一維殘差網(wǎng)絡(luò)和多頭注意力機制；

165、步驟52：定義模型的損失函數(shù)，使用優(yōu)化算法最小化損失函數(shù)，然后迭代訓(xùn)練模型直到收斂；

166、在步驟51結(jié)合一維殘差網(wǎng)絡(luò)和多頭注意力機制的過程中，包括：

167、步驟511：一維殘差網(wǎng)絡(luò)部分由多個殘差快深度堆疊，形成深層的一維殘差網(wǎng)絡(luò)以增強模型對復(fù)雜信號的建模能力，殘差快是網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)建，每個殘差快包含兩個或多個一維卷積層，每個卷積層后結(jié)relu激活函數(shù)和批量歸一化，在輸入和輸出之間引入跳躍連接；

168、y＝f(x，{wi})+x

169、其中，f(x,{wi})表示殘差塊中的卷積和激活操作，x是輸入，y是輸出。在一維卷積層中，多傳感器信號經(jīng)過預(yù)處理操作后進入進行特征提取。

170、步驟512：將一維殘差網(wǎng)絡(luò)(1dresnet)的輸出特征輸入到多頭注意力機制中，通過注意力機制增強特征表示。將注意力機制輸出的特征進行殘差連接和層歸一化，形成最終特征表示：

171、y＝layernorm(x+mulitihead(q，k，v))以下為本發(fā)明中方法進一步限定的技術(shù)方案，在步驟52中，包括：

172、步驟521：定義損失函數(shù)，使用均方誤差作為損失函數(shù)，用于衡量模型預(yù)測值與實際值之間的差異：

173、

174、mse對大誤差較為敏感，能有效懲罰大偏差的預(yù)測結(jié)果，有助于提高模型的準確性。

175、步驟522：優(yōu)化算法設(shè)計，使用adam優(yōu)化器，這是一個結(jié)合了動量和rmsprop的優(yōu)化算法，能夠自適應(yīng)調(diào)整每個參數(shù)的學(xué)習(xí)率，適用于處理稀疏梯度和高維數(shù)據(jù)：

176、mt＝β1mt-1+(1-β1)gt

177、vt＝β2vt-1+(1-β2)g2t

178、

179、其中，mt是一階矩估計，vt是二階矩估計，β1，β2是動量項的指數(shù)衰減率，gt是梯度，α是學(xué)習(xí)率，θt是模型參數(shù)。adam優(yōu)化器結(jié)合了動量和rmsprop的優(yōu)點，能夠自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率，在處理稀疏梯度和高維數(shù)據(jù)時表現(xiàn)優(yōu)越，并且能夠快速收斂到最優(yōu)解。

180、基于一維殘差網(wǎng)絡(luò)的多源信號刀具磨損量預(yù)測系統(tǒng)，用于實現(xiàn)上述的基于一維殘差網(wǎng)絡(luò)的多源信號刀具磨損量預(yù)測方法，包括：

181、信號采集模塊，用于將采集到的多傳感器信號轉(zhuǎn)換為頻譜圖并進行小波變換；

182、數(shù)據(jù)處理模塊，用于對數(shù)據(jù)進行平衡操作；

183、復(fù)雜關(guān)系處理模塊，用于構(gòu)建一維殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，處理多源信號之間的復(fù)雜關(guān)系；

184、特征增強模塊，用于引入多頭注意力機制，增強模型的特征提取能力；

185、任務(wù)執(zhí)行模塊，使用結(jié)合一維殘差網(wǎng)絡(luò)和多頭注意力機制的模型進行刀具磨損量預(yù)測任務(wù)。

186、相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明具有如下技術(shù)效果：

187、本發(fā)明實現(xiàn)了從信號采集到刀具磨損量預(yù)測的全流程監(jiān)測；設(shè)置了信號采集模塊，通過多傳感器信號轉(zhuǎn)換和小波變換，提高信號分析的精度；設(shè)置了數(shù)據(jù)處理模塊，通過數(shù)據(jù)平衡操作，解決數(shù)據(jù)不平衡和小樣本問題，提高數(shù)據(jù)處理的有效性；設(shè)置了復(fù)雜關(guān)系處理模塊，通過構(gòu)建一維殘差網(wǎng)絡(luò)，處理多源信號之間的復(fù)雜關(guān)系，實現(xiàn)全面的信號分析；設(shè)置了特征增強模塊，通過引入多頭注意力機制，增強特征提取能力，提高刀具磨損量預(yù)測的準確性；設(shè)置了任務(wù)執(zhí)行模塊，通過結(jié)合一維殘差網(wǎng)絡(luò)和多頭注意力機制的模型，進行刀具磨損量預(yù)測，提高故障檢測的細化分析能力。

188、下面結(jié)合附圖與實施例，對本發(fā)明進一步說明。