本发明公开一种刀具失效判定方法，包括步骤利用电流传感器采集加工机台主轴电流信号，以1s时间长度对电流信号重复采样并对电流信号进行标记标签；通过特征学习，提取电流信号的特征值：根据电流信号的特征值，进行电流信号数据清洗，并将清洗后的信号进行归一化处理，得到输入数据；通过机器学习和深度学习方法分析电流信号与刀具断刀及崩缺之间的关系，将输入数据作为训练样本进行训练后，建立刀具失效判定模型；将输入数据作为测试样本输入刀具失效判定模型测试，得到刀具失效评估结果。本发明能够有效实现刀具磨损实时在线监控和预测，提前预测断刀、崩边相关的各项因素刀具失效状态，大大降低了生产过程中的安全隐患，提高产品成品率。
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来源：北方有色网
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