AI刀具磨损预测定制：切削力信号与换刀决策

在数控加工现场，刀具磨损是最难量化的变量之一：换早了浪费刀具寿命，换晚了直接造成超差与批量报废。行业AI实验室近期围绕「小样本条件下的刀具磨损建模」做了一轮实验性验证。

实验采集主轴电流、切削振动与声发射三类信号，按加工循环切段，提取时域统计量与频域能量比作为特征，用回归模型输出磨损量估计值，再按工艺公差折算为「剩余可加工件数」。为压低标注成本，仅在首末两把刀上做离线磨损测量作为标定，中间样本采用一致性约束做自监督。

· 阶段性进展：在某铝合金铣削工位连续跟踪 60 把刀的换刀周期，磨损量估计平均相对误差约 12%；对临近寿命终点的提前预警（提前 15 分钟以上）召回率约九成，误报多集中在首件切削与冷却液状态变化的时段。
· 下一步计划：将转速、进给等切削参数作为条件输入，验证跨材料、跨机床的迁移能力；同时打通 MES 换刀记录，形成「预测—实际磨损—再标定」的闭环。