数控刀具磨损AI预测：振动与电流多源信号定制

针对数控加工中刀具磨损难量化、突发崩刃导致批量工件报废的问题，定制一套基于振动与主轴电流多源信号的刀具磨损AI预测系统。方案在机床主轴及刀柄加装三轴振动传感器采集高频振动数据，并通过OPC UA接口实时读取主轴负载电流；在边缘工控机上部署轻量CNN+LSTM模型，对振动频谱与电流趋势进行联合建模，输出磨损阶段（初期/正常/严重）与剩余寿命RUL预测；模型按铝合金、不锈钢等工件材料分别训练阈值，自动触发换刀提醒并写入MES工单。交付包含采集适配、模型训练脚本与现场调试。