基于数据—物理融合预测刀具剩余寿命的方法

本发明提供一种基于数据—物理融合预测刀具剩余寿命的方法，涉及刀具监测技术领域，本发明通过采集铣刀力信号、振动信号及磨损量，进行预处理和特征提取，以获取时域、频域和时频域的多维特征矩阵，并基于Mamba状态空间构建数据驱动模型，输出刀具磨损量预测值，进一步地建立刀具磨损物理模型，分析磨损趋势并确定磨损临界点，通过历史数据进行模型参数的统计检验，形成先验信息，将数据驱动模型与物理模型结合，构建刀具寿命数据‑物理协同融合预测模型，应用粒子滤波算法进行模型优化，最终预测刀具的剩余使用寿命。本发明通过数据驱动与物理模型的融合，提升刀具剩余使用寿命预测的准确性。