一种基于倒数高斯采样元学习的多工况刀具磨损预测方法

本申请公开了一种基于倒数高斯采样元学习的多工况刀具磨损预测方法，涉及数控机械加工过程监测技术领域，该方法包括获取不同历史工况下刀具切削过程中的监测信号；针对任一历史工况，进行特征筛选；初始化任务学习器、元学习器和倒数高斯采样机制的参数；基于初始化后的倒数高斯采样机制将筛选后的特征划分为支持集和查询集；在支持集上得到历史工况的总支持损失；基于历史工况的总支持损失更新任务学习器的参数；在查询集上得到历史工况的总查询损失；根据所有历史工况的总查询损失之和更新元学习器的参数和倒数高斯采样机制的参数；基于当前工况下实时采集的监测信号和元学习器最终的参数对刀具磨损值进行预测。本申请能够对刀具磨损实现精准测量。