基于物理信息神经网络的数控机床自动换刀系统寿命预测方法

发明公开了一种基于物理信息神经网络的数控机床自动换刀系统寿命预测方法，属于数控机床的健康监测与故障预测技术领域，该方法首先利用物理退化建模建立数控机床自动换刀系统的退化过程微分方程；构建神经网络模型1，该模型通过输入振动信号和时间信息来预测剩余寿命；构建神经网络模型2，结合物理方程的响应进一步描述剩余寿命变化趋势，与神经网络模型1的预测结果进行损失函数联立；最后，通过设计综合损失函数进行模型训练，使得神经网络能够同时学习系统的物理退化规律和数据驱动的预测能力。综上，本发明具有较高的预测精度和实用性，适用于数控机床自动换刀系统的剩余寿命预测，有利于降低维护成本，确保生产过程的安全性和稳定性。