基于数字孪生的机械加工故障预警方法及系统

本申请涉及一种基于数字孪生的机械加工故障预警方法及系统。所述方法包括：获取机械加工过程中刀具与工件交互的多模态数据；所示多模态数据包括实时工艺参数、温度数据、振动数据和电流数据；对多模态数据进行预处理，并基于时间戳同步得到时间序列数据；将时间序列数据输入到数字孪生模型中，得到孪生状态变量；将时间序列数据和孪生状态变量输入到深度迁移推理模型中，得到预测结果；预测结果包括预测故障标签和概率值；根据预测结果触发对应的故障预警指令和刀具调整策略。采用本方法能够通过数字孪生、深度迁移推理与智能控制反馈的有机融合，在机械加工过程实现高精度、高可靠性且具备实时响应能力的故障预测与预警，提升运行安全性。