基于多尺度特征与神经网络的圆柱表面误差工艺溯源方法

本发明提供了基于多尺度特征与神经网络的圆柱表面误差工艺溯源方法，本发明通过多尺度特征提取技术，利用Daubechies小波对误差信号进行J层分解，精准分离低频的机床主轴/装夹误差、中频的刀具磨损/切削振动以及高频的表面粗糙度误差成分，并通过能量、统计、形状特征量化各频率分量特性，解决了传统方法无法区分误差来源的技术瓶颈，提升误差溯源准确率，克服了传统方法仅能获取误差数值却无法追溯根源的局限，使误差溯源从定性判断升级为定量分析，为工艺参数的针对性优化提供了精准依据，同时减少试错成本、缩短工艺开发周期，为精密圆柱零件的高效高质量制造提供了系统性解决方案。