一种基于多源传感器数据的数控机床加工状态评估方法

本发明公开了一种基于多源传感器数据的数控机床加工状态评估方法，具体涉及调控和评估领域，包括多源异构数据采集与预处理，采集物理传感器信号、CNC内部参数、在位测量及工艺参数，经融合、同步、净化及动态分窗处理；再对特征深度融合，按特性划分模态，经专属编码、GRU时序建模及交叉注意力交互，再通过降维量化得到核心特征；并进行不确定性量化评估，构建证据深度学习模型，输出颤振、刀具磨损的状态值与不确定性；对结果进行应用，通过多协议跨端传输，基于状态与确信度分级决策，结合闭环优化与故障保障提升可靠性；本发明解决多源数据不同步、融合浅层及评估无置信度的问题，适配多工况，提升评估精度，支撑智能控制。