提前预警换刀
基于叠层稀疏自编码网络，将无监督聚类的磨损阶段划分与敏感特征提取结合，能按不同任务需求灵活监测刀具磨损，指导实际切削中的换刀时机。
Qin, Yiyuan · 刘献礼 · 岳彩旭 · Mingwei, Zhao · 魏旭东 · Lihui, Wang
Journal of Manufacturing Systems 2023
通过无监督聚类自动标记数据、逐层试凑确定网络参数，避免了复杂的人工特征工程和繁琐的参数整定。
可以根据不同任务需求（如只判断磨损状态或预测具体磨损量）调整模型输出，灵活指导换刀。
在BP神经网络预测后加入平滑修正，有效抑制波动，使预测值更接近真实磨损量。