CN115392292A - 基于注意力循环神经网络的刀具磨损在线监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于注意力循环神经网络的刀具磨损在线监测方法，其包括：采集机床加工过程中的刀具磨损数据，制作原始数据集；对原始数据集进行预处理，包括无效数据剔除、小波包变换和特征提取；将经过预处理的实验数据集输入到基于注意力循环神经网络的刀具磨损监测模型中进行迭代训练，当模型监测误差在规定之范围内，保存模型；在线采集刀具加工过程中的磨损信号，经过数据预处理后，输入到训练好的模型中，进行在线监测。本发明将注意力机制和循环神经网络交叉融合，构建了基于注意力循环神经网络的刀具磨损在线监测方法，可精准监测刀具磨损值，本方法具备良好的泛化能力与自适应能力以及良好的鲁棒性。

Description

基于注意力循环神经网络的刀具磨损在线监测方法

技术领域

本申请涉及机床刀具磨损在线监测相关技术领域，具体为涉及一种基于注意力循环神经网络的刀具磨损在线监测方法。

背景技术

随着航空航天、汽车和精密机械等行业对高精度零件需求的增长，加工技术在现代化制造业中发挥着关键作用。现代化制造业中自动化程度不断的提高，在工业大数据的驱动下，智能制造将会成为未来发展的重要趋势。智能制造要求对生产过程进行实时监控，在产品的机械加工过程中，刀具是否处于健康工作状态对工件的加工质量有重要影响。当刀具磨损超过失效标准时，如果刀具不能及时更换，将会导致加工工件的表面质量难以满足加工精度要求。但是，如果过早更换刀具就会造成浪费，降低生产率。因此对刀具磨损程度进行精准的监测，能够为生产加工带来高的加工效率及提高产品的精度。据统计， 2018年4月，仅在美国，报废刀具的价值就高达2亿美元。此外，机床约20％的停机时间是由刀具故障引起的。德国W.Koening统计的数据表明在数控加工过程中引入智能化的刀具状态监测***，可以提高10％～60％的生产效率，更是可以减少75％的因刀具故障所产生的停机时间。因此，实现准确的刀具磨损监测具有重要意义。

发明内容

针对刀具磨损在线监测研究领域现有技术的不足之处，本发明提出了一种基于注意力循环神经网络的刀具磨损在线监测方法，本方法包括对数据集进行预处理和对刀具的磨损进行在线监测，本方法在可以对刀具磨损的数据进行特征提取，且以分层的方式进行分级分部提取，使刀具磨损过程中的真实信号保存完整；刀具磨损信号数据是一段具有时序关系的序列，模型使用循环神经网络，该网络在进行训练时，可以充分考虑历史信息数据的特征，并赋予权重；模型引入注意力机制，该机制可以捕捉各个时刻的细节处数据特征，这使得真实磨损信号的特征微量被挖掘和注意到。模型预测精确度高，具有良好的泛化与自适应能力，本文提出的刀具剩余寿命预测模型鲁棒性强，预测精度率高，学习速度快，在铣削加工中有较好的推广应用价值。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于注意力循环神经网络的刀具磨损在线监测方法，其包括以下步骤：

S1、采集机床加工过程中的刀具磨损数据，制作原始数据集：等时间间隔连续采集刀具切削过程中的信号数据，记录进给速度和采样频率的加工参数信息，整理数据作为原始数据集；

S2、对刀具磨损原始数据集进行预处理，包括无效数据剔除和小波包变换降噪：

S21、初步无效数据剔除，使用第三四分位数方法确定剔除数据点的位置，在进刀和退刀过程中传感器记录的数据按数值从小到大依次排列，将数据均等分为四份，对应的第三个截断点即为剔除数据点的位置；

S22、细节无效数据降噪，采用小波变换对信号数据的时间和频率特征进行提取，小波包变换计算公式如下：

其中，ψ(·)表示小波函数且有：

g_k表示小波函数空间W_j内的任意函数且有

k为任意整数，f(t)是空间W_j内的任意函数，

为尺度函数，α为尺度因子，τ为位移量，t为当前时刻，a_k为缩放系数，dt为积分符号；

尺度函数计算公式如下：

其中，h_k是小波函数在实数域计算过程中形成的空间V_j内的任意函数，k为任意整数；

S3、将经过预处理的刀具磨损数据集输入到基于注意力循环神经网络的刀具磨损监测模型中进行迭代训练；

S31、建立刀具磨损监测模型，刀具磨损监测模型包括注意力机制特征提取模块和门控循环神经网络监测模块；

S32、训练刀具磨损监测模型：获取经过预处理的实验数据集，数据集包括刀具切削过程的磨损数据以及与其对应的磨损值，将整个离线数据集按比例划分为训练集和验证集，传入基于注意力循环神经网络的刀具磨损监测模型中进行训练，数据依次经过注意力机制特征提取模块和循环神经网络监测模块，完成训练过程，输出训练结果和监测准确度；

S33、对于循环神经网络监测模块t时刻的存储记忆S_t有：

S_t＝σ(UX_t+WS_t-1)

其中，σ表示softmax激活函数，U、W表示权值，X_t表示当前时刻真正输入，S_t-1表示前一时刻的存储记忆；

S34、对于循环神经网络监测模块t时刻输出O_t有：

O_t＝VS_t+C

其中，V表示权值，C表示前一状态时刻的输出；

S35、对于循环神经网络监测模块模型预测输出时刻y(t)有：

y(t)＝σ(O_t)；

S4、判断训练结果是否符合要求：计算模型的监测值与实际值的误差，当实验误差小于当前加工工况所规定的阈值时，保存训练好的刀具磨损监测模型并应用到在线刀具磨损检测分析中；基于注意力门控循环神经网络的刀具磨损监测模型误差的计算，分别选择均方根误差RMSE以及平均绝对误差MAE作为模型评价指标且有：

其中，RMSE表示均方根误差计算结果，y_m表示第m个刀具磨损预测值，

表示第m个刀具磨损真实值，M表示验证集的数据个数；

对刀具预测结果的准确度进行分析，平均绝对误差MAE有：

均方根误差RMSE与平均绝对误差MAE二者范围均在[0，+∞)，当刀具磨损监测值与刀具磨损真实值吻合时，此时RMSE与MAE均为0；当RMSE与MAE数值越大，需要对模型进行网络结构调整以获得小的差值数据；

S5、在线采集刀具加工过程中的磨损信号，进行在线监测：加载步骤S3中保存好的刀具磨损监测模型，将在线采集的传感器信号数据依次进行步骤S2所述的无效数据剔除、小波包变换，然后传入保存的模型中进行磨损监测，得到刀具磨损监测值。

进一步，所述步骤S31中注意力机制特征提取模块，对于输入的数据向量，该机制将数据向量通过矩阵相乘得到3个子向量，分别为Q向量、K向量和V向量。

进一步，传入到多头注意力机制中的Q向量、K向量和V向量经过线性层进行线性变换，将 3个子向量传入到放缩点积注意力机制中，经过多次计算，实现多头计算。

进一步，所述步骤S3中注意力机制网络对降噪后的实验数据进行特征提取，将输入的数据特征输入到门控循环神经网络模型中，通过RNN层建立刀具磨损退化特征值与刀具磨损值之间的非线性映射关系，输出刀具磨损监测值。

优选的，所述步骤S4中当前加工工况所规定的阈值，是根据当前模型监测准确度、加工参数和加工需要的精度来计算得到的。

优选的，所述步骤S31中刀具磨损监测模型通过自定义的全连接层输出，自定义的全连接层包括两个liner连接层、一个ReLU激活函数层和一个Sigmoid激活函数层，具体包括以下步骤：

S311、数据经过一个liner连接层后，经过ReLU激活函数层进行处理；

S312、将数据传入到第二个liner连接层；

S313、经过Sigmoid激活函数层处理输出。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

本方法在进行刀具磨损监测前，经过无效数据剔除和小波变换降噪处理，使实验数据完整性更强；本方法对于刀具磨损监测准确度高，结果偏差小，离散程度低，模型拟合性好，具有很强的泛化性能和鲁棒性；本发明为数控机床的使用与维修提供了更加便捷的方式，操作人员通过本刀具磨损监测方法可以提前进入换刀环节，提升了机床加工效率。

附图说明

图1为本发明提供的基于注意力循环神经网络的刀具磨损在线监测方法步骤流程简图；

图2为本发明实施例的刀具切削信号数据中的无效数据示意图；

图3a和图3b分别为本发明实施例通过第三四分位法处理的进刀和退刀过程中无效数据彩色和黑白示意图；

图4a和图4b分别为本发明实施例的X方向切削力信号和能量谱示意图；

图5a和图5b分别为本发明实施例的X方向切削力原始信号数据和降噪信号数据可视化示意图；

图6为本发明实施例的多头注意力机制结构示意；

图7为本发明实施例的RNN网络结构示意图；

图8a和图8b分别为本发明实施例以C1数据集为例的刀具磨损监测值与真实值彩色和黑白曲线图；

图9a和图9b为本发明实施例以C4数据集为例的刀具磨损监测值与真实值彩色和黑白曲线图；

图10a和图10b为本发明实施例以C6数据集为例的刀具磨损监测值与真实值彩色和黑白曲线图。

具体实施方式

以下参照附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。需要理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

本发明提供一种基于注意力循环神经网络的刀具磨损在线监测方法，其包括以下步骤：

S1、采集机床加工过程中的刀具磨损数据，制作原始数据集：等时间间隔连续采集刀具切削过程中的信号数据，记录进给速度和采样频率的加工参数信息，整理数据作为原始数据集；

S2、对刀具磨损原始数据集进行预处理，包括无效数据剔除和小波包变换降噪：

S21、初步无效数据剔除，使用第三四分位数方法确定剔除数据点的位置，在进刀和退刀过程中传感器记录的数据按数值从小到大依次排列，将数据均等分为四份，对应的第三个截断点即为剔除数据点的位置；

S22、细节无效数据降噪，采用小波变换对信号数据的时间和频率特征进行提取，小波包变换计算公式如下：

其中，ψ(·)表示小波函数且有：

g_k表示小波函数空间W_j内的任意函数且有

k为任意整数，f(t)是空间W_j内的任意函数，

为尺度函数，α为尺度因子，τ为位移量，t为当前时刻，a_k为缩放系数，dt为积分符号；

尺度函数计算公式如下：

其中，h_k是小波函数在实数域计算过程中形成的空间V_j内的任意函数，k为任意整数；

S3、将经过预处理的刀具磨损数据集输入到基于注意力循环神经网络的刀具磨损监测模型中进行迭代训练；

S31、建立刀具磨损监测模型，刀具磨损监测模型包括注意力机制特征提取模块和门控循环神经网络监测模块；

S32、训练刀具磨损监测模型：获取经过预处理的实验数据集，数据集包括刀具切削过程的磨损数据以及与其对应的磨损值，将整个离线数据集按8:2比例划分为训练集和验证集，传入基于注意力循环神经网络的刀具磨损监测模型中进行训练，数据依次经过注意力机制特征提取模块和循环神经网络监测模块，完成训练过程，输出训练结果和监测准确度；

S33、对于循环神经网络监测模块t时刻的存储记忆S_t有：

S_t＝σ(UX_t+WS_t-1)

其中，σ表示softmax激活函数，U、W表示权值，X_t表示当前时刻真正输入，S_t-1表示前一时刻的存储记忆；

S34、对于循环神经网络监测模块t时刻输出O_t有：

O_t＝VS_t+C

其中，V表示权值，C表示前一状态时刻的输出；

S35、对于循环神经网络监测模块模型预测输出时刻y(t)有：

y(t)＝σ(O_t)；

S4、判断训练结果是否符合要求：计算模型的监测值与实际值的误差，当实验误差小于当前加工工况所规定的阈值时，保存训练好的刀具磨损监测模型并应用到在线刀具磨损检测分析中；基于注意力门控循环神经网络的刀具磨损监测模型误差的计算，分别选择均方根误差RMSE以及平均绝对误差MAE作为模型评价指标且有：

其中，RMSE表示均方根误差计算结果，y_m表示第m个刀具磨损预测值，

表示第m个刀具磨损真实值，M表示验证集的数据个数；

对刀具预测结果的准确度进行分析，平均绝对误差MAE有：

均方根误差RMSE与平均绝对误差MAE二者范围均在[0，+∞)，当刀具磨损监测值与刀具磨损真实值吻合时，此时RMSE与MAE均为0；当RMSE与MAE数值越大，需要对模型进行网络结构调整以获得小的差值数据；

S5、在线采集刀具加工过程中的磨损信号，进行在线监测：加载步骤S3中保存好的刀具磨损监测模型，将在线采集的传感器信号数据依次进行步骤S2所述的无效数据剔除、小波包变换，然后传入保存的模型中进行磨损监测，得到刀具磨损监测值。

下图1示出了本发明公开的一种基于注意力循环神经网络的刀具磨损在线监测方法，其包括以下步骤：

S1、采集机床加工过程中的刀具磨损数据，制作原始数据集：对公开刀具磨损数据集PHM2010 铣削刀具磨损数据集进行分析，数据集共包含6把刀具完整生命周期中(C1、C2、C3、C4、C5、 C6)每次走刀过程的磨损信号数据，以及与磨损信号数据对应的3把刀具(C1、C4、C6)的后刀面磨损值(VB值)；每把刀具完整生命周期均为315次走刀；每次走刀记录的数据包含切削力信号(x、y、 z)三维数据、振动信号(x、y、z)三维数据和声发射信号一维数据，共有七维，每次记录的数据大概 20万组，表1示出了所使用的铣削加工实验数据集的加工参数。

切削参数	主轴转速(r/min)	进给速度(mm/min)	铣削宽度(Y)(mm)	切削深度(Z)(mm)
					数值	10400	1555	0.125	0.200

表1

S2、对刀具磨损原始数据集进行预处理，包括无效数据剔除、小波包变换降噪：

S21、如图2所示，每次走刀过程所记录的数据量庞大，在进刀和退刀过程中会产生无效数据。初步无效数据剔除，使用第三四分位数方法确定剔除数据点的位置，在进刀和退刀过程中传感器记录的数据按数值从小到大依次排列，将本段数据均等分为四份，对应的第三个截断点即为剔除数据点的位置。通过第三四分位数方法，找到进刀剔除数据点，如图3a和图3b所示，蓝色线段表示可用于后续进行特征提取的数据，红色线段表示进刀和退刀所产生的无效数据，此部分数据剔除即可。

S22、细节无效数据降噪，采用小波变换对信号数据的时间和频率特征进行提取，小波包变换计算公式如下：

其中，ψ(·)表示小波函数且有：

g_k表示小波函数空间W_j内的任意函数且有

k为任意整数，f(t)是空间W_j内的任意函数，

为尺度函数，α为尺度因子，τ为位移量，t为当前时刻，a_k为缩放系数，dt为积分符号；

尺度函数计算公式如下：

其中，h_k是小波函数在实数域计算过程中形成的空间V_j内的任意函数，k为任意整数。

以数据集第一把刀具C1的第10次走刀过程X方向切削力信号数据进行能量谱分析，如图4a 和图4b所示。本方法采用5层小波变换，小波的基函数采用“sym8”，根据信号数据的能量谱分析，对数据进行小波变换从而去除噪声等非信号数据，其中x轴方向切削力原始信号和降噪信号如图5a和图5b所示。

S3、将经过预处理的刀具磨损数据集输入到基于注意力循环神经网络的刀具磨损监测模型中进行迭代训练：

S31、建立刀具磨损监测模型，刀具磨损监测模型由注意力机制特征提取模块和门控循环神经网络监测模块组成；注意力机制特征提取模块对于输入的数据向量，该机制将数据向量通过矩阵相乘得到3个子向量，分别为Q(Query)向量、K(Key)向量和V(Value)向量；然后，传入到多头注意力机制中，Q向量，K向量和V向量经过线性层进行线性变换，将3个子向量传入到放缩点积注意力机制中，经过i次计算，i在注意力机制中称为头；最后，将经过放缩点积注意力机制计算后的结果进行连接，将拼接后的结果进行通过线性层进行线性变换，得到最终结果。刀具磨损监测模型通过自定义的全连接层输出，自定义的全连接层包括两个liner连接层、一个ReLU激活函数层和一个Sigmoid激活函数层，具体包括以下步骤：

S311、数据经过一个liner连接层后，经过ReLU激活函数层进行处理；

S312、将数据传入到第二个liner连接层；

S313、经过Sigmoid激活函数层处理输出。

多头注意力机制的网络结构如图6所示。

S32、训练刀具磨损监测模型：获取经过预处理的实验数据集，数据集包括刀具切削过程的磨损数据和以及与其对应的磨损值，将整个离线数据集划分按8:2比例划分为为训练集和验证集，传入基于注意力循环神经网络的刀具磨损监测模型中进行训练，数据依次经过注意力机制特征提取模块和循环神经网络监测模块，完成训练过程，输出训练结果和监测准确度。

S33、对于循环神经网络监测模块t时刻的存储记忆S_t有：

S_t＝σ(UX_t+WS_t-1)

其中，σ表示softmax激活函数，U、W表示权值，X_t表示当前时刻真正输入，S_t-1表示前一时刻的存储记忆；

S34、对于循环神经网络监测模块t时刻输出O_t有：

O_t＝VS_t+C

其中，V表示权值，C表示前一状态时刻的输出；

S35、对于循环神经网络监测模块模型预测输出时刻y(t)有：

y(t)＝σ(O_t)；

循环神经网络结构如图7所示。

上述步骤S3是本发明的重要发明点，主要体现在，注意力机制网络对降噪后的实验数据进行特征提取，将当前输入的数据特征输入到门控循环神经网络模型中，通过RNN层建立刀具磨损退化特征值与刀具磨损值之间的非线性映射关系，输出刀具磨损监测值。

S4、判断训练结果是否符合要求：计算模型的监测值与实际值的误差，当实验误差小于当前加工工况所规定的阈值时，保存训练好的刀具磨损监测模型并应用到在线刀具磨损检测分析中，所述阈值是根据当前模型监测准确度、加工参数和加工需要的精度来计算得到的；基于注意力门控循环神经网络的刀具磨损监测模型误差的计算，分别选择均方根误差RMSE以及平均绝对误差MAE 作为模型评价指标且有：

其中，RMSE表示均方根误差计算结果，y_m表示第m个刀具磨损预测值，

表示第m个刀具磨损真实值，M表示验证集的数据个数；

对刀具预测结果的准确度进行分析，平均绝对误差MAE有：

均方根误差RMSE与平均绝对误差MAE二者范围均在[0，+∞)，当刀具磨损监测值与刀具磨损真实值完全吻合时，此时RMSE与MAE均为0；当RMSE与MAE数值越大，说明模型训练精度较差，需要对模型进行网络结构调整以获得更小的差值数据；

S5、在线采集刀具加工过程中的磨损信号，进行在线监测：加载步骤S3中保存好的刀具磨损监测模型，将在线采集的传感器信号数据依次进行步骤S2所述的无效数据剔除、小波包变换，然后传入保存的模型中进行磨损监测，得到刀具磨损监测值。

表2为本方法对预测准确度的分析，其中RMSE/MAE,分别代表均方根误差函数和平均绝对误差函数，在深度学***均准确率。通过对表中数据的结果进行分析，可以看出本发明的计算结果可以很好的应用于实际刀具磨损的监测计算。

No.	C1	C4	C6	Average
					RMSE	1.771	3.125	2.305	2.400
MAE	0.588	0.944	0.860	0.797

表2

综上，本案例的监测结果证明了一种基于注意力循环神经网络刀具磨损在线监测方法具有很好的监测效果。

最后所应说明的是：以上实施例仅以说明而非限制本发明的技术方案，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明进行修改或者等同替换，而不脱离本发明的精神和范围的任何修改或局部替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (6)

1.一种基于注意力循环神经网络的刀具磨损在线监测方法，其特征在于，其包括以下步骤：

S1、采集机床加工过程中的刀具磨损数据，制作原始数据集：等时间间隔连续采集刀具切削过程中的信号数据，记录进给速度和采样频率的加工参数信息，整理数据作为原始数据集；

S2、对刀具磨损原始数据集进行预处理，包括无效数据剔除和小波包变换降噪：

S21、初步无效数据剔除，使用第三四分位数方法确定剔除数据点的位置，在进刀和退刀过程中传感器记录的数据按数值从小到大依次排列，将数据均等分为四份，对应的第三个截断点即为剔除数据点的位置；

S22、细节无效数据降噪，采用小波变换对信号数据的时间和频率特征进行提取，小波包变换计算公式如下：

其中，ψ(·)表示小波函数且有：

g_k表示小波函数空间W_j内的任意函数且有

k为任意整数，f(t)是空间W_j内的任意函数，

为尺度函数，α为尺度因子，τ为位移量，t为当前时刻，a_k为缩放系数；

尺度函数计算公式如下：

其中，h_k是小波函数在实数域计算过程中形成的空间V_j内的任意函数，k为任意整数；

S3、将经过预处理的刀具磨损数据集输入到基于注意力循环神经网络的刀具磨损监测模型中进行迭代训练；

S31、建立刀具磨损监测模型，刀具磨损监测模型包括注意力机制特征提取模块和门控循环神经网络监测模块；

S32、训练刀具磨损监测模型：获取经过预处理的实验数据集，数据集包括刀具切削过程的磨损数据以及与其对应的磨损值，将整个离线数据集按比例划分为训练集和验证集，传入基于注意力循环神经网络的刀具磨损监测模型中进行训练，数据依次经过注意力机制特征提取模块和循环神经网络监测模块，完成训练过程，输出训练结果和监测准确度；

S33、对于循环神经网络监测模块t时刻的存储记忆S_t有：

S_t＝σ(UX_t+WS_t-1)

其中，σ表示softmax激活函数，U、W表示权值，X_t表示当前时刻真正输入，S_t-1表示前一时刻的存储记忆；

S34、对于循环神经网络监测模块t时刻输出O_t有：

O_t＝VS_t+C

其中，V表示权值，C表示前一状态时刻的输出；

S35、对于循环神经网络监测模块模型预测输出时刻y(t)有：

y(t)＝σ(O_t)；

S4、判断训练结果是否符合要求：计算模型的监测值与实际值的误差，当实验误差小于当前加工工况所规定的阈值时，保存训练好的刀具磨损监测模型并应用到在线刀具磨损检测分析中；基于注意力门控循环神经网络的刀具磨损监测模型误差的计算，分别选择均方根误差RMSE以及平均绝对误差MAE作为模型评价指标且有：

其中，RMSE表示均方根误差计算结果，y_m表示第m个刀具磨损预测值，

表示第m个刀具磨损真实值，M表示验证集的数据个数；

对刀具预测结果的准确度进行分析，平均绝对误差MAE有：

均方根误差RMSE与平均绝对误差MAE二者范围均在[0，+∞)，当刀具磨损监测值与刀具磨损真实值吻合时，此时RMSE与MAE均为0；当RMSE与MAE数值越大，需要对模型进行网络结构调整以获得小的差值数据；

S5、在线采集刀具加工过程中的磨损信号，进行在线监测：加载步骤S3中保存好的刀具磨损监测模型，将在线采集的传感器信号数据依次进行步骤S2所述的无效数据剔除、小波包变换，然后传入保存的模型中进行磨损监测，得到刀具磨损监测值。

2.根据权利要求1所述的基于注意力循环神经网络的刀具磨损在线监测方法，其特征在于，所述步骤S31中注意力机制特征提取模块，对于输入的数据向量，该机制将数据向量通过矩阵相乘得到3个子向量，分别为Q向量、K向量和V向量。

3.根据权利要求2所述的基于注意力循环神经网络的刀具磨损在线监测方法，其特征在于，传入到多头注意力机制中的Q向量、K向量和V向量，经过线性层进行线性变换，将3个子向量传入到放缩点积注意力机制中，经过多次计算，实现多头计算。

4.根据权利要求1所述的基于注意力循环神经网络的刀具磨损在线监测方法，其特征在于，所述步骤S3中注意力机制网络对降噪后的实验数据进行特征提取，将输入的数据特征输入到门控循环神经网络模型中，通过RNN层建立刀具磨损退化特征值与刀具磨损值之间的非线性映射关系，输出刀具磨损监测值。

5.根据权利要求1所述的基于注意力循环神经网络的刀具磨损在线监测方法，其特征在于，步骤S4中所述的当前加工工况所规定的阈值，是根据当前模型监测准确度、加工参数和加工需要的精度来计算得到的。

6.根据权利要求1所述的基于注意力循环神经网络的刀具磨损在线监测方法，其特征在于，步骤S31中的刀具磨损监测模型通过自定义的全连接层输出，自定义的全连接层包括两个liner连接层、一个ReLU激活函数层和一个Sigmoid激活函数层，具体包括以下步骤：

S311、数据经过一个liner连接层后，经过ReLU激活函数层进行处理；

S312、将数据传入到第二个liner连接层；

S313、经过Sigmoid激活函数层处理输出。

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