机床与液压

作者：牛巧茹，周建平，许燕，宋洁，范俊伟，连国禹

单位：新疆大学机械工程学院；新疆大学机械工程学院；新疆大学机械工程学院；新疆大学机械工程学院；新疆大学机械工程学院；新疆大学机械工程学院

关键词：短电弧铣削;电极损耗;状态监测;灰狼优化（GWO）算法;卷积神经网络（CNN）

在短电弧铣削加工过程中，电极损耗严重影响了加工精度和效率。为了实现对电极损耗状态的有效监测，提出一种基于灰狼寻优算法（GWO）与卷积神经网络（CNN）的智能监控模型。构建交互特征，对输入特征采用Min-Max标准化处理，对输出损耗量采用Z-score标准化处理，提升模型稳定性与泛化性能。通过构建包含特征交互层和多尺度卷积结构的CNN模型，结合GWO算法对网络超参数进行全局优化，实现电极磨损量的高精度预测。构建短电弧铣削工艺数据集，对钛合金铣削过程中电极损耗状态进行全面评估，筛选性能最优的组合模型，并与其他模型进行对比，验证所提方法的有效性。结果表明：该模型在综合性能上表现最优，R2达到97.9%，验证了所提方法的准确性和可行性。

来源：2026年第7期

《机床与液压》期刊编辑部

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