机床与液压

作者：王舒玮

单位：山西大同大学机电工程学院

关键词：Kolmogorov-Arnold网络;小波卷积;数控机床;刀具磨损;误差分析与预测

基金：山西省高等学校科技创新项目（2024L321）；山西省基础研究计划（自由探索类）（202403021222263）

为了解决企业数控机床批量生产过程中刀具磨损导致的误差问题，通过对刀具磨损产生的误差类型进行整理和归纳，找出常见误差多发类型，分析误差的产生机制，掌握刀具磨损常见误差发生的概率。由于对企业数控机床进行实验分析的难度较大，利用开放式数控系统，搭建数字孪生机床，通过分析可知，及时处理因刀具损坏造成的加工误差可以有效提高数控机床零件加工精度；建立刀具磨损误差信号数据库，采用小波卷积函数代替传统Kolmogorov-Arnold神经网络中的B样条函数，将误差信号通过小波变换转化为时频图，通过WTConv-KAN算法构建误差优化模型，对刀具磨损误差进行优化。对不同加工方式进行分析，相比LSTM算法、GWO-LSTM算法、GA-LSTM算法、KAN算法模型，所提WTConv-KAN模型具有更好的预测性能，为此类技术的工程示范推广奠定了基础。

来源：2025年第16期

《机床与液压》期刊编辑部

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