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刀具磨损是影响数控机床加工质量和效率的主要因素之一，为了实现数控机床刀具磨损的在线监测与预警，该文基于数字孪生技术，构建数控机床刀具磨损在线监测与预警技术体系，采用神经网络技术进行海量数据特征提取与降维，并选取三种模型评价指标(MAPE、RMSE、MAE)对该模型监测及预测精度进行评价。结果表明，该技术在刀具磨损监测和预警方面表现出较高的准确性和可靠性，能够及时发现刀具磨损并提前预警，从而避免因刀具磨损而引发的加工质量下降和生产事故。 相似文献
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