【摘 要】
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机床加工过程中刀具磨损的实时监测对减少设备停机时间和降低刀具磨损带来的成本具有重要意义。传统的基于信号处理和浅层学习模型的刀具磨损监测方法需要手动提取冗长的特征，无法实现智能化监测。为了克服这一固有的局限性，深度学习被引入传统的检测方法。通过总结这方面的研究，概述了刀具磨损智能监测方法的研究现状和发展趋势，具体分析和比较了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自编码器（AE）等模型的优缺
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机床加工过程中刀具磨损的实时监测对减少设备停机时间和降低刀具磨损带来的成本具有重要意义。传统的基于信号处理和浅层学习模型的刀具磨损监测方法需要手动提取冗长的特征，无法实现智能化监测。为了克服这一固有的局限性，深度学习被引入传统的检测方法。通过总结这方面的研究，概述了刀具磨损智能监测方法的研究现状和发展趋势，具体分析和比较了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自编码器（AE）等模型的优缺点，并总结了各个模型在刀具磨损智能监测领域的应用，最后对深度学习在智能监测领域的发展与挑战做出了总结和展望。大数据时代下，深度学习在智能监测方面有着巨大的优势和潜力。
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