本文提出了一种结合超声麦克风阵列和卷积神经网络的刀具磨损预测方法，能够在线监测切削工具的剩余可用寿命。通过增强声发射信号与噪声之比，模型在训练后能准确预测硬质合金插入的磨损情况，展示了深度学习在数控加工中的应用潜力。

本研究提出了一种基于深度学习的刀具磨损估计方法，通过引入切削条件作为模型输入，显著提高了预测准确性。实验结果表明，该方法在磨损监测和机器故障分类中优于传统模型，具有良好的工业应用潜力。

本研究提出了一种基于深度学习的刀具磨损估计方法，通过引入切削条件作为模型输入，提高了估计的准确性。实验结果表明，该方法在磨损监测方面优于传统模型，具有良好的工业应用潜力。