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。

基于深度学习的刀具磨损估计在考虑切削条件的情况下
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