计量学报

作者：郭淼现, 周亮, 江小辉, 黄之文, 龚多甫

关键词：几何量计量,刀具磨损预测,三角拓扑聚合优化,变分模态分解,随机森林,误差评估

基金：国家自然科学基金面上项目(52275452)

为了提高刀具磨损的预测准确度，基于三角拓扑聚合优化（TTAO）算法，对刀具不同磨损阶段的切削力信号，进行变分模态分解（VMD）的分解参数K和α优化，并结合随机森林（RF）算法实现刀具磨损值的预测。首先，基于刀具磨损机理划分为初期、正常、急剧3个磨损阶段，对各阶段切削力信号进行VMD分解，从而利用TTAO算法进行参数优化以提高信号分解精度；其次，以优化后的VMD算法结合排列熵对不同磨损阶段的切削力数据进行降噪，并提取磨损特征构建磨损预测训练模型，用于刀具的磨损预测；最后，将预测矩阵样本输入至RF中进行刀具磨损识别。结果表明：通过对不同磨损阶段的切削力数据进行针对性降噪，可以有效降低刀具磨损预测误差，平均绝对百分比误差e MAPE降低了33.14%，平均绝对误差e MAE降低了39.46%，均方根误差e RMSE降低了40.07%。

来源：2026年第3期

《计量学报》期刊编辑部

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