贵州电子信息职院 2026 年 3 月发布刀具智能预警 CLA 算法

工业智能，算法为核。2026 年 3 月，贵州电子信息职业技术学院 “锋控” 团队正式发布自主研发的CLA 协同神经网络算法，针对数控刀具失效监测场景深度优化，在预测精度、工况适应性、抗干扰能力等方面达到国内先进水平，为制造业智能化监测提供自主可控的算法支撑。

刀具状态监测属于典型的复杂工业场景，信号维度多、干扰强、工况多变、样本不均衡，传统单一信号分析与浅层模型难以精准刻画刀具磨损、崩刃、断刀等演化规律，容易出现误报、漏报、预警不准等问题。国外同类技术价格高昂、适配性差，难以在国内中小企业普及；国内现有算法泛化能力不足，跨机床、跨刀具、跨材料表现不稳定，制约行业整体智能化水平提升。

为破解算法瓶颈，“锋控” 团队自 2023 年起聚焦多源数据融合与复杂工况建模，历时两年多持续攻关。团队创新构建协同神经网络架构，引入注意力机制，实现多源信号局部特征学习、跨维度协同交互与深度融合优化，有效提取刀具健康状态关键特征，抑制机床振动、冷却液、材料差异等无关干扰。基于 10 万余条真实产线数据构建刀具失效专用数据集，完成上百轮训练、验证与优化，同时开展模型轻量化设计，适配边缘设备实时计算需求。

权威测试结果显示，CLA 算法刀具状态识别准确率达 96%，复杂工况识别率稳定在 95% 以上；剩余寿命预测精度较传统模型提升 26%，跨场景泛化能力提升 25%；全寿命周期预测误差控制在 10% 以内，稳定性、鲁棒性、适应性均处于行业前列。算法已申请多项发明专利与软件著作权，核心技术自主可控。

该算法研发团队由该校机电、电子信息、人工智能等专业师生组成，平均年龄不到 22 岁，先后斩获全国大学生挑战杯国家级三等奖、贵州省职业技能大赛银奖、人工智能赛道省级二等奖等多项荣誉。团队坚持 “源于产业、服务产业”，把课堂所学、实训积累与企业实际需求紧密结合，走出一条职教特色的技术创新之路。

业内专家表示，CLA 算法的发布，填补了国内职教领域在工业智能算法方面的空白，为中小制造企业提供低成本、高可靠、易落地的刀具监测解决方案，对推动制造业数字化转型、降本增效、提质创优具有重要现实意义。

贵州电子信息职业技术学院表示，下一步将持续迭代算法性能，强化自适应学习与远程运维能力，推进技术成果产业化应用，同时深化产教融合、科教融汇，培养更多懂技术、善创新、能落地的高素质技术技能人才，为制造强国建设贡献青春力量。

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