在制造业不断追求高质量与高效率的当下，生产过程中的质量监控成为了关键环节。近期，一项由田文文带领的研究团队开发的先进人工智能技术，为CNC加工的质量控制带来了重大突破，实现了表面粗糙度和刀具磨损的同步监测。

表面粗糙度不仅关乎产品外观，更直接影响着零件的耐磨性、密封性等关键性能；而刀具磨损则可能导致加工尺寸不精确、零件完整性受损，进而引发生产停滞，带来高昂的经济损失。因此，有效的监测手段对于优化制造流程至关重要。

研究人员通过端面铣削实验对新方法进行了验证。实验采用VMC850B立式加工中心，加工材料为45钢，尺寸为125mm×125mm×120mm，使用四刃平底铣刀，设定具体的加工参数：铣削深度1.2mm、铣削宽度10mm、主轴转速3800rpm、进给速度600mm/min，并配合空气冷却。在铣削过程中，同步采集振动、电流和切削力数据，采样频率达20kHz。离线状态下，通过显微镜测量刀具磨损，而在机床上则利用便携式设备测量表面粗糙度，以Ra值作为表面粗糙度指标。

实验共进行了816次刀具行程，获得了63组有效样本数据。研究中运用核主成分分析（KPCA）进行非线性降维，优化数据处理与测量精度。值得关注的是，引入的广义回声状态双任务学习系统（BESTTLS）取代了传统增强层，采用动态可适应的储层，能够捕捉每个监测任务的独特特征，并实现信息共享，从而显著提高了预测精度。

实验结果令人瞩目，BESTTLS在表面粗糙度预测上实现了仅5.75%的平均绝对百分比误差（MAPE），而在刀具状态监测上更是达到了100%的准确率。与另外两种系统——广义双任务学习系统（BTTLS）和模糊广义双任务学习系统（FBTTLS）相比，BESTTLS在MAPE上展现出更低的预测误差，分别为7.57%和10.14%，其优越性不言而喻。

这一成果不仅验证了双任务同时监测方法的稳健性和高效性，更在加工过程中强化了质量控制，有望为制造商带来成本节约和生产时间的缩短，实现了效率与质量的双赢。该技术的进步标志着人工智能