1.一种基于实时数据驱动的数字孪生模型搭建方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤S1、收集机床物理实体层面的组件动态数据，该组件动态数据包括数控机床各进给轴电机的转矩、转动惯量、速度，机床主轴三坐标方向的加速度；还包括待加工件对刀具磨损的动态物理影响数据，以及刀具的使用状态和温度变化数据；

步骤S2、获取采集到的物理实体数据并映射到数字孪生模型中，构建出与实际机床相对应的数字孪生模型；

步骤S3、基于数字孪生模型为每个组件构建对应的数据子库，每个子库作为数据驱动和存储单元；

步骤S4、基于数字孪生系统构建分析库，该分析库设计用于接收和处理来自各组件数据子库的数据，并进行高级数据分析和运动状态评估；

步骤S5、获取实时采集的各组件动态数据，并输入到步骤S4中分析库，且分析库对接收数据进行处理，分析各组件的运动状态；

步骤S6、通过可视化工具展示切削过程、刀具温度、加工数据参数和主轴负载关键信息；

步骤S7、获取待加工件对刀具磨损的动态物理影响数据，以及刀具的使用状态和温度变化数据，并进行分析处理，生成第一磨损评价指数，该指数用于对刀具的磨损量进行第一次评估；

步骤S8、利用孪生数据和专家知识，引入磨损量化的校准系数，将该校准系数结合第一磨损评价指数，并进行分析处理，构建磨损量综合评估模型，该模型能够结合校准系数，对刀具磨损量的第一次评估结果进行综合调整计算，以预测刀具的全周期磨损状态；

步骤S9、获取磨损量综合评估模型针对刀具磨损的预测结果，调整机床的进给倍率、主轴旋转倍率操作参数，以避免刀具过度磨损或损坏。

2.根据权利要求1所述的一种基于实时数据驱动的数字孪生模型搭建方法，其特征在于：所述构建出与实际机床相对应的数字孪生模型具体包括以下构建内容：数据预处理、时间序列分析、映射函数构建、数据映射、验证与调整和更新数字孪生模型；

所述基于数字孪生模型为每个组件构建对应的数据子库，数据子库构建步骤依次包括以下内容：数据子库设计、数据结构定义、分布式数据库配置、数据接口开发、数据存储与同步、性能优化与测试和监控与维护；

为每个机床组件设计一个独立的数据子库；数据子库依次为机床各进给轴动态数据、待加工件对刀具磨损的动态物理数据，以及刀具的使用状态和温度变化数据；

所述基于数字孪生系统构建分析库，分析库构建步骤依次包括以下内容：

数据预处理、模型选择与配置、模型训练、模型验证与优化、实时数据处理模块开发、结果输出与反馈。

3.根据权利要求2所述的一种基于实时数据驱动的数字孪生模型搭建方法，其特征在于：所述动态物理影响数据包括切削力、声发射信号指标、振动数据、刀具涂层的性能退化指标，并依次对切削力标记为QXl、对声发射信号指标标记为SFs、对振动数据标记为ZDs、对刀具涂层的性能退化指标标记为DJTc；

所述使用状态数据包括刀具转速、进给速度、刀具使用时间和刀具与工件接触区的化学成分变化指标，所述温度变化数据是监测切削点与裸露点的温度差变化，并对刀具转速标记为DJv、对进给速度标记为JGv、对刀具使用时间标记为SYt，对刀具与工件接触区的化学成分变化指标标记为HXBh；

所述刀具温度变化数据是通过温度传感器直接测量刀具的监测切削点与裸露点的温度差变化；

所述裸露点指刀具上未直接参与切削的部分，即刀具的非切削区域，刀具使用时间是记录刀具从开始使用到当前的时间，将温度变化数据整合到刀具使用时间的计算中，并引入温度变化阈值ΔTthreshold来生成影响刀具寿命的系数，以生成刀具使用时间SYt的数学表达式：其中，Ktemp(ΔT)是随着温度差ΔT改变的温度影响系数，SYt(t,Tmax,ΔT)表示在使用时间t下的有效使用时间函数，它根据当前时间t、连续使用时间上限Tmax和温度差ΔT来计算刀具的有效使用时间；

若刀具的使用时间t小于或等于连续使用时间上限Tmax，并且温度差ΔT小于或等于阈值ΔTthreshold，则刀具的有效使用时间SYt等于实际使用时间t；

若刀具的使用时间t超过了连续使用时间上限Tmax，则刀具的有效使用时间SYt等于Tmax；

若温度差ΔT超过了阈值ΔTthreshold，则刀具的有效使用时间SYt将减少；

若温度差ΔT小于或等于阈值ΔTthreshold，则温度影响系数Ktemp为0，表示温度变化对刀具寿命没有影响。

4.根据权利要求3所述的一种基于实时数据驱动的数字孪生模型搭建方法，其特征在于：对于刀具与工件接触区的所述化学成分变化指标，使用光谱分析技术，来监测刀具与工件接触区的化学成分变化；定义评分系统来量化化学成分变化的程度，以下是数学表达式：HXBh＝CX×Acover×Sscale

其中，CX是元素X的浓度变化；Acover是化学成分变化点覆盖刀具切削点的面积；

Sscale是一个评分尺度系数，用于将化学成分变化的程度转换为评分数值，范围为0到

1，其中0表示无变化，1表示最大变化；

定义以下函数，来计算Sscale，该函数根据CX和Acover的值来调整评分：在这个函数中，CX,max是元素X的最大允许浓度变化；Amax是最大覆盖面积；

当变化点不覆盖切削点或者覆盖面积越小时，Acover取值越小，HXBh也相应的减少；当变化点覆盖的面积增大，HXBh也随之增大。

5.根据权利要求4所述的一种基于实时数据驱动的数字孪生模型搭建方法，其特征在于：定义所述第一磨损评价指数为Ewear，计算公式为：其中，N(QXl,SFs,ZDs,DJTc)是一个归一化函数，用于将切削力、声发射信号指标、振动数据、刀具涂层的性能退化指标合并成一个指标；

W(DJv,JGv,SYt,HXBh)是一个复杂信息过滤函数，用于处理刀具转速、进给速度、刀具使用时间和化学成分变化指标对磨损评价的影响；

Ktemp(ΔT)是一个温度影响系数，用于描述温度变化对刀具寿命的影响，第一磨损评价指数值域设计为0≤Ewear≤M，其中M是一个正实数，Ewear值越低，表示刀具磨损越轻，而Ewear值越高，则表示磨损越严重，需要采取相应的维护或更换措施；

将第一磨损评价指数Ewear的值域0≤Ewear≤M划分为若干个区间，具体的，假设M＝100，将其划分为以下三个区间：0‑33、33‑66、66‑100；每个区间的描述如下：区间1，0≤Ewear≤33，该区间表示刀具磨损较轻，用于初期使用阶段或维护良好的刀具；分别设定Ewear和ΔT具体的阈值，作为判断标准，以评估刀具在该区间内的状态；

区间2，33

区间3，66

6.根据权利要求5所述的一种基于实时数据驱动的数字孪生模型搭建方法，其特征在于：所述利用孪生数据和专家知识，引入磨损量化的校准系数，将该校准系数结合第一磨损评价指数，并进行分析处理，构建磨损量综合评估模型，该模型能够结合校准系数，对刀具磨损量的第一次评估结果进行综合调整计算，以预测刀具的全周期磨损状态；具体包括以下内容：所述引入磨损量化的校准系数的定义如下：

Ctemp是温度校准系数；Cforce是切削力校准系数；Cvibration是振动校准系数；Ctime是时间校准系数；Cchemistry是化学成分变化校准系数；

将校准系数引入到第一磨损评价指数Ewear的计算中，公式调整为：

其中，N(QXl·Cforce,SFs·Cvibration,ZDs·Cvibration,DJTc)是调整后的归一化函数；

W(DJv,JGv,SYt·Ctime,HXBh·Cchemistry)是调整后的复杂信息过滤函数；

Ktemp(ΔT)·Ctemp是调整后的温度影响系数；Ewear,calibrated是校准后的第一磨损评价指数。

7.根据权利要求6所述的一种基于实时数据驱动的数字孪生模型搭建方法，其特征在于：所述对刀具磨损量的第一次评估结果进行综合调整计算，具体包括以下内容：对于区间1，0≤Ewear≤33，温度差变化ΔT，ΔT≤5℃；校准后的第一磨损评价指数Ewear,calibrated保持在0‑33之间，表示刀具磨损稳定，能够继续使用；基于实时数据动态调整校准系数，若温度差ΔT超过5℃，则调整Ctemp当前值的5％；

区间2，33

区间3，66