1.一种数控加工过程多信号质量监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，同步采集加工过程在微观、中观和宏观三个层级的多源信号，并对信号进行自适应降噪、多维校准与基于时空关联的异常值实时补偿；

步骤2，分别提取微观信号的高频扰动与突变特征，中观信号的波动模式与稳态特性，以及宏观信号的趋势变化与分布特征；同时，分离信号的固有成分，筛选形成最优特征子集，构建多维特征表征空间；

步骤3，实现异构信号在时间维度上的精确对齐，构建同尺度横向关联矩阵、跨尺度纵向关联矩阵及基于双向注意力机制的交互关联矩阵，形成描述不同层级信号间特征耦合与依赖关系的关联网络结构；

步骤4，基于正常工况下的特征重构模型，计算各类信号特征的偏差度量值，结合关联网络的拓扑结构识别异常扩散路径，解析信号间的因果关系链，追溯质量异常的根源；

步骤5，将识别出的异常模式与预先构建的工艺知识图谱进行匹配，自动生成针对性的工艺参数优化建议，并进行实时评估，实现面向质量异常的闭环自适应控制。

2.根据权利要求1所述的一种数控加工过程多信号质量监测方法，其特征在于，所述步骤1中同步采集的多源信号包括：微观层级的声发射信号、切削力信号及刀具振动信号，其采样频率不低于20kHz；

中观层级的主轴电流信号、进给轴电流信号、温度场分布信号及机床振动信号，其采样频率为1‑5kHz；

宏观层级的工件表面形貌信号、尺寸精度信号及环境参数信号，其采样频率不高于

500Hz。

3.根据权利要求1所述的一种数控加工过程多信号质量监测方法，其特征在于，所述步骤2中提取的微观信号特征包括：利用希尔伯特‑黄变换分离声发射信号中的瞬态冲击成分，计算其能量包络谱的峰值频率、峰值幅度和能量密度；从切削力信号中提取高频分量的功率谱密度、峰度系数和变异系数；采用小波包分解方法对刀具振动信号进行多尺度分析，提取各频带的能量分布特征和模态参数；

对于中观信号的特征提取，包括应用自回归滑动平均模型分析主轴电流和进给轴电流信号的波动周期性，计算其平稳度指标、趋势系数和突变幅度；对温度场分布信号进行热点聚类分析，构建温度梯度向量场模型；提取机床振动信号的主频成分及其谐波特性，建立频谱图案库；

对于宏观信号，通过傅里叶描述子提取工件表面形貌的轮廓特征，计算表面粗糙度参数Ra、Rz及Rq指标；利用主成分分析法处理尺寸精度数据，提取其分布特征和离散程度。

4.根据权利要求1所述的一种数控加工过程多信号质量监测方法，其特征在于，在步骤

2中，最优特征子集的筛选过程采用多阶段混合特征选择策略，通过下述步骤实现：对原始特征进行标准化处理，消除量纲影响；计算特征的方差，剔除方差小于预设阈值的低变异性特征；进行相关性分析，计算特征间的Pearson相关系数矩阵，当两个特征的相关系数绝对值超过0.85时，保留信息熵较大的一个特征；

采用多种评分方法对特征进行排序，包括信息增益比、Fisher判别比、最大相关最小冗余准则MRMR以及卡方检验统计量，对各个排序结果取平均排名，选择排名前60％的特征；

以随机森林分类器为基模型，在k折交叉验证框架下评估不同特征子集的性能，性能指标采用F1分数与AUC的加权平均；设计特征数量的搜索策略，从当前特征集合的一半开始，每次减少10％的特征数量，直到性能不再显著提升；

采用基于L1正则化的LASSO回归和基于树模型的特征重要性分析相结合的方法，通过调整正则化参数控制特征稀疏度；对于树模型，计算每个特征在所有树中的平均不纯度减少量，作为特征重要性得分；综合两种方法的结果，选择重要性排名前30个特征形成最终的特征子集。

5.根据权利要求1所述的一种数控加工过程多信号质量监测方法，其特征在于，所述步骤3中构建的关联网络结构采用多层次图模型表示，包含三个关联层次：第一层为同尺度横向关联网络，描述同一层级内不同信号间的关联关系，通过计算信号特征间的Pearson相关系数、最大信息系数、距离相关性和Granger因果性指标，构建加权无向图，图中节点表示信号特征，边权重表示关联强度；

第二层为跨尺度纵向关联网络，描述不同层级信号间的依赖关系，采用时滞互信息和传递熵算法计算上下层级信号之间的信息流动量，构建有向加权图，边的方向表示信息流动方向，权重表示信息传递效率；

第三层为基于双向注意力机制的交互关联网络，融合时序依赖性和特征交互性，具体实现包括：设计由多头自注意力模块和交叉注意力模块组成的神经网络结构，自注意力模块捕捉单个信号序列内部的时序依赖关系，交叉注意力模块建模不同信号之间的交互影响；注意力权重矩阵经过softmax标准化后转化为动态调整的关联系数，构成时变的关联网络。

6.根据权利要求1所述的一种数控加工过程多信号质量监测方法，其特征在于，所述步骤4中基于正常工况下的特征重构模型包括：首先，从历史数据中筛选出至少100组代表正常加工状态的多源信号数据集，作为基准数据；

其次，基于变分自编码器构建各类信号特征的重构模型，通过编码器将原始特征映射到低维潜在空间，再通过解码器重构原始特征；模型训练过程中，采用重构误差和KL散度的加权和作为损失函数，通过Adam优化器进行参数优化，直至验证集上的重构误差稳定在预设阈值以下；

对于新采集的信号特征，通过训练好的重构模型计算其重构误差，将该误差归一化为标准分数形式的偏差度量值；

设定多级阈值区间，将偏差度量值划分为正常、轻微异常、中度异常和严重异常四个等级；

对于识别出的异常特征，通过关联网络的拓扑结构分析其在网络中的位置和连接关系，识别异常信号之间的传播路径；

结合图论中的中心性度量指标，识别关键节点，从而定位异常根源；

通过分析异常传播的时间序列和强度变化，构建基于贝叶斯网络的因果关系链，计算不同潜在根源节点的后验概率，确定最可能的异常根源。

7.根据权利要求6所述的一种数控加工过程多信号质量监测方法，其特征在于，所述步骤4中基于正常工况下的特征重构模型采用深度生成模型实现，具体包括以下构建步骤：从历史数据中筛选至少200小时的正常加工数据，覆盖不同工件材料、刀具类型和工艺参数组合的常见工况；

对每类信号特征设计专用的变分自编码器网络结构，编码器和解码器均采用包含3‑5个隐藏层的深度神经网络，隐藏层神经元数量从外到内逐层减半，潜在变量空间的维度通过交叉验证确定；

训练过程中，损失函数包括重构误差项和KL散度正则项两部分，其权重比例通过贝叶斯优化确定，采用学习率自适应的Adam优化器进行训练，当验证集上的损失函数连续10个周期不再下降时停止训练；

对于新采集的信号特征，计算其通过重构模型的重构误差，并结合马氏距离在潜在空间的偏离程度，综合量化为标准化的偏差度量值；同时，通过核密度估计方法建立正常工况下偏差度量值的概率分布模型，计算新样本的异常概率；

在关联网络上的异常扩散路径识别中，首先标记偏差度量值超过阈值的节点为异常节点，以最早出现异常的节点为起点，在关联网络上搜索到其他异常节点的最短路径；通过分析异常节点序列的时序关系和关联强度变化，结合贝叶斯网络建模异常的条件概率分布，构建表征因果关系的有向无环图；通过贝叶斯推理确定最可能的异常根源节点，并提供多个传播路径及其概率评分。

8.根据权利要求1所述的一种数控加工过程多信号质量监测方法，其特征在于，所述步骤5中预先构建的工艺知识图谱包括：工艺参数节点层，包含切削速度、进给速度、切削深度及冷却方式参数，每个参数节点包含参数名称、单位、取值范围、调整步长和影响权重属性；

质量特征节点层，包含表面粗糙度、尺寸精度、形状误差及位置误差特征，每个特征节点包含特征描述、评价标准、允许偏差和检测方法属性；

异常模式节点层，包含刀具磨损、刀具崩裂、工件颤振及热变形模式，每个模式节点包含异常描述、信号特征、严重等级和处理策略属性；

关系边集，包含参数影响质量、参数引起异常及异常导致质量问题，每条关系边包含关系类型、影响强度、响应时间和置信度属性；

规则库，包含专家经验规则，用于推理工艺参数调整策略。

9.根据权利要求8所述的一种数控加工过程多信号质量监测方法，其特征在于，所述步骤5中将识别出的异常模式与预先构建的工艺知识图谱进行匹配的具体过程包括：将识别出的异常特征向量与知识图谱中的异常模式节点进行相似度计算，采用余弦相似度和欧氏距离的加权组合作为匹配度量，选择匹配度最高的前三个异常模式候选；

对每个候选异常模式，在知识图谱中以该节点为起点，沿着"异常导致质量问题"关系边向质量特征节点层扩散，预测可能影响的质量特征集合；

基于实际观察到的质量问题，计算预测集合与实际集合的Jaccard相似系数，作为候选模式可信度的补充评分；

综合匹配度和可信度评分，确定最终的异常模式；

确定异常模式后，在知识图谱中沿着"参数引起异常"的反向关系边回溯到工艺参数节点层，识别与该异常模式相关的关键工艺参数集合；

基于关系边上的影响强度属性，对参数集合中的各参数进行重要性排序；

针对重要性排在前三位的工艺参数，从知识图谱的规则库中提取相应的调整规则，结合当前参数值和异常严重程度，生成具体的参数调整建议，包括调整方向、调整步长和预期改善效果；

同时，构建基于深度强化学习的参数优化模型，将当前的加工状态作为环境状态，工艺参数调整作为行动空间，质量改善程度作为奖励函数，通过蒙特卡洛树搜索算法在可行参数空间中寻找最优调整策略；

将基于规则和基于学习的两种优化建议进行融合，形成最终的工艺参数优化方案。

10.一种数控加工过程多信号质量监测系统，用于实现如权利要求1‑9任一所述的一种数控加工过程多信号质量监测方法，其特征在于，包括以下模块：多尺度信号采集模块：通过配置多层级传感器阵列，实现微观、中观和宏观尺度信号的同步采集，并进行降噪、校准和异常值补偿处理；

特征提取与分解模块：针对不同尺度信号实施差异化处理策略，提取时域、频域和时频域特征，并对各特征进行筛选优化，形成多维度的特征表征；

关联网络构建模块：通过时间对齐和关联矩阵计算，构建同尺度和跨尺度特征间的横向、纵向及双向映射关系，形成完整的特征关联网络结构；

异常模式识别模块：基于特征重构和关联网络分析，识别并分类各尺度信号中的异常模式，并通过异常传播路径和因果推理确定异常的根本原因；

优化建议生成模块：结合工艺知识图谱与数据分析结果，生成定量化、可执行的工艺参数优化建议；

自适应学习模块：对执行的工艺调整建议进行实时效果评估，并通过增量学习和主动学习机制持续优化各模块性能。