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本发明公开了一种考虑环境干扰和自适应的铣削故障诊断方法，包括以下步骤：步骤一，参考值挖掘；步骤二，求取指标不确定度；步骤三，构建初始模型；步骤四，模型推理；步骤五，模型优化；步骤六，案例检验；本发明能有效应对先验信息缺失时给建模带来的困难，采用K‑means聚类算法对铣削过程中的历史数据进行挖掘，得到可行的参考值，针对环境干扰引起的不确定性，该模型对其进行了量化，将指标不确定性融入了推理模型中，提高了模型对于不确定性的处理能力，降低了干扰因素对故障诊断的影响，有利于准确地捕捉到合理的故障信息，提高了诊断的精确性，在先验信息缺失的条件下依然能够展现优秀的性能，并在面对干扰时保持其诊断稳健性。

1.一种考虑环境干扰和自适应的铣削故障诊断方法，包括以下步骤：步骤一，参考值挖掘；步骤二，求取指标不确定度；步骤三，构建初始模型；步骤四，模型推理；步骤五，模型优化；步骤六，案例检验；其特征在于： 其中在上述步骤一中，首先通过历史数据和已知信息，采用K-means聚类算法进行铣削过程中可行的参考值的挖掘，数据挖掘完成后备用； 其中在上述步骤二中，当步骤一中的数据挖掘完成后，此时对监测数据进行分析，进行铣削运行过程中的因环境干扰造成的不确定度的量化； 其中在上述步骤三中，根据步骤一中得到的参考值以及步骤二中得到指标不确定度的基础上，构建初始的故障诊断模型，构建完成后备用； 其中在上述步骤四中，当步骤三中的初始诊断模型构建完成后，此时进行模型的推理； 其中在上述步骤五中，在模型推理结果的基础上，进行优化； 其中在上述步骤六中，进行模型的检测和验证，评估模型的有效性。

设有25个学院，开设80个本科招生专业；拥有博士后科研流动站5个，博士学位授权一级学科9个，专业博士学位授权类别1个；硕士学位授权一级学科17个，专业硕士学位授权类别15个；有专任教师1700余人。