金属高速铣削过程中,刀具状态的变化易引起加工精度变化、加工效率下降等问题,进而造成制造成本上升、产品质量下降等不利影响。本文进行了基于振动与声发射信息融合的铣削过程刀具状态监测技术的研究,借助于振动传感器和宽带声发射传感器等信号检测元件,利用多传感器信息融合技术对高速铣削加工过程中刀具磨损情况进行监测,具体的工作如下:1.分析金属铣削过程中刀具存在的状态及问题,确定出判断刀具磨损程度的划分依据,结合各传感器信号对刀具状态的评估状况,研究异质传感器信息融合基本理论,建立多传感器信息融合模型,并对模型加以适当分析。2.提出了一种基于D-S证据融合的多传感器信息融合算法,实现对刀具的磨损状态进行定量的评估,尽可能准确反映出铣削过程中刀具的磨损、破损的情况。3.利用基于虚拟仪器LabVIEW的多传感器信号采集系统,设计单因素试验法、正交试验法对高速铣削过程刀具磨损状态进行研究,结合Matlab对采集的多传感器信号进行时频域特征分析,实现根据振动信号复杂度和声发射信号特定频带能量等特征量对刀具磨损状态作出评估。4.完善基于虚拟仪器LabVIEW的振动-声发射监测系统,并验证振动-声发射信息融合在铣削过程中刀具状态监测的有效性及可靠性。实验表明:多传感信息融合技术在铣削过程监测中的应用研究,该技术具有对刀具状态检测灵敏度高、受切削条件的影响小等特点,完善了多传感器信息融合的理论,提高高速铣削生产效率和安全性,对铣刀状态的识别及刀具磨损程度的监测具有一定的准确性。