刀具作为机床的“牙齿”,在切削加工过程中的磨损是不可避免的。刀具磨损状态的好坏会直接影响切削加工中的产品质量和生产安全。因此,刀具磨损的精准监测对于提高产品质量、减少生产成本以及推动切削加工领域智能化发展具有重要的意义。本文以对数控车床的刀具作为研究对象,通过机器学习和深度学习网络模型建立切削力信号与刀具后刀面磨损量之间的联系,完成了对刀具磨损状态的分类和磨损量的预测。本文的主要研究内容如下:在信号采集方面,本文选择车削过程中的切削力信号作为研究对象。首先搭建切削力信号采集系统,通过切削试验获取切削力信号与对应的刀具后刀面磨损量VB,然后根据实验获取的VB值拟合刀具磨损曲线,将刀具磨损分别划分为初期磨损、正常磨损和急剧磨损3个阶段,并依次分析了刀具磨损对切屑、切削力的影响,以及各阶段的磨损机理。在特征提取方面,本文采用时域、频域和时频域分析法对切削力信号进行特征分析与提取。首先对采集的切削力信号依次进行时域和频域的特征量提取,在信号的时频域内,通过集合经验模态分解（EEMD）的方式,得到分解信号的信息熵作为刀具磨损特征量;然后分别采用皮尔逊相关系数法和核主元分析法（KPCA）对特征向量进行优化,最终,将原始的66个特征向量维度减少到了10个,在剔除冗余特征和不相关特征的同时,也最大程度上保留了切削力信号的原始信息。在刀具磨损状态分类方面,本文分别采用BP神经网络、支持向量机（SVM）和经过粒子群算法优化后的支持向量机模型（PSO-SVM）对刀具磨损状态进行分类和诊断,对比后结果表明,PSO-SVM模型总识别率为97.752%,识别精度更高,更适合应用于刀具磨损状态分类的模型。在刀具磨损量预测方面,本文通过建立长短时记忆网络模型预测刀具磨损量,与BP神经网络预测模型对比后发现,长短时记忆网络模型（LSTM）的平均绝对误差、均方误差更低,同时决定系数接近于1,更适用于刀具磨损量预测的模型。