数控加工过程中刀具磨损状态与零件质量、加工成本以及加工效率密切相关,加工过程中精确实时预测刀具磨损量十分重要。由于复杂结构件的加工过程工况多变,现有方法无法实现变工况下刀具磨损的实时精确预测。数据驱动方法被公认为实现刀具磨损量精确预测的有效手段,但其对标签数据需求量较大,而刀具磨损量数据获取又比较困难,两者之间的矛盾制约了该类方法的应用。针对以上难题,本文对数据驱动的数控加工刀具磨损量实时预测方法进行了深入研究,从刀具磨损量的自动精确测量、刀具磨损监测信号处理与刀具磨损量实时预测三个方面展开,主要工作和创新点如下:（1）针对磨损后刀刃原始边界缺失引起的刀具磨损量精确测量难题,提出了基于灰度图像概率的刀具磨损量自动精确测量方法。不同于已有方法仅考虑磨损边界信息,本方法揭示了刀刃磨损区域图像灰度值的变化规律,基于贝叶斯公式求解已知磨损边界下原始边界条件概率最大化的曲线,进而精确计算刀具磨损量。与已有刀具磨损自动测量方法相比,本文方法的测量误差从原有的15%以上降低到5%以内。（2）针对变工况加工过程中刀具状态监测信号特征维度高的问题,提出了基于熵权-灰色关联度分析的监测信号特征选择方法和基于流形学习的特征降维方法。综合考虑信号特征与刀具磨损状态和工况的相关性,基于熵权-灰色关联度分析法进行信号特征的综合指标排序与选择,进而基于流形学习对信号特征进行空间变换和降维。与已有常用信号特征处理方法相比,采用相同预测模型,本文方法刀具磨损预测精度提高10%。（3）针对复杂结构件加工过程中切削条件持续变化引起的刀具磨损量精确预测难题,提出了一种刀具磨损量精确预测的元学习方法。建立元LSTM（Long Short Term Memory,长短时记忆网络）刀具磨损量精确预测模型,学习不同工况下监测信号与刀具磨损的本质变化规律,在新工况下对模型微调并适应新的预测任务。针对元学习在新工况下需要少量样本进行微调的问题,研究了以加工特征为样本的元学习方法。相比现有常用方法,采用同等样本量进行模型训练,本文方法刀具磨损量预测误差从原有的0.19mm降低到0.06mm以内。基于以上研究工作,开发了刀具磨损量预测软硬件系统,并在航空典型零件的加工中进行了应用验证。