在中国制造2025的创新驱动下,现代制造业正经历着从自动化到智能化的历史跨越。新一代信息技术与制造业的深度融合已成为我国制造业实现智能制造转型的关键。数控机床作为“工业母机”,是高端设备制造业的核心生产基础。刀具作为机床的核心部件,对其健康状况进行精准监测,有助于保证机床的加工效率与产品质量。因此,如何设计精准的刀具状态监测方法,已成为智能制造的重要研究课题。而深度学习作为一项重要技术,可以有效地从数据中挖掘刀具的磨损特征信息,实现刀具状态的精准识别,近年来受到国内外广泛关注。然而,现有的基于深度学习的刀具状态监测方法仍存在以下问题:未考虑多维度信号对磨损状态表达的差异性,各维度数据的特征融合质量较差,导致刀具磨损状态的识别精度较低;在实际工业生产现场,刀具故障样本相对正常样本来说数量较为有限,难以获取数据量均衡的样本集,严重制约了模型的泛化能力。针对上述问题,本文的具体研究内容如下:（1）针对多维度数据特征融合不充分的问题,本文提出了基于改进多尺度-通道注意力网络（IMS-CA Net）的刀具状态监测方法。将机床主轴X、Y、Z三个方向的振动信号分别作为模型输入特征图的三个通道进行拼接。通过改进多尺度网络的多分支结构来提取振动信号不同层次的特征。在此基础上,在模型中引入通道注意力机制,利用通道特征学习的方式,将三个维度的数据对于刀具磨损分类任务的不同影响程度自适应地映射到特征图中,从而有效利用各维度数据之间的互补信息,提升数据特征的表达能力,提高刀具状态的识别准确率。本文采集了真实的生产加工数据对所提出方法进行验证,并与其他算法进行对比分析,实验结果表明了所提出方法的有效性。（2）针对实际工业生产现场的数据不平衡问题,本文提出了基于深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的刀具状态监测方法。首先利用DCGAN学习振动信号训练样本集中的少数类异常磨损样本数据的内在分布。之后生成与真实异常磨损样本数据相似但并不完全相同的伪样本,对训练集数据量进行扩充。最后通过刀具状态监测模型对数据量均衡的训练集进行建模。实验结果表明,所提出方法可以有效地增强模型的泛化能力,提升刀具状态监测的准确率,避免出现模型分类结果严重偏向正常磨损样本的情况。（3）本文将所提出方法进行集成,设计了基于深度学习的刀)具状态监测系统。系统涵盖了操作人员注册与登录、数据实时采集与展示、基于深度学习的刀具状态监测等功能,实现切削过程中监测信号数据的实时分析与刀具状态的实时监测,从而辅助车间操作人员进行刀具维护决策,提升制造企业生产与管理效率。