为了保证数控机床加工设备的安全运行,合理使用自动化设备,避免故障,保证加工工件质量,减少额外的辅助工作时间,提高生产效率和设备利用率,对数控机床加工过程进行状态监测就变得越来越重要。针对国内传统老式数控机床不具备刀具状态信息与数控机床加工过程中的状态信息采集及处理的能力,本文开展了以下研究工作:1.首先建立基于嵌入式系统的数控机床信息采集与处理的平台,实现对数控机床刀具信息与数控机床加工过程中的状态信息的采集与相关处理。2.通过对刀具状态监测方法的研究,确定采用间接监测信号的方法,并对刀具加工过程中的各种检测信号进行比较,最后选择用振动信号作为监测刀具状态的检测信号,为成功研究刀具状态监测奠定基础。3.通过对数控机床加工过程中状态信息采集的各种常见的方法的研究和比较,采用串口与用户宏程序结合的方式可以方便、有效地对数控机床加工过程的状态信号进行采集。4.对振动信号进行分析并提取特征参数,采用小波理论分析刀具振动信号,可以将振动信号无冗余、正交地分解到独立的、精细的频带上,得到刀具磨损的特征频带,通过分析频带内能量的变化,监测刀具的磨损状态。5.结合BP神经网络对刀具状态监测进行了理论研究,证明了基于BP神经网络的刀具磨损状态识别系统的可行性。