在机加工领域,精准监测刀具磨损状态可以让刀具寿命得到充分利用,一方面防止刀具未到使用寿命就换刀,造成成本增加,另一方面避免刀具磨损严重才换刀,影响工件加工精度,因此对切削过程中的刀具磨损状态进行监测十分必要。此外,在监测当前刀具磨损状态的基础上,预测未来磨损值可以让机床在刀具磨损损坏前做出相应的预警并及时更换刀具,在保证加工质量的同时提高生产效率。为此,本文对刀具磨损状态监测及预测算法进行了研究,主要研究内容概括如下:（1）在刀具磨损相关技术理论基础上,分析了实验数据中多种传感器信号值和磨损值的变化趋势。对传感器信号数据进行了预处理,包括去除无效值、修改异常值等,并通过小波阈值降噪来优化信号,为后续刀具磨损模型的建立奠定数据基础。（2）提出刀具磨损多步预测综合模型。建立基于Dense Net的监测模型,通过多传感器信息对当前时间点磨损值进行监测。考虑到实际加工中两个较近时间点的刀具以及加工状态都更加接近,即距离预测点较近时间点的短期信息比距离预测点较远时间点的长期信息对预测点的影响更大,提出基于Attention机制的预测模型,其中编码——解码结构可以实现刀具磨损值的多步预测,以获得更充足的时间用于刀具管控。通过实验验证综合模型的有效性和优势。（3）针对实际加工中时变工况下模型不能通用的问题,分析少样本学习方法在多工况刀具磨损问题下的适用性,结合元学习与迁移学习在模型中引入加工参数并将其编码化。通过元学习方法建立与模型无关的监测模型,在多任务下学习得到元学习器用来解决新工况问题。同时,提出基于微调的迁移学习方法用于预测模型,通过冻结若干网络层并将加工参数进行编码作为模型输入加到全连接层。在NASA数据集上验证本文提出方法的可行性与准确性。（4）基于以上算法搭建刀具磨损预测智能软件系统。该系统能够实现对当前刀具磨损的实时监测以及对未来刀具磨损的预测,并进行保存、输出报告等操作。