刀具作为切削加工中不可或缺的元素,其状态变化对加工的质量和精度有着重要的影响。同时,刀具也是切削过程中最活跃的因素,其状态的时变性对监测精度提出了较高的要求。因此,精确的刀具状态监测是保证高效生产加工的关键。随着智能制造模式的发展,数据在制造业中的作用被逐渐重视,以深度学习为代表的数据驱动方法在刀具状态监测领域正在大放异彩。不同于传统的物理建模方法,数据驱动模型在处理大规模、多维度、多场景数据方面有着明显的优势。本文针对钻削加工过程中钻头磨损状态监测的问题,建立了多种基于深度学习方法的钻头磨损状态监测模型,最终实现多工况下的钻头磨损状态监测任务。本文的主要研究工作如下:以可换式钻头作为研究对象,分析了钻头的加工特点与结构,阐述了钻头的多种失效形式及成因,结合钻削实验制定了磨钝标准。对钻削过程中产生的信号进行了分析,搭建了钻头磨损信号采集平台,采集多种工况下钻削过程的力、扭矩、振动和声发射信号,同时记录钻孔过程中钻头的磨损量。最后,得到了多工况钻削过程数据集,为后续信号处理与磨损监测模型的建立做准备。搭建了钻削信号处理系统,主要包括信号预处理、信号降噪和信号特征提取与选择三部分内容。首先针对采集质量不佳的问题,去除信号中的无效值与异常值,随后使用小波降噪进一步优化信号,提取了信号的时域、频域和时频域特征,并分析了各特征随钻头磨损的变化趋势,使用相关系数法选择与钻头磨损相关性强的特征。提出了基于深度学习网络的钻头磨损状态监测框架。介绍了包括卷积神经网络、残差网络、长短记忆网络在内的多种深度学习方法,并利用上述方法建立了多种基于深度学习的定工况钻头磨损状态监测模型,实现了定工况下的钻头磨损状态监测的目的。针对单一类型深度学习网络监测准确率较低的问题且监测流程繁琐的问题,提出了一种集成网络模型用于钻头磨损状态的监测,与单一的深度学习网络模型相比,集成模型的准确率较高。针对多工况下的钻头磨损状态监测方法进行了研究。利用生成对抗网络对多工况下的钻头磨损数据集进行扩充,随后建立基于迁移学习方法的多工况钻头磨损状态监测模型。通过与多种对比方法的比较,证明了数据扩充技术与迁移学习方法在多况中钻头磨损状态监测的有效性与精确性。