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对于切削过程中的刀具磨损，采用隐马尔可夫模型（HMM）来识别刀具不同的磨损状态。并且针对隐马尔可夫模型的Baum-Welch算法易陷入局部极小的缺陷，提出一种利用遗传算法优化Baum—Welch算法中B初值的改进方法，从而提高HMM对刀具磨损状态的识别率。通过对切削过程中主轴电机的输出电流信号进行小波包分解提取特征向量，利用Lloyd算法进行量化编码，作为观测序列输入优化的HMM来识别刀具的磨损状态。实验结果表明，该方法能够准确有效地进行铣刀磨损状态监测。