超低温冷却加工是一种清洁高效的加工方式,符合绿色制造的生产要求,具有绿色环保、提高加工效率、减少刀具磨损等优点。液氮作为超低温冷却加工的冷却介质,与传统切削液相比,可以极大地减少加工制造过程中造成的环境污染。在加工过程中对于液氮的大量使用,会不可避免的增大空气中的氮气浓度。而氮气浓度过高会对人体造成安全风险,但其具有无色无味的特点不易被人察觉,因此,在超低温加工过程中对加工环境进行实时监测十分关键。本文为实现超低温加工环境状态的监测要求,对环境监测算法进行了研究,并设计开发了相应的软硬件系统实现实时监测功能。针对超低温加工环境监测问题,选取了多传感器数据融合技术进行环境监测设计,分析了多传感器数据融合技术的特点,对比了不同数据融合算法之间的区别,并结合超低温加工环境的实际情况,选取了D-S证据理论作为算法的基本实现框架。分析了D-S证据理论算法的优缺点,采取基于隶属度函数的方式,解决了证据理论在应用于超低温加工环境监测问题过程中基本概率赋值函数难以获取的问题,针对超低温加工环境状态数据可能存在的无法进行证据融合的问题,采用了加权平均融合的方式进行融合算法的改进。介绍了超低温加工环境状态监测系统的功能要求。设计了监测系统的硬件选择及安装方案,基于LabVIEW开发平台,开发了超低温加工环境状态监测软件,满足了数据采集、数据存储、智能预警等超低温加工环境状态监测的功能要求。设计了数据采集显示、数据存储读取和算法实现三个功能模块,实现了对超低温加工环境信息的采集和存储。开展了超低温加工环境状态监测实验,实验结果表面所采取的超低温加工环境状态监测算法可以提升系统对于环境状况判断的准确性,验证了超低温加工环境状态监测软件的数据采集与实时显示、数据存储与读取以及智能预警的功能,满足超低温加工环境状态监测的功能要求。