在机床加工过程中,刀具直接与被加工的工件接触,导致其较易磨损,而刀具的磨损程度直接影响到被加工工件的精度和零件质量,严重的刀具磨损可能会导致加工零件的不可用,甚至导致机床的意外停机,因此在加工过程中对刀具磨损状态进行监测是很有必要的。本文通过对机床加工过程中采集的多传感器数据进行分析,然后借助了相关的机器学习模型和深度学习模型对刀具磨损状态识别和磨损量预测进行了研究,具体的研究内容如下:1.刀具状态信息的分析和处理。对刀具磨损状态监测实验中的多传感器数据进行了分析,选择振动信号和切削力信号作为刀具磨损状态监测的原始数据;对数据中包含的无效值、异常值和噪声等进行了处理,然后在多域上进行磨损相关特征的提取;考虑到磨损特征矩阵存在信息冗余和维度过高等问题,借助了互信息法和主成分分析法对磨损特征矩阵进行了特征筛选和降维。2.针对传统的SVM模型的性能依赖惩罚参数和核函数参数以及刀具磨损阶段样本不平衡的问题,提出了一种基于Ada Boost和改进的PSO-SVM的刀具磨损状态识别方法。在该方法中,首先针对传统的SVM模型的性能依赖惩罚参数和核函数参数的问题,提出了改进的粒子群算法对其进行参数寻优,然后针对刀具磨损阶段样本数据不平衡的问题,提出了基于Ada Boost和改进的PSO-SVM的刀具磨损状态识别模型,通过与不同的模型进行对比分析,验证了所提模型的有效性和可靠性。3.针对机床加工过程中采集的多传感器数据的有效信息融合的问题,提出了一种基于多尺度卷积注意力融合的刀具磨损量预测方法。在该方法中首先针对不同传感器监测到的数据所表现出的磨损退化特征的尺度不同,构建了多尺度卷积模块来学习多传感器数据之间的差异信息,然后针对不同尺度卷积网络学习到的刀具磨损退化特征对刀具磨损敏感程度不一样的问题,提出了注意力融合模块来有效融合不同尺度的特征信息,最后将此模型与其他模型进行了对比,从而验证了所提模型的有效性。