随着航天、汽车、船舶等高端制造行业的快速发展,对精密齿轮的需求量不断提升,数控滚齿机是齿轮粗加工批量生产的主要装备,滚刀是影响其加工效率和加工质量的关键零部件。在滚齿加工过程中,滚刀磨损不可避免,随着滚削加工的延续,必然导致在一段时间后滚刀磨损严重,无法继续满足齿轮的加工质量和精度要求,此时必须更换滚刀。但过早换刀会大幅增加生产成本,并且浪费生产时间;若推迟换刀则会导致大量工件质量不合格,且造成机床温度过高,损坏机床。因此对滚刀磨损状态进行实时监测并及时做出换刀或磨刀决策是亟待解决的问题,且目前在机床滚刀磨损监测方面缺乏研究。针对以上问题,本文基于滚刀主轴振动特性对滚刀磨损状态识别进行了研究。论文主要研究内容如下:（1）探索了滚齿加工原理和滚刀磨损机理,设计了滚齿加工数据采集实验方案。根据实验过程中采集的滚刀不同磨损时期的表面图像进行了滚刀磨损形式分析,并采集滚刀主轴振动信号作为滚刀磨损状态分析的数据支撑,为滚刀磨损状态识别奠定基础。（2）提出了变分模态分解联合阈值去噪方法。通过仿真实例验证了VMD分解方法在近频信号分解中的优越性,计算了滚齿加工过程有效振动频率的理论值,针对VMD分解方法中模态数K难以确定的问题采用中心频率指标和能量熵指标进行K值优化,并验证了优化结果的有效性。根据相关系数法确定了相关模态分量,并分别进行软阈值和硬阈值降噪处理,通过与小波阈值法进行对比验证了所提方法降噪效果的优越性。（3）探讨了基于敏感度分析的滚刀主轴Z向振动特征提取方法,并采用DE优化LS-SVM参数的改进模型进行磨损状态识别。基于滚刀主轴Z向振动特性,提取时域、频域和时频特征,并采用拉普拉斯分值和补偿距离评估方法进行特征敏感度分析,剔除弱相关特征,然后采用PCA降维得到六维特征向量。针对最小二乘支持向量机惩罚因子和核函数宽度难以确定的问题,采用DE算法进行参数优选,并将新模型与原始模型的识别效果进行对比,验证了所提方法的有效性。（4）开发了滚齿加工基础功能和滚刀磨损监测模块。针对华中8型数控系统不具备滚齿功能的不足,开发了滚齿加工基础功能和刀具磨损监测模块,设计了人性化的人机界面,编制了数控加工NC代码和程序调用控制程序,通过试验现场测试,验证了所开发功能模块的可行性。