目前精密加工中对产品的加工精度、加工质量缺少有效的实时反馈技术,无法对加工过程中的刀具磨损等切削状态变化进行实时的监测。然而,刀具随着切削的进行,其磨损不断加剧,刀具的实际加工参数和切削性能也随之不断变化,尤其是刀具处于剧烈磨损阶段时,会极大地影响工件加工表面的尺寸精度和表面质量。因此,本课题提出了一种基于切削力实时监测的铣削加工智能控制策略,通过在线监测模块对加工过程状态信号进行监测与特征提取,监测刀具磨损状态,预测表面粗糙度等加工质量指标,实时调整切削参数,保持切削状态和加工质量的稳定。本文首先设计了智能控制系统整体结构和功能,提出了两个主要策略:刀具磨损监测策略和参数优化策略。在刀具磨损监测策略中,通过刀具磨损实验,研究了切削力特征提取和选择的方法。在参数优化策略中,通过加工工艺实验,提出了切削力自适应调整策略和切削参数优化策略,建立了表面粗糙度预测模型。此外,以表面粗糙度为优化目标,基于表面粗糙度预测模型,建立了切削参数优化模型。对刀具磨损实验的切削力数据进行分析,提取切削力数据的时域、频域和时频域特征,使用皮尔逊相关系数法选择和刀具磨损相关性最强的特征。将切削力特征量作为输入,刀具磨损状态作为输出,建立刀具磨损状态预测模型。将刀具状态和切削参数作为输入,表面粗糙度和切削力作为输出,建立考虑刀具磨损的表面粗糙度预测模型和切削力预测模型。基于切削力预测模型和表面粗糙度预测模型,使用交替迭代优化算法,建立参数优化整体模型。采用C++语言,利用visual studio 2019和QT库开发了智能控制系统。该系统可对加工过程中的切削力、切削热等加工状态进行实时监测。基于具体参数补偿调整的工艺优化策略,可确保加工稳定于理想铣削状态,保证产品加工质量的稳定性。通过软件系统检测和实验验证,所开发的智能控制系统各项指标满足加工的需要。