高质量金刚石刀具是开展超精密加工技术研究的重要工具,国防高新技术领域中许多关键元器件的高精度制造都与其密切相关。然而,国产金刚石刀具的综合质量不高,进口高质量金刚石刀具的成本高、供应周期长,客观上都对我国相关高新技术产业的发展形成了制约。机械式研磨是获得高质量金刚石刀具的重要方法。实际经验表明:研磨产生的声发射信号对于刀具研磨面晶向和刀具刃口破损状态非常敏感,是研磨操作重要的辅助手段之一。但隐含在声发射信号中的敏感信息无法通过常规的信号处理方法进行有效提取和量化,实际的研磨操作仍然普遍采用“人工监听”方式,不仅研磨加工效率低,刀具研磨质量的稳定性和一致性也无法得到有效保障。因此,深入研究金刚石刀具研磨声发射信号的特征规律,对于提升金刚石刀具研磨过程的自动化水平、提高国产金刚石刀具的制造质量以及推动我国高新技术产业的快速发展都有极其重要的意义。本论文从研磨面晶向以及刃口破损的实时监测这两个工艺需求出发,对金刚石刀具研磨中声发射信号的分析处理以及应用方法开展了针对性的研究工作。首先,开展了金刚石刀具研磨声发射信号激励传输与接收机制的研究,以泊松过程理论为基础建立了声发射信号激励过程的统计分析模型,阐明了声发射信号具有非高斯性特征的物理机制,以线性时不变系统理论为基础分析了声发射信号的传输和接收过程,阐明了信号的传输和接收不改变非高斯性特征的原因,并通过实验验证了这种非高斯性特征的普遍性,确定了声发射信号的敏感频段,为声发射信号的准备表征和合理应用提供了指导和依据;其次,开展了金刚石刀具研磨声发射信号与研磨面晶向的映射关系研究,构造了多维特征参数向量,其分量包括了反映信号能量水平的低阶统计参数(如均值、方差、均方根)和反映信号非高斯性特征的高阶统计参数(如偏度、峰度),分析了特征参数向量的各个分量随研磨面晶向的变化规律,发现特征参数向量所存在的、与研磨面晶向一致的圆周对称性特征,并研究了特征参数向量在研磨速度和研磨压力等因素影响下的变化规律,利用自组织神经网络(SOM)方法对信号样本在多维参数空间中进行聚类分析,改进了聚类分析结果的显示方法,从而能够以定量化的声发射信号监测手段辅助实时辨别刀具研磨面(非)难磨方向,降低了声发射信号人工监听的经验成分和不确定性。第三,开展了金刚石刀具研磨声发射信号特征与刃口破损的关联度研究,采用分形维数定量描述刃口破损程度,对声发射信号构建了时间序列模型,采用基于高阶累积量的方法在线递推估计时序模型参数,通过实验建立了刃口破损程度与时序模型参数之间定量化的关联关系,掌握了研磨速度和研磨压力对于时序模型参数的影响规律,从而能够以定量化的监测手段辅助实时判定刀具刃口破损程度,并能够减少停机检查和重复对刀次数及其对刀具刃口造成的二次损伤。最后,开展了金刚石刀具研磨声发射信号监测应用方法研究,分析了金刚石刀具研磨平台主轴系统的运动学关系,验证了声发射信号监测辅助进行研磨方向自动调节的方法,分析了研磨压力对于刀具刃口质量的作用机制,验证了声发射信号监测辅助进行研磨压力自动控制的方法,并结合开放式刀具研磨实验平台的硬件构成,完成了声发射信号监测系统的集成和部署,实现了研磨方向调节、研磨压力控制的自动化操作,从而能够减小金刚石刀具研磨加工中经验因素的影响,提高金刚石刀具研磨质量的稳定性和一致性。