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提出了一种基于集成神经网络识别铣刀磨损量的监测方法.利用小波包变换将切削力和振动信号分解为不同频带的时间序列,从每个信号中选择与刀具磨损状态最相关的3组频段的均方根作为监测特征;通过信号的组合和不同子网络输出决策间的融合,集成神经网络输出刀具磨损的识别结果.试验和仿真分析表明,此方法能够满足刀具磨损量实时监测的要求.