董慧婷，陈佳鑫，李 莹，刘晓峰

（上海工程技术大学机械与汽车工程学院，上海 201620）

0 引言

金属切削加工是现代机械制造中一种应用十分广泛的加工方式，实现金属切削智能化是机械制造智能化技术的关键之一。刀具磨损状态实时监控技术是机械智能加工技术中的关键环节，通过对该技术的研究以促进实现金属切削加工过程的智能化。在材料切削过程中刀具与工件直接接触，刀具的逐步磨损成为影响工件加工尺寸精度、表面粗糙度及加工成本的重要因素。因此，通过研究刀具温度可实现对刀具磨损状态的监控，掌握刀具磨损实时状态对提高切削质量和效率、实现机械制造智能化具有重要意义。

目前，国内外已有许多学者对刀具磨损监测进行了研究。如Lee 等［1］首次提出一种确定工具使用寿命何时结束的方法，通过将电流提取与操作的预测切削力联系起来，搜索当前信号获得残差以观察性能变化；Stavropoulos 等［2］研究了使用间接在线工具进行刀具磨损监测和基于模型的过程相关信号识别，利用仿真排除其他振动源，并对工具磨损对于所采集信号的影响进行量化；Qiao 等［3］提出一种基于学习模型和雾计算的刀具磨损监测与预测系统，使用多尺度卷积长短期记忆模型完成刀具磨损监测任务，使用双向定向LSTM 模型完成刀具磨损预测任务；Peng 等［4］研究了基于机器视觉的刀具磨损监测，对铣削GH4169 镍基高温合金过程的刀具磨损进行机上监测，将监控系统检测到的磨损值与超深度显微镜获得的值进行比较，结果表明该磨损监测系统具有较高的检测精度；……