随着智能制造理念的深入发展，以航空航天、汽车等领域为代表的高端制造装备数字化生产线已广泛投入使用。在数控加工过程中，刀具作为数控机床的“牙齿”，是加工过程中最活跃和关键的要素，其磨损状态直接影响工件加工质量和生产效率。然而，由于加工过程的复杂性、工况多变以及刀具磨损的隐蔽性，如何实现对刀具状态的精准监测与智能诊断，已成为制约铣削等关键工艺智能化发展的瓶颈问题。因此，搭建高效、可靠的刀具状态监测系统，对推动智能制造落地、提升我国高端装备制造水平具有重要的理论与工程意义。

岳彩旭教授  哈尔滨理工大学机械动力工程学院院长 

数据采集与处理策略

以实际加工生产的问题为例，6%~20%的停机时间是由刀具磨损引起的；进行刀具维护所花费的成本可达到产品生产预算的15%~40%；因此，准确及时地监测刀具磨损状态，不仅可以降低生产成本还能够有效地提高加工刀具的利用率。刀具磨损监测（TWM）技术的研究，能够降本增效，提高产品质量的基础上延长设备寿命。

具体而言，刀具状态监测系统的实施框架包括系统集成、传感器部署（如振动传感器、三向测力仪和主轴功率等）、数据采集与传输（基于采集卡、采集箱和边缘服务器等）、以及云端服务器的实时与远程监控功能。

图1  2010～2024年所发表主题相关论文

切削过程中会产生大量有关刀具状况的信息，包括切削力、振动、声发射和功率等。近年来，国内外学者们针对车削、铣削与钻削等不同切削方式的刀具状态监测问题进行了大量研究，分别采用不同的传感器配置方案进行信号采集。图1为统计2010～2024年所发表的150篇相关文献中各传感器信号的使用情况。

传感器的选择对于信号质量和刀具状况的表征至关重要。为实现对刀具状态的全面感知，研究人员通常采用多传感器融合的策略，通过振动、力、功率和温度等多源信号综合反映刀具磨损过程。

切削力信号:在切削过程中，切削力与刀具磨损呈现出较强的相关性，是刀具状态监测中最常用的监测信号。但由于切削力传感器很难布置在实际加工的机床上，因此切削力的测量大多都是在实验室中完成的，这就使切削力监测难以应用在实际加工场景中。

振动信号：该信号中一些时域、频域和时频域特征均体现出与刀具磨损很强的关联性。因此，振动信号也常作为刀具磨损监测的传感信号。

声发射信号：该信号对于刃口崩裂、断裂而出现高频突发脉冲，具有高灵敏度；因此，常用声发射信号来监测刀具的破损等异常状态。

功率：该信号主要来源于机床主轴电机或进给电机的实时功率消耗，反映了切削过程中能量的动态变化。该信号无需安装额外传感器，其成本低，易集成；但功率信号对机床依赖性强，模型通用性差。

电流：通过监测主轴电流的变化可间接监测刀具的磨损状态；从监控有效性和成本来看，电流传感器更适合工业加工环境。但机械系统中的摩擦和粘性阻尼等成分会显著影响电流信号质量。

温度：切削过程中，切屑、工件与刀具之间复杂的热力耦合关系加速了刀具的磨损，通过温度可间接反映出刀具磨损情况。但温度不宜控制且传感器难以布置，在实际加工过程很难应用。

多信号融合：多传感器融合策略旨在通过互补信息充分反映刀具状态的变化，提高监控精度和鲁棒性。融合技术成功的关键取决于传感器的类型和数量以及融合策略。

因此，应充分考虑离散制造过程中不同的生产模式与加工工艺特点，结合多种信号对刀具状态进行综合获取。此外，多源异构信号的统一表达模型、基于深度学习的高维信号处理方法、与云数据实时交互的特征智能融合策略也值得进一步研究。

图2  基于数据驱动的刀具状态检测示意图

刀具状态监测及相关案例

1.物理与机理模型

当前，现有的间接测量方法主要包括基于物理模型（PM）的预测和数据驱动模型（DDM）的预测两类。例如，球头铣刀自由曲面加工刀具磨损预测方法，建立了刀刃单元单齿平均铣削距离的近似计算模型，以及刀刃单元总有效切削距离的计算方法；通过结合刀具轨迹长度和有效切削距离的计算结果，可以准确预测刀刃上不同位置的刀具磨损。该方法已在Ti6Al4V钛合金铣削试验中得到验证。

2.数据驱动模型

基于物理模型所建立的TWM模型，面对复杂的切削动态和非线性行为，可能难以准确描述实际情况。相比较之下，数据驱动法的适用性和可操作性更强。但这种“黑箱”式的监测方法，完全依赖训练样本的数量和质量，缺乏对加工过程的深入理解和机制解释。

比如，基于雷达图特征融合的数据驱动刀具磨损识别和定量预测方法，能够建立深度学习模型，用于定量跟踪刀具磨损的演化过程，同时实现刀具磨损状态的识别和刀具磨损量的定量预测。图2中结合基于RIGRU和CNN-GRU的深度学习模型，实现更精准的刀具磨损识别与预测。

3. 相关案例

案例一：关联位置信息与深度学习的监测方案

该方案适用于实时切削过程中不改变切削参数的刀具状态监测场合，可通过系统关联机床坐标信息，实时通过不同坐标位置选择不同的深度学习模型，对直线、拐弯和曲线等场景进行实时监测，但需要大量的数据用于模型训练，且训练数据越多模型的准确性越高。

案例二：基于电流窗口特征阈值的断刀监测方案

该方案适用于实时切削过程中换刀、少量改变切削参数的刀具状态监测场合，可对直线、拐角、圆弧和曲线等场景进行实时监测，由于系统关联机床信息，可监测刀具切削位置，从而改变阈值曲线，因此可用于少量在切削过程中改变切削参数的场景，具有较强的泛化能力。

展望

本研究由哈尔滨理工大学牵头，团队曾承担包括国家自然科学基金国际合作重点项目、国家“网络协同制造和智能工厂”重点研发计划项目在内的多项国家级课题，为我国智能制造关键技术的自主可控与产业化应用提供了重要支撑。

展望未来，刀具状态监测技术将朝着“云-边-端”协同的架构持续演进。未来团队将重点发展数据挖掘、模型融合与特征融合技术，提升刀具状态监测的智能化水平，推动制造过程向更高效与更可靠的方向发展。