随着现代切削加工技术向着高效高精度方向的不断发展,人们对切削加工精度、表面质量以及加工效率提出了更高要求。切削加工中,刀具与工件的相对振动不仅会降低工件的表面质量,而且还会加剧刀具磨损,对加工精度和生产成本造成影响。为了减少机械加工过程中刀具磨损对工件表面质量和加工精度的影响,并有效利用刀具切削寿命,降低生产成本和提高加工效率,需要对机械加工的切削振动信息进行采集,实时监测刀具磨损状态。在铣削加工中,切削振动监测的传统方法是在工件或主轴上粘贴加速度传感器进行振动信号的采集,这种监测方法可重复性较差,不能有效消除位置偏移的影响。且由于传感器距离切削加工区域太远,监测到的振动信号很弱,很难满足振动信号在线监测的需求。为此,本文对集成加速度传感器以及数据采集电路的铣削测振刀柄进行了设计及应用研究。具体研究内容如下:(1)将集成传感器的测振刀柄方案进行了总体设计,包括传感器的选型以及针对动平衡和刚度问题的刀柄系统结构设计,并通过有限元仿真的方法对刀柄结构进行了刚度、固有频率以及振动信号的分析和验证。(2)对测振刀柄系统的振动信号采集系统以及无线传输系统进行了软硬件设计,通过WiFi实现振动信号的无线传输,使用Qt与MATLAB混合编程编写了上位机软件界面,实现刀柄振动信号采集传输控制,并且对振动信号进行实时显示和分析。(3)对研发的测振刀柄进行了动平衡调节,在三轴数控铣床上搭建了测振刀柄系统实验平台。使用无线测振刀柄进行了空转和铣削实验,分析了主轴空转对于振动信号采集的影响,对比了测振刀柄与传统测振方式的测振性能,并研究了切削参数对振动信号的影响,验证了测振刀柄用于铣削加工的振动监测性能。(4)研究了振动信号处理方法,构建了刀具磨损状态识别模型。基于测振刀柄铣削加工的振动信号数据,分析了信号降噪方法,提取时频域信号特征、信号分形特征以及小波包频带能量分布特征。以上述信号特征以及主轴转速为输入节点,四种刀具磨损状态为输出节点,对神经网络进行了训练,得到了刀具磨损状态识别模型,并通过刀具磨损实验进行了验证。