数控加工过程中刀具状态异常会导致零件质量不合格甚至报废,而不合理的换刀会造成成本浪费。预测刀具寿命可以有效避免因刀具状态异常导致的零件质量问题,提高刀具的使用率。但刀具磨损过程复杂多变,刀具剩余寿命受工况影响难以准确预测。针对以上问题,本文对数控加工刀具寿命预测问题进行了深入研究。论文主要工作如下:(1)针对刀具监测数据维度高难以有效处理的问题,研究了基于时频域分析和受限玻尔兹曼机的刀具磨损信号特征提取方法,充分挖掘了监测数据中刀具磨损相关信息,并采用敏感特征筛选和特征矩阵降维的方法降低刀具磨损相关信号特征的维度,实现了信号特征的有效提取。(2)针对刀具实际磨损量难以快速准确获取的问题,提出了一种基于机器视觉的刀具磨损量在线自动测量方法,在自动获取刀具磨损图像的基础上,通过刀具特征线准确定位磨损关键区域,利用滑窗遍历法重建刀具原始边界,完成刀具磨损区域提取后自动计算刀具磨损量,提高了铣刀磨损量直接测量的精度与效率。(3)针对数控加工中刀具剩余寿命难以准确预测的问题,提出了一种基于在线学习的刀具寿命动态预测方法,该方法以改进的长短时记忆深度学习网络模型为基础,建立了刀具寿命预测模型,以刀具磨损量和剩余寿命为样本标签进行模型训练,融入在线学习模块,以在线测量的数据在线更新模型,实现了变工况下刀具寿命的预测。(4)基于以上研究,在LabVIEW平台上开发了刀具寿命动态评估系统,并设计实验对本文所提方法进行验证。