刀具磨损在线监测技术研究的探讨 (1)
刀具磨损监测技术的研究现状及发展趋势
刀具磨损监测技术的研究现状及发展趋势
一、研究现状
截止目前，刀具磨损监测技术已经发展了很长一段时间，从传统试剂盒和一般机械手检测刀具磨损至今，近几十年来出现了很多新技术，从机械方面到电子，从传感器到传感器封装、信号处理，从视觉技术到先进信号处理等，均有重大进展。
近年来，越来越多的研究者将技术运用到刀具磨损的测量上，使得刀具磨损监测技术不仅成为一个研究热点，而且取得了许多飞跃式的进步。
主要包括以下几方面：
（1）传感器技术的发展。
传感器已经发展到可以获得更精确、更稳定、更鲁棒的测量结果，检测刀具磨损程度的精度也越来越高。
例如，电容式传感器、磁性传感器、光电力学传感器等，能有效地测量刀具磨损程度的变化，从而可以更好地确定刀具的磨损程度。
（2）信号处理技术的发展。
由于刀具磨损的过程比较复杂，传感器所采集的原始信号需要进一步加工处理。
传统的数字信号处理技术只能通过低通滤波器、滤波器等方式进行简单的处理，得到的结果不够准确。
近年来，智能信号处理技术，如模糊控制、神经网络等，能够更好地滤除噪声，获得更准确的信号，从而更准确地检测刀具磨损程度。
刀具磨损检测与预测技术研究
刀具磨损检测与预测技术研究在现代制造业中，刀具是非常重要的一种关键工具。
刀具的磨损程度和使用寿命直接影响到制造品质和生产效率。
因此，刀具的磨损检测和预测技术研究对于保证生产质量和提高生产效率具有重要意义。
1. 刀具磨损检测技术刀具磨损检测技术是指通过对刀具磨损程度进行实时检测，以便及时更换或修整刀具，从而避免因为刀具磨损而造成的制品质量下降和生产效率降低。
目前，刀具磨损检测技术主要有以下几种：1.1 视觉检测视觉检测是指通过对刀具表面图像进行分析，判断刀具的磨损程度。
这种方法不仅简单易行，而且精度较高。
在线视觉检测可以对刀具磨损情况进行实时监测，并及时报警或提醒操作人员更换或修整刀具。
1.2 声波检测声波检测是指将刀具产生的声波信号通过传感器进行检测和分析，从而确定刀具的磨损程度。
这种方法适用于各种材料和加工过程，精度相对较高。
由于声波检测可以进行实时监测，因此可以及时发现并处理刀具的磨损问题。
1.3 电流检测电流检测是指将磨损的刀具作为一根导体，通过旋转工件时产生的磁阻变化来产生电流。
这些电流可以被检测并用于确定刀具磨损的程度。
此种方法可以应用于不同种类的金属材料和不同的工艺过程中。
1.4 加工力检测加工力检测是指通过监测切削加工时刀具产生的加工力，对刀具的磨损程度进行估计。
这个方法可以用于监测不同材料的切削加工力并将其与磨损程度相关联。
此种方法很少用于在线检测，但在一些实验室环境和精密机械加工领域有应用。
2. 刀具磨损预测技术刀具磨损预测技术是指通过对刀具使用和工艺参数进行建模，并对刀具寿命进行预测。
这种方法可以帮助制造商和加工企业进行更好的生产规划和管理，尽可能地降低生产成本，并保证产品质量。
目前，刀具磨损预测技术主要有以下几种：2.1 基于相似样本的预测方法基于相似样本的预测方法是一种将历史数据和当前数据进行比对，以判断刀具寿命的方法。
在这种方法中，监测数据会被分成许多小段，并与以前的数据进行比较。
刀具磨损监测及在线补偿控制技术研究
刀具磨损监测及在线补偿控制技术研究随着现代制造业的发展，刀具在机械加工中扮演着举足轻重的角色。
然而，由于刀具在工作中不可避免地会出现磨损，这给生产效率和制品质量带来了一定的负面影响。
为了保障加工质量和延长刀具寿命，刀具磨损监测及在线补偿控制技术应运而生。
刀具磨损监测是刀具管理中的重要环节。
传统的刀具磨损监测一般通过人工观察、测量和记录进行。
然而，这种方法存在着很多局限性，包括人工观察数据的主观性、不及时的监测以及对操作人员的专业要求较高等问题。
因此，迫切需要开发出更加准确、自动化的刀具磨损监测技术。
近年来，随着传感器技术的发展，基于传感器的刀具磨损监测技术逐渐成熟。
例如，利用振动信号进行刀具磨损监测已经取得了很好的效果。
振动信号与刀具磨损之间存在一定的相关性，通过对振动信号的实时监测和分析，可以准确判断刀具是否已经磨损到需要更换的程度。
此外，通过信号处理和模式识别技术，还可以对不同刀具磨损程度进行分类和预测。
这种基于振动信号的刀具磨损监测技术具有非常广阔的应用前景。
除了刀具磨损监测技术，刀具在线补偿控制技术也是提高加工效率和质量的重要手段。
刀具在线补偿控制技术主要通过实时监测和反馈刀具磨损信息，并在加工过程中进行自动补偿，以保持切削参数的恒定，确保加工精度和表面质量。
这种技术的核心是刀具磨损预测和自适应控制算法的研究。
通过建立刀具磨损预测模型，可以准确预测刀具磨损的发展趋势和程度。
然后，根据预测结果，结合自适应控制算法，实时调整加工参数，实现刀具在线补偿控制，从而达到精确加工的目的。
刀具磨损监测及在线补偿控制技术的研究目前面临一些挑战。
首先，刀具磨损监测技术需要解决传感器固定和精度等问题。
特别是在高速和高精度加工中，传感器的安装位置和准确度对监测结果的可靠性有着重要影响。
其次，刀具在线补偿控制技术需要解决实时性和稳定性问题。
不仅要及时获取刀具磨损信息，还要通过控制算法实现切削参数的实时调整，这对算法的复杂度和硬件系统的稳定性提出了更高的要求。
机械加工中的刀具磨损监测与预测方法研究
机械加工中的刀具磨损监测与预测方法研究一、引言机械加工是制造业的重要环节之一，而刀具是机械加工中不可或缺的工具。
刀具的磨损是机械加工中的一个关键问题，它会对加工质量和效率产生重大影响。
因此，研究刀具磨损监测与预测方法具有重要意义。
二、刀具磨损的影响因素刀具磨损是由多种因素造成的。
首先，加工材料的硬度和切削性能直接影响刀具磨损的程度。
其次，切削速度、进给速度和切削深度也会对刀具磨损产生影响。
此外，刀具本身的材料和几何形状也是影响刀具磨损的因素之一。
三、刀具磨损监测方法1. 基于传感器的监测方法基于传感器的刀具磨损监测方法是目前应用较为广泛的一种方法。
通过在刀具上安装传感器，实时监测刀具的工作状态。
传感器可以监测刀具的振动、温度、电流等参数，从而判断刀具的磨损程度。
2. 图像处理方法图像处理方法是一种非接触式的刀具磨损监测方法。
通过采集刀具表面的图像，利用图像处理算法进行分析和识别，从而判断刀具的磨损情况。
这种方法不需要对刀具进行改造，能够实现实时监测。
3. 声波方法声波方法是一种监测刀具磨损的间接方法。
通过对刀具进行敲击或者切削产生的声波进行采集和分析，可以判断刀具的磨损程度。
这种方法简单易行，但是受到环境噪音的干扰较大。
四、刀具磨损预测方法1. 统计模型方法统计模型方法是一种常用的刀具磨损预测方法。
通过对历史数据进行统计分析，建立模型，从而预测刀具的磨损情况。
这种方法适用于长周期的刀具磨损预测。
2. 人工智能方法人工智能方法在刀具磨损预测中得到了广泛应用。
通过采集大量的刀具工作数据，利用人工智能算法进行学习和预测，可以精确地预测刀具的磨损情况。
这种方法适用于短周期和复杂切削条件下的刀具磨损预测。
五、刀具磨损监测与预测的应用刀具磨损监测与预测方法的应用可以提高机械加工的效率和质量，降低生产成本。
首先，准确监测和预测刀具的磨损情况可以及时替换刀具，避免因磨损造成的加工质量下降。
其次，预测刀具的磨损情况可以合理安排生产计划，提高生产效率并减少停机时间。
刀具磨损监测与预测技术研究
刀具磨损监测与预测技术研究刀具是现代工业生产中不可或缺的工具之一，其质量的好坏直接影响着加工效率和产品质量。
然而，刀具在长时间的使用过程中不可避免地会出现磨损现象，导致其性能下降甚至失效。
因此，刀具磨损监测与预测技术的研究显得尤为重要。
一、刀具磨损的类型与影响因素刀具的磨损主要表现为刀尖磨损和刀面磨损两种类型。
刀尖磨损主要是因为切削速度过高造成的高温烧伤，而刀面磨损主要是由于材料的磨削和冲击引起的。
刀具的磨损程度受到多种因素的影响，在实际加工中往往是多种因素综合作用的结果。
刀具材料的硬度、切削速度、切削力、切削液等都会对刀具磨损产生影响。
二、刀具磨损监测技术的研究现状目前，刀具磨损监测主要有离线和在线两种方式。
离线监测一般是通过拆卸刀具后对其进行人工观察和测量，再根据一定的标准来评估其磨损程度。
虽然这种方法可以在加工过程中搜集到大量的刀具磨损数据，但由于其需要停机检测，导致监测周期长，反应迟缓，部分磨损情况无法及时得到监测。
在线监测则是一种可以在切削过程中通过传感器实时监测刀具磨损情况的方法。
常见的在线监测技术有声发射、振动、电流和红外热像等。
声发射技术通过检测刀具的声波信号变化来判断刀具的磨损程度；振动监测则是通过检测刀具的振动信号来评估其磨损情况；电流监测是通过测量切削电流的变化来判断刀具磨损；红外热像技术则是通过热像仪测量刀具在加工过程中的温度分布来评估其磨损情况。
这些在线监测技术在不同的工况下具有一定的适用性，但仍然存在着监测结果受到外界环境干扰的问题。
三、刀具磨损预测技术的研究进展刀具磨损预测技术是指通过对刀具的历史使用数据进行分析和建模来预测其未来磨损情况的方法。
这种方法可以及时发现刀具的磨损趋势，提前进行刀具的更换或维修，从而保证加工过程的稳定性和效率。
刀具磨损预测技术主要包括基于规则的方法和基于模型的方法。
基于规则的方法主要是通过建立一系列的经验规则，将刀具的使用数据与磨损状态进行对应，利用这些规则来进行刀具磨损预测。
刀具磨损检测与预测技术研究
刀具磨损检测与预测技术研究一、前言随着制造业的快速发展，机械加工业在制造领域中占据着重要的地位，其中刀具是机械加工过程中必不可少的工具，而刀具的性能直接影响到零部件加工的质量和效率。
刀具的磨损是制约加工质量和效率的关键因素之一，因此，研究刀具磨损检测和预测技术，对制造业具有非常重要的意义。
二、刀具磨损检测技术刀具磨损既可以通过目视检测也可以通过非接触式磨损检测实现。
目视检测是针对手工检测，依靠人眼直接观察或者使用放大镜、探测仪等适当工具进行检测。
目视检测操作简单，成本较低，但检测结果存在主观性、精度不高等缺陷。
非接触式刀具磨损检测是针对自动化刀具监测，其监测原理基于刀具利用声音、光学、振动等特性产生的信号。
非接触式刀具磨损检测具有无需人工干预、自动化程度高、精度较好等优点。
1. 目视检测目视检测是刀具磨损检测中最常用的方法之一，其检测方法主要包括目视外观检测、小孔检测和高倍放大检测。
目视外观检测主要是通过肉眼、放大镜等看刀具刃部的情况，通过比对磨损前后的状态来判断磨损情况。
但缺点也较明显，由于经验、观察角度和精细度等影响，检测结果存在较大的主观性。
小孔检测是通过针对刀具刃部设置一定大小的检测孔，通过检测孔的形态和大小来判断刀具磨损情况。
它的主要优势在于能够降低操作人员的主观性，但是小孔的设置需要考虑很多因素，例如检测的精度、刀具材料、检测装置等，并且检测难度较大、成本较高。
高倍放大检测主要是通过显微镜、电子显微镜等放大镜具体观察刀具刃部的实际情况，一般通过标准形貌进行比对，确认磨损程度。
这种方法的优点在于视野比较清晰，对于一些微观磨损的检测能够有比较好的检测结果，但缺点在于过于依赖仪器和检测人员的经验。
2. 非接触式检测非接触式刀具磨损检测常用的技术包括声音监测、光学检测和振动监测。
在声音监测方面，利用声波检测刀具磨损的方法是将麦克风放在工具主轴附近进行检测，当刀具表面摩擦时会发出特定的声波信号，通过识别不同的信号，可以判断出磨损程度。
刀具磨损状态检测与预测算法研究
刀具磨损状态检测与预测算法研究近年来，随着制造业的快速发展，刀具磨损状态的检测与预测成为了重要的研究课题。
刀具在加工过程中的磨损状态直接影响着加工质量和加工效率。
因此，开发一种准确可靠的刀具磨损状态检测与预测算法对于提高生产效率和降低成本具有重要意义。
刀具磨损状态的检测与预测是一项复杂的技术任务，需要利用先进的数据处理和分析方法来实现。
常见的方法包括机器学习、神经网络、遗传算法等。
其中，机器学习方法被广泛应用于刀具磨损状态检测与预测领域，其优势在于可以处理高维度的数据，发现隐含的规律和模式。
针对刀具磨损状态的检测，可以利用机器学习算法对采集到的刀具振动、温度、声音等多种传感器数据进行分析。
通过建立合适的特征提取和选择模型，可以有效地判断刀具的磨损程度。
例如，可以采用支持向量机（SVM）算法来训练一个分类模型，在不同磨损状态下对新的数据进行分类。
同时，也可以利用PCA （Principal Component Analysis）等降维算法来提取最相关的特征，以减少数据维度和复杂度。
除了磨损状态的检测，对于刀具磨损状态的预测也是非常重要的。
通过建立合适的模型，可以根据刀具过去的使用情况来预测其未来的磨损状态，从而提前进行维护和更换。
在预测模型的建立方面，可以采用深度学习算法来构建一个基于序列数据的预测模型，例如循环神经网络（RNN）或者长短时记忆网络（LSTM）。
这些模型可以学习到刀具磨损状态的时间序列特征，并进行准确的预测。
在刀具磨损状态检测与预测的研究中，数据的采集和处理是非常关键的步骤。
在数据采集方面，可以使用各种传感器来获取刀具的振动、温度、电流等实时数据。
同时，也可以结合图像处理技术，对刀具表面的变化进行监测和分析。
在数据处理方面，需要进行有效的信号滤波、特征提取和数据清洗，以减少噪声和提高算法的准确性。
另外，刀具磨损状态的检测与预测算法的研究还面临一些挑战。
首先，不同刀具材料和加工条件下的磨损特性存在差异，需要针对不同情况进行模型的优化和调整。
刀具磨损监测与实时补偿控制技术研究
刀具磨损监测与实时补偿控制技术研究刀具磨损监测与实时补偿控制技术研究引言刀具在加工过程中由于摩擦和冲击等作用，会逐渐磨损，进而影响加工质量和效率。
为了保持加工过程的稳定性，需要对刀具的磨损进行监测，并实时进行补偿控制。
本文旨在对刀具磨损监测与实时补偿控制技术进行研究，提出一种可行的解决方案。
一、刀具磨损监测技术1. 监测指标刀具磨损的程度可以通过测量不同参数来评估。
常见的监测指标包括切削力、振动、温度和声音等。
其中，切削力是最常用的监测指标之一，可以通过力传感器进行测量。
振动也是一种常见的监测指标，可以通过加速度传感器进行测量。
温度的变化可以反映刀具的摩擦情况，可以通过红外测温仪或热电偶进行测量。
声音的变化可以反映刀具与工件的摩擦情况，可以通过麦克风进行测量。
2. 监测方法刀具磨损的监测方法多种多样，根据监测指标的不同，可以选择不同的方法。
对于切削力的监测，可以通过牵引力传感器或剪切力传感器进行测量。
对于振动的监测，可以通过加速度传感器或振动传感器进行测量。
对于温度的监测，可以通过红外测温仪或热电偶进行测量。
对于声音的监测，可以通过麦克风进行测量。
此外，还可以使用非接触式的监测方法，如红外摄像头、激光测距仪等。
二、刀具磨损实时补偿控制技术1. 补偿方法刀具磨损的实时补偿方法有多种，根据补偿的原理和方式的不同，可以选择不同的方法。
常见的补偿方法包括刀具半径补偿、刀具长度补偿和刀具补偿。
刀具半径补偿是指根据刀具磨损的情况，自动调整加工程序中的半径值，以保持加工精度。
刀具长度补偿是指根据刀具磨损的情况，自动调整加工程序中的长度值，以保持加工精度。
刀具补偿是指根据刀具磨损的情况，自动调整加工程序中的刀具参数，以保持加工精度。
2. 控制方法刀具磨损的实时补偿控制方法有多种，根据控制的原理和方式的不同，可以选择不同的方法。
常见的控制方法包括开环控制和闭环控制。
开环控制是指根据预先设定的规则或模型，对刀具磨损进行补偿。
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刀具磨损在线监测技术研究的探讨-工程论文
刀具磨损在线监测技术研究的探讨
贾娜JIA Na；马雪亭MA Xue-ting
（东北林业大学机电工程学院，哈尔滨150040）
（Mechanical and Electrical Engineering College of Northeast Forestry University，Harbin 150040，China）
摘要：本文对近几年刀具磨损在线技术的研究进行探讨，得出间接测量方法较直接测量方法灵活，但直接测量方法敏感性更强。
Abstract: This paper discusses the research of the tool wear on-line monitoring technology. It is concluded that the method of the indirect measurement is more flexible than the direct measurement, and the method of the direct measurement is more sensitive than the indirect measurement.
关键词：刀具磨损；监测信号；间接测量
Key words: tool wear；check signature；indirect measurement
中图分类号：TH161 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2014）34-0057-02
基金项目：黑龙江省青年科学基金项目资助（QC06C002）。
作者简介：贾娜（1975-），女，黑龙江齐齐哈尔人，副教授，硕士研究生导师，研究方向为机械设计、木质材料加工、木材加工刀具；马雪亭（1990-），男，山东滨州人，研究生，研究方向为现代林业与木工机械设计及理论。
1 间接测量刀具磨损的研究
1.1 建立声发射信号与刀具磨损状态的关联性声发射信号来自于切削区域，受外界影响较小，且具有准确度高、灵敏性好、响应速度快等优势，适合刀具破损的监控。
利用声发射信号反映刀具磨损情况是近几年发展起来的潜力技术之一，声发射源在刀具对工件进行切削的过程中比较丰富，信号容易获取，并且声音传感器易于在刀具上进行安装，对加工生产过程不会造成影响。
但检测信号会受到机床故障、切屑缠绕工件、切屑断开、刀具崩刃等因素的影响。
胡江林采用理论分析和现场试验的方法进行可行性分析和验证，为利用AE技术研究刀具磨损提供了可行性依据。
1.2 建立切削过程中的切削力、扭矩等力信号与刀具磨损状态的相关性随着刀具磨损程度的不断增加，力信号的形态及频率也会随之改变。
因此，检测人员在进行刀具磨损检测时，必须积极建立力信号与磨损状态之间的联系。
在现有的技术下，为了得到准确的测量结果，技术人员需要对机床结构进行改装。
范依航为了研究钛合金Ti6Al4V切削过程中的切削力特性，采用硬质合金涂层和无涂层刀具进行了外圆干车削试验，将切削力动态分量分形维数建立与刀具磨损的联系，用于刀具磨损状态监控。
1.3 建立电机功率电流等电信号与刀具磨损的相关性当各种刀具在正常切削时候，功率或电流等电信号变化较平稳无突变，一旦刀具破损时，切削力会发生改变，从而引起电信号的大幅度变化，变化率远远大于正常切削时的值。
检测人员可根据这一特点建立电信号与刀具磨损之间的关系，以避免外界因素干扰。
检测装置的安装程序简易，但是大型设备的应用相互之间会产生干扰信号，使电信号不稳，所以在实验室里测得的信号相对于工厂要精确的多。
王永新利用金属切削机床主轴的功率信号监控刀具破损和折断情况，为刀具管
理提供依据。
1.4 建立振动信号与刀具磨损状态的相关性在刀具加工工件过程中会产生大量的振动信号，通常初期刀具磨损较小，振动信号不明显，当磨损到一定程度，振动信号加剧。
因此，检测人员可以积极利用这一特点建立检测模型模型，研究振动信号与刀具磨损状态之间的联系。
但这种方法不适用于大型车间，在大型车间内易受到周围设备的干扰，可靠性降低，因此同样较适合在实验室环境中研究。
王细洋采用小波包方法对振动信号进行处理，发现第一、二层细节信号的标准差随着刀具磨损的加剧而增大，将其作为特征参数用于铣削过程监控。
1.5 建立关键尺寸误差与刀具磨损的相关性当刀具进入磨损阶段，关键尺寸的误差会有所变化，根据误差的不同可以反映出刀具磨损状况，但是单纯通过关键尺寸误差来研究刀具磨损意义不大，主要是用于根据误差范围结合相关的程序进行刀具补偿。
马廉洁设计了刀具磨损检测控制系统，修改刀具参数，进行刀具补偿，并成功进行了仿真。
他通过数控车床切削试验验证了该系统的准确性和高效性。
与传统设备相比，刀具磨损检测控制系统不仅能够及时换刀具，还能及时补偿误差，使加工工件的精度得以提高。
1.6 建立噪声信号与刀具磨损状态的相关性随着刀具加工工件时磨损程度的加剧，噪声信号的波谱特征也发生了明显的改变,由此便可以根据噪声信号来反映刀具磨损状态。
罗杰用声学传感器拾取机床刀具从新刀到刀具完全破损的全生命周期在加工时所发出的声音信号，建立加工参数和磨损状态改变与声信号之间的联系，以此来监测刀具磨损状况。
但切削噪声监测法目前实际使用的监控系统还很少，仅适合于实验室的研究。
其中一个重要原因就是车间的环境噪声通常在90dB左右，严重影响获取信号的
可靠性，使得这种监测方法难以在实际的加工车间实行。
1.7 建立多信号与刀具磨损状态的相关性单一信号提供的特征往往是不完全的，由此产生了多传感器监测法。
它是将检测获取的信息合理组合，共同反映刀具的磨损状态，这样能极大地提高检测的准确度。
但与此同时，多传感器检测法的检测成本较高，增加了企业的生产成本。
因此，多传感器获取信号的全面性和成本价格的合理性之间的矛盾是这个方法需要解决的主要问题。
2 直接测量刀具磨损状态的研究
2.1 光学监测法光学监测法是一种利用光学传感原理获取刀具切削图形，进而完成刀具磨损检测的方法。
但受加工路径、加工方法以及加工周期的影响，光学检测法的检测结果容易出现一定程度的偏差。
Lanzetta, M利用工业摄像机（CCD）实现了多个刀面同时监测的方法，有效提高了其准确度。
2.2 放射性元素监测法所谓放射性元素监测法，就是指通过在刀具的后刀面涂上一层放射线元素，进而利用放射线检测装置将进行检测，以判断刀具是否达到磨钝标准的检测方法。
但这种检测方法无法进行实时监控，且污染性较大。
刘彬通过在刀具上涂覆放射元素的方式，有效避开了切削与冷却液的干扰，提升了检测效率。
2.3 直接接触监测法接触探测传感器由Renishaw 于1974年发明。
在金属切削过程中，每次完成一个加工周期，就把刀具停到传感器固定位置，使传感器与刀具后刀面相接触，根据加工前后刀具磨损的变化情况获得当前的磨损状态。
但这种方法的精确度有待提高，且传感器的价格昂贵。
德国Malto公司已经用这个方法成功应用与刀具磨损状态的监测。
3 小结
当前，刀具磨损的在线监测技术仍处于不断发展中，每项监测技术都取得了一定的成就。
但由于实际生产中存在的各种限制因素，无论哪种监测技术都有其不足之处。
整体而言，刀具在线监测技术还不成熟，若真正用于实际生产还有一段距离。
随着现代自动化技术以及敏捷制造技术的进一步发展成熟，刀具状态监控越来越受到业界的广泛关注，并逐渐成为研究的焦点。
本文主要研究了刀具磨损在线监测技术的发展现状，以期为今后的相关研究提供合理化参考。
参考文献：
[1]姜增辉，王琳琳，石莉，吴月颖.硬质合金刀具切削Ti6Al4V的磨损机理及特征[J].机械工程学报，2014，01：178-184.
[2]郑建明，李言，黄玉美.刀具磨损切削力功率谱特征多分辨分析[J].机床与液压，2002，04：189-191.
[3]席剑辉，林琳.声发射熵分析刀具磨损故障预测研究[J].机械设计与制造，2014，05：109-112.
[4]胡江林，张少文，李亮.基于声发射技术监测刀具磨损的研究[J].工具技术，2012，03：67-69.
[5]周友行，田茂.钻削声发射信号高阶谱研究及应用[J].机械科学与技术，2014，03：387-390.
[6]马旭，陈捷.数控机床刀具磨损监测方法研究[J].机械，2009，06：70-73.
[7]范依航，郑敏利，杨树财，程明明.基于刀具磨损和切屑形成对切削Ti6Al4V 的切削力特性研究[J].制造技术与机床，2011，08：137-142.
[8]王永新.基于功率和神经网络的刀具状态在线监测研究[J]. 科技创新与应用，2012，07：9-10.
[9]马廉洁.精密切削刀具磨损监控系统设计[J].制造技术与机床，2011，12：42-45.
[10]张吉林.基于机器视觉的铣削刀具磨损监测技术研究[D].南京航空航天大学，2013.。