关于刀具磨损监测的分析
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。
CNC机床加工中的刀具磨损监测与寿命
CNC机床加工中的刀具磨损监测与寿命随着工业技术的进步和制造业的发展，CNC（Computer Numerical Control）机床在数控加工中扮演着重要的角色。
然而，在CNC机床的加工过程中，刀具磨损是一个不可避免的问题，它会直接影响加工质量和效率。
因此，进行刀具磨损监测和寿命预测变得至关重要。
本文将探讨CNC机床加工中的刀具磨损监测与寿命。
1. 磨损监测的方法1.1 可视检查法可视检查法是最简单且常用的磨损监测方法之一。
操作人员通过裸眼观察刀具表面来判断磨损程度。
然而，这种方法需要经验丰富的操作人员，并且存在主观因素，无法提供准确的磨损数据。
1.2 切削力监测法切削力监测法利用力传感器测量刀具在加工过程中受到的切削力。
当切削力超过一定阈值时，可以判断刀具磨损，并及时更换刀具。
这种方法实施简单，能够实时监测刀具磨损情况，提高加工的稳定性。
1.3 声音监测法刀具磨损过程中，由于磨损表面的变化，切削过程中产生的声音也会发生变化。
声音监测法通过传感器记录切削过程中的声音信号，利用信号分析方法来判断刀具磨损情况，可以实时提醒操作人员更换刀具。
2. 刀具寿命预测方法2.1 经验模型法经验模型法是一种基于经验的刀具寿命预测方法。
根据历史数据和经验规则，建立刀具磨损与加工次数或加工时间的统计模型，通过模型来预测刀具的寿命。
然而，这种方法受到实际加工情况变化的限制，预测结果不够精确。
2.2 物理模型法物理模型法是一种基于物理原理的刀具寿命预测方法。
通过分析切削力、刀具材料特性以及切削振动等因素，建立刀具寿命的模型，并利用模型来预测刀具的使用寿命。
这种方法能够更准确地预测刀具寿命，但需要考虑更多的参数和变量。
2.3 数据驱动法数据驱动法是一种基于数据分析的刀具寿命预测方法。
通过采集和记录刀具磨损数据，利用数据挖掘和机器学习技术来分析和预测刀具的寿命。
这种方法可以适应不同的加工环境和材料特性，具有较高的准确性。
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。
刀具磨损检验方法
刀具磨损检验方法以下是一些常见的刀具磨损检验方法：1.视觉检查：通过肉眼观察刀具的外观，如刃口的形状、颜色和光泽，可以初步判断刀具是否有明显的磨损。
例如，如果刃口看起来钝了或有明显的划痕，可能是刀具磨损的迹象。
2.比较量测法：通过将新刀具与已经使用的刀具进行比较，可以看出刀具的磨损程度。
可以使用放大镜或显微镜仔细观察刀具的刃口，并与新刀具进行比较。
如果刀具的刃口变得钝了、变宽了，或者刀面上有明显的划痕，那么刀具可能需要更换或修复。
3.切削质量检验法：通过对切削过程中切削力、切削温度和切削声音的测量，可以间接地评估刀具的磨损情况。
当刀具磨损时，切削力会增加，切削温度也会升高。
此外，刀具磨损时会发出异常的切削声音。
因此，通过测量这些参数可以判断刀具是否需要更换。
4.切削测试法：通过使用不同的刀具进行切削试验，并测量切削质量指标，如切削力、表面粗糙度和加工时间，可以评估刀具的磨损情况。
对比不同刀具的切削性能，可以确定哪些刀具已经磨损到了需要更换的程度。
5.电子显微测量法：利用电子显微镜对刀具进行高倍显微观察，可以观察到刀具表面的微观磨损情况。
电子显微镜可以提供更准确的测量结果，可以检测到刀具刃口的微小磨损或刀具表面的变化，从而更好地评估刀具的磨损情况。
需要注意的是，以上方法并非单一使用，通常是结合应用，综合判断刀具的磨损情况，并据此决定是否更换或修复刀具。
此外，根据刀具的类型和用途，可能会有特定的检验方法和指标，需要根据具体情况进行选择。
刀具磨损检验的目的是保证刀具的切削质量和切削效率，确保产品的质量和生产效率的提高。
通过正确使用检验方法，可以及时发现刀具的磨损情况，及时采取措施维护和更换刀具，以确保刀具的正常运行。
同时，还可以通过分析和总结刀具磨损情况，来改进切削工艺和刀具维护方式，以提高刀具寿命和生产效率。
数控车床刀具磨损监测与预警系统研究
数控车床刀具磨损监测与预警系统研究1. 引言数控车床作为一种高效、精确的加工设备，被广泛应用于各个制造行业。
而刀具的磨损是数控车床加工过程中不可忽视的问题，磨损严重影响加工质量和效率。
因此，研究刀具磨损监测与预警系统，对于提升数控车床加工精度和效率具有重要意义。
2. 刀具磨损的影响因素刀具磨损受多种因素影响，包括切削条件、切削材料的硬度、切削速度等。
刀具材料的选择、切削参数的合理设置以及润滑方式的优化等都能够减缓刀具磨损的速度，延长刀具的使用寿命。
3. 刀具磨损监测技术目前，刀具磨损监测技术主要包括声发射监测、振动监测和功耗监测等。
声发射监测是通过检测切削过程中产生的声音来判断刀具是否磨损；振动监测是通过监测刀具在切削过程中的振动来评估刀具磨损程度；功耗监测是通过监测机床主轴电机的功耗变化来判断刀具是否磨损。
这些技术能够及时准确地监测刀具磨损情况，提供科学依据进行刀具更换或修磨。
4. 刀具磨损预警系统建立刀具磨损预警系统是有效管理数控车床刀具使用的关键。
通过对刀具磨损数据进行分析和判定，可以提前预测刀具磨损情况，避免由于刀具磨损造成的加工质量下降和设备故障。
刀具磨损预警系统的核心是对刀具磨损特征进行提取和分析，通过建立合理的预警模型和算法，实现对刀具磨损的预测和预警。
5. 刀具磨损监测与预警系统的优势数控车床刀具磨损监测与预警系统的应用能够带来诸多优势。
首先，可以减少刀具的过早更换，延长刀具的寿命，降低生产成本。
其次，可以提高加工质量和效率，减少废品率，增加生产效益。
最后，通过实时监测和预警，可以避免因刀具磨损引起的设备故障和生产事故，提高工作安全性。
6. 发展趋势与挑战随着工业自动化和智能化水平的不断提高，数控车床刀具磨损监测与预警系统正迎来新的发展机遇。
然而，仍面临一些挑战。
首先，监测和预警系统的精度需要进一步提高，以适应高精度加工的需求。
其次，系统应具备自适应能力，能够根据不同工况进行实时调整和优化。
刀具磨损监测方法综述
刀具磨损监测方法综述导言：随着工业生产的不断发展，刀具在各类机械加工过程中扮演着重要的角色。
然而，由于长期使用和磨损，刀具会渐渐失去其优秀的切削性能。
因此，为了保证刀具的高效工作和延长其使用寿命，刀具磨损的监测成为了研究的焦点之一、本文将对刀具磨损监测方法进行综述，包括传统的触摸式测量方法和基于传感器的非接触式测量方法。
一、触摸式测量方法1.外形尺寸法该方法基于刀具磨损后外形的变化来进行判断，常用于一些尺寸较大的刀具监测。
通过测量刀具的长度、直径或角度变化，并与初始尺寸进行对比，就能够间接评估刀具的磨损程度。
这种方法的优点是简单易行，成本低廉，但其缺点是只能进行间接评估，无法精确测量刀具磨损的准确数值。
2.触摸探测法该方法通过将测量仪器与刀具进行接触，测量刀具表面的高度变化来确定刀具的磨损程度。
其中，最常见的方法是使用光电探测器对刀具的轮廓进行扫描，通过测量探测器的位移来计算刀具的磨损量。
这种方法具有较高的精度，可以实时监测刀具的磨损情况。
但缺点是由于测量过程中需要与刀具表面接触，可能会对刀具本身造成额外的磨损。
另外，由于测量仪器的复杂性，该方法的设备成本较高。
二、非接触式测量方法1.声发射法该方法通过检测刀具表面的声音信号来判断刀具的磨损程度。
刀具磨损会导致切削过程中产生较大的振动和噪声，这些声音可以被传感器捕捉到，并转化为电信号进行分析。
通过对声波信号的频域和时域分析，可以确定刀具的磨损情况以及可能存在的异常情况。
这种方法的优点是无需接触，对刀具的磨损进行实时监测。
但是，由于刀具的声音在噪声环境中容易受到干扰，因此对该方法的信号处理和分析要求较高。
2.热成像法该方法通过红外热成像仪对刀具的表面温度分布进行观测和分析，以判断刀具的磨损情况。
刀具磨损会导致切削过程中大量的热量变化，这些变化将反映在刀具表面的温度分布中。
通过热成像仪的高精度传感器，可以实时获取刀具的温度分布，并通过图像处理和分析来评估刀具的磨损程度。
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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1.信号的相关性2.刀具监测信号的处理：时频，频域，以及小波变换1)小波分析用于信号与图象压缩是小波分析应用的一个重要方面。
它的特点是压缩比高，压缩速度快，压缩后能保持信号与图象的特征不变，且在传递中可以抗干扰。
基于小波分析的压缩方法很多，比较成功的有小波包最好基方法，小波域纹理模型方法，小波变换零树压缩，小波变换向量压缩等。
2)小波在信号分析中的应用也十分广泛。
它可以用于边界的处理与滤波、时频分析、信噪分离与提取弱信号、求分形指数、信号的识别与诊断以及多尺度边缘检测等。
3)在工程技术等方面的应用。
包括计算机视觉、计算机图形学、曲线设计、湍流、远程宇宙的研究与生物医学方面。
刀具磨损过程可以大致分为三个阶段：初期磨损阶段，正常磨损阶段，剧烈磨损阶段。
1，初期磨损阶段：该阶段刀具磨损较快，主要是因为新刀刃的表面粗糙不平，接触应力较大，以及新刀刃表面可能出现的脱碳层，氧化层等表面缺陷。
2，正常磨损阶段：经初期磨损阶段后，切削刃仍比较锋利，刀具的切削刃和刀面已比较平整，所以这一阶段中，磨损速度相对减慢，切削过程比较平稳。
3，剧烈磨损阶段：在刀具正常磨损达到一定程度，刀具与工件的接触情况显著恶化，刀刃钝化，摩擦力急剧增大，刀具磨损发生质的变化，同时刀具的切削性能迅速下降，刀具与工件之间由于摩擦应力增大而产生高温将可能烧损刀刃或者失刀刃破损，此时刀具完全丧失切削能力。
刀具磨损的在线监控是柔性制造系统研究工程的一个重要课题，其工作状态直接影响着机械加工效率，效益及精度。
刀具磨损检测方法：直接检测方法和间接检测方法。
1）直接检测方法中常用的主要有接触法，放射线法，光学检测方法。
其中光学检测方法只能在停车时进行检测，不能用于实时监测；放射线检测方法虽有一定的检测精度，但不能进行实时监控，又具有实时性污染所以未能推广使用；光学检测法通过光学传感器获得刀具磨损区域的图形，并利用图像处理技术全面了解刀具的磨损状态，但其致命的缺点是：容易受加工方式及工况条件的影响，是许多加工过程无法无法采用光学法检测刀具磨损状态。
2）间接检测方法：切削力监测技术，基于声发射监测技术，基于振动加速度的监测技术，基于电流和功率的监测技术，表面光洁度监测法，超声波监测法，基于温度的监测法等。
切削力监测方法在刀具磨损监测研究领域应用最为广泛，是最具优势的一种方法。
声发射信号反映的是金属材料内部晶格的变化，因此包含于刀具密切相关的信息，对刀具磨损与破损有较好的预报特性，声发射监测技术也成为目前应用最为广泛的方法之一。
与其他检测方法相比，声发射信号的频率很高，一般在50KHZ以上，能够避开加工过程中振动和噪声污染严重的低频段，并能抵御一定范围内由于切削用量变化而引起的信号干扰，因此具有灵敏度高，信息量丰富等优点。
切削过程中的振动信号包含丰富的与刀具状态密切相关的信息，它主要有切削力中的动态分量引起，且与刀具—工件—机床构成的切削系统本身的动态系统相关。
通常采用加速度传感器测量振动信号，传感器通过磁座吸附于工件表面，安装简便，但安装方位不同将会对刀具状态监测的效果产生较大影响。
刀具磨损时由于切削力增大，使得机床电流增大，负载功率也随之增大，因此因此可采用监测电流或功率的方法识别刀具磨损状态的变化。
电流检测方法和功率监测方法具有安装测量简便，成本低，不受加工条件限制，不干扰加工过程等优点，因此成为广泛采用的一种简易的检测方法。
但限制该技术发展的关键问题在于识别精度低和响应速度慢。
此外，导轨的误差和传动系统的精度也会造成电机电流和功率的改变。
傅立叶变换的缺点：a.用傅立叶变换提取信号的频谱需要利用信号的全部时域信息。
b. 傅立叶变换没有反映出随着时间的变化信号频率成分的变化情况。
c.傅立叶变换的积分作用平滑了非平稳信号的突变成分。
（1）时频，频域以及小波变换国内外学者对刀具磨损的研究采用传感器主要是振动传感器，声发射传感器，力传感器以及功率传感器，而对刀具监测信号的处理可以应用时域分析，频域分析或者小波分析理论，而对刀具进行磨损分类时应用较多的是人工智能技术，神经网络，模糊神经网络，模糊诊断等等。
1 基于小波分析的切削力信号奇异性检测摘要：利用小波变换模的极大值和信号奇异点的关系，分析了用Lip指数来描述的切削力信号局部奇异性。
通过观察奇异点的位置等信息得到切削刀具的磨损情况。
原理：在切削过程中，随着刀具磨损量的增加，切削力的增大，引起切削力信号的变化。
而切削力信号的变化将有效的判别刀具磨损所处的不同阶段。
一旦切削力信号突然发生急剧变化，刀具有可能发生崩刃或折断等后果。
刀具磨损时切削力信号存在奇异性。
正常的机械信号一般为低频，突变信号有很宽的频率信号，尤其在高频段频率丰富。
利用小波分析滤除低频信息，突出故障信息达到检测故障的目的。
采用小波变换的方法对信号进行奇异性检测的算法大致分为几个步骤：小波基的选取然后对信号进行多尺度分析得到小波变换后的系数矩阵wf（s，x）；在不同尺度上找到信号突变点相应的小波变换系数模极大值，从而得到模极大值线；求出奇异点的Lip指数。
注意：小波基的选择：在小波分析中，选择合适的小波基是非常重要的。
采用不同的小波基函数对信号进行分析，会得到不同效果。
如何选择小波基函数，才能更好地刻画信号的特征，目前还没有一个统一的标准。
实际运用中，采用定性分析与实验比较的相结合的方法，采用多种小波进行多次模仿实验进行比较。
dbN小波系是工程上应用较多的小波函数，这一小波系的特点是随着序号N的增加，时域支撑长度变长，时间局域性变差，滤波器长度变长，消失矩系数增加，正则性增加，频域局部性变好。
因此，在选择小波函数时需要综合以上各种因素，并通过采用多种小波进行多次仿真实验进行比较。
2 基于小波分析的声发射刀具状态判析摘要：提出了基于小波分析的声发射刀具状态判析方法，改方法通过多层小波分解对信号主能量所处频段进行局部特性刻画，利用小波分解系数2—范数表征信号的奇异性，在统计量与刀具状态间建立物理联系。
奇异性信号是指信号本身或它的某阶导数在某一时刻存在突变的信号，而奇异性检测就是要将信号的奇异点识别出来，并判断其奇异性程度。
通过小波分解，可以提取目标分解层的分解系数模极大值，但由于声发射信号容易受到外界干扰等特殊性，分解系数模极大值并不能准确的反应刀具状态。
以往实验表明：声发射信号的小波分解系数模极大值除了受到刀具状态的影响外，还受到加工参数影响，因此，给有效区分小波分解模极大值变化的原因带来很大的困难。
为解决这一问题，并进一步降低外界干扰对分析所引起的误差，引入向量范数∣∣.∣∣代替极大值，利用向量2—范数表征小波分解系数模。
最后利用统计原理对不同切削状态下的各层小波分解系数2—范数进行特征值提取，通过该特征值对刀具状态进行判断。
结论：在介绍声发射信号的产生和常用声发射信号分析方法的基础上，提出了一种基于小波分解系数2-范数的刀具状态判别方法，从传感器接收的信号入手，判断出所关注的某一信号频段，利用小波理论分解出改频段的详细信息，求出小波分解系数的2—范数，并提出多组实验中的系数2—范数的方差，从而可以对刀具工作状态做出有效判断。
(1)国外刀具监控技术的研究现状在国外，以江田弘为首的一些日本研究者通过采用监测声发射的方法对磨削裂纹发现：其声发射信号的频率在100KHZ以上，他们通过滤波的方式把由于磨削裂纹形成而产生的声发射信号提取出来，从而实现对磨削裂纹的产生进行在线监测。
（Dae Kyun Bake ,Tae JO Ko,Hee Sool Kim.Real time monitoring of tool breakage in a millingoperation using a digital signal processor.Materials Processing Technology,2003,100:266-272. ）美国研究者Dirmels的研究发现通过测量切削力信号和振动信号，并将这两种常用的信号融合，比较分析等分析方法可以得到比较精准的检测结果，使之能正确的反应刀具的磨损状态情况。
（Dirmela A.D.Hope and G.A.King.A neuro fuzzy pattern recognition algorithmaanditsapplication. USA ,proceeding of IEEE conferenceon Systems,Man,and Cybe rentics,2004,4234-4239 ）同样美国学者Benhard Seck ，他利用多种传感器采集多种信号，如：振动信号，声发射信号以及刀具磨损信号等反应刀具状态的典型信号。
这种采用多传感器信号融合的技术，并采用人工智能的识别方法，如：人工神经网络，支持向量机等模型，使之成为在线刀具监测系统的关键技术之一。
欧洲的一些研究人员Transeal 等人的研究表明：通过测量切削力的平均值，得到的结果与下一个将要测量的实际值进行比较，采用这种预测值的方法可以用来选择一个阈值，并通过这个阈值来预测刀具的磨损情况，也可以得到比较好的检测结果。
德国的一些研究团队Maunman D.A 通过采用特殊设备如摄像机彩机加工刀具的表面图像，并利用精度较高的微型话筒喜爱现场采集刀具所发出的切削力声音信号，采集现在数学处理方法小波分析进行反应刀具磨损的特征信号进行提取，分析。
最终将采集的处理后特征信号，输入神经网络进行信号的识别，最终确定刀具的磨损状态。
（2）国内刀具监控技术的研究现状在国内，由于数控技术和一些先进的制造技术相对于世界制造业强国来说，起步较晚，所以和他们相比还有一定差距，但是通过近30年的研究和发展，经过国内人员的不断研究和创新，已经在道具监测的技术和理论方面取得较大成就，有些技术和理论已接近国际水平。
（翁德玮，邵华，王海丽。
多传感器刀具状态监控系统。
机械制造，2004,42（6）：11—14）在国内，南京航空航天大学的一些研究学者对磨削加工中的声发射信号也进行的研究，他们通过智能识别的方法，实现对磨削加工的在线监测和预报。
实验表明：系统具有较强的对环境噪音的抵抗能力，实验也受到了很好的预报效果。
（黄茂正基于磨削加工过程中的声发射信号的研究【硕士学位论文】。
南京航空航天大学，2008.2）华中科技大学秦勇等通过采用测力计和测加速度仪器采集的反应刀具特征的信号，输入基于模糊数据分析模型的神经网络系统，利用这种智能识别技术，已达到识别刀具状态的目的。
（秦勇刀具磨破损实时监测系统的开发与研究，华中科技大学学报，Vol。
302，No。
4,2006，：32—37）大连理工大学刘敦临，李建复等人已加工刀具的切削力和切屑功率为研究对象，建立起在线研究系统，研究了基于各种切削参数与加工刀具状态的车削模型，得到较实用的实时监控方法。