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刀具磨损状态实时在线监测是自动化加工过程中迫切需要解决的难题.本文使用新研制的非接触式双叠片流体声发射传感器,解决了目前刀具磨损在线监测中传感器安装使用不方便的难题;以切削过程声发射信号的均方根、切削速度和切削加工时间作为BP神经网络的输入特征对刀具极限磨损状态进行实时在线监测,现场实验结果表明,该监测系统具有很高的识别准确率.