插铣加工在难加工材料的曲面、切槽加工以及要求刀具悬伸长度较大的加工过程中具有高加工效率,并且对刀具抗弯折刚性的要求较低,逐渐得到机械加工行业的认可和较广泛的应用。本文以插铣加工作为研究对象,对插铣数据库原型系统及插铣刀具磨损监测技术进行了研究,本文主要完成了以下研究工作:本文开发了插铣数据库原型系统。插铣数据库主要存储插铣切削数据信息、实验数据信息及各种模型信息,以满足数据库用户在实际加工中需要的数据信息。系统通过模型库实现了刀具磨损状态识别模型的存储,解决了变切削参数加工时单一模型无法有效识别刀具磨损状态的问题,对刀具磨损在线监测系统的建立具有重要意义。本文深入研究了插铣刀具磨损监测技术。对插铣加工进行了试验研究,综合分析各种磨损监测方法,选用切削力信号和切削振动信号作为刀具磨损状态的监测信号。在固定切削条件下,使用不同磨损程度的刀具分别进行插铣切削试验,采集切削力信号和振动信号。然后,对切削力信号和振动信号分别进行了时域、频域和小波分析,提取了与刀具磨损状态密切相关的信号特征。经验证,这些特征能够有效地表征刀具磨损状态。在磨损状态识别模型方面,研究了支持向量机识别模型及隐马尔科夫识别模型,介绍了两种模型的原理及模型的训练与识别过程,然后,用提取的信号特征训练并验证模型。识别结果表明,支持向量机具有出色的学习性能,在小样本情况下分类能力强,识别精度高;隐马尔科夫模型也可以有效识别刀具磨损状态,在训练样本少的情况下,识别效果不如支持向量机高。以上研究成果对插铣切削数据平台的建立及刀具磨损在线监测技术的研究提供了理论依据,同时对插铣加工的工艺推广、刀具的研发及使用方面都具有一定的参考意义。