在机械制造业中,很多零部件都需要进行深孔加工,但是在钻削过程中经常发生故障。由于各种原因刀具会被损坏,从而生产了很多废品,也会对机床造成破坏。针对以上问题,本文设计了一个刀具过载保护控制系统对刀具进行保护。根据深孔加工过程的特点和现有的设备,本文采用间接监测信号方法,决定对电机的功率信号进行监测。我们利用相应的传感器和840D数控机床采集到了电机的功率信号。分析了功率信号中含有的干扰信号的特点,我们提出了基于小波包的防脉冲干扰滑动平均消噪法对信号进行去噪处理。针对采集到的功率信号的非平稳性和随机性,我们运用Mallat算法对信号进行分解和重构,提取出能反映刀具切削状态的特征参数。对比了BP神经网络和RBF神经网络的优劣,我们建立了基于RBF神经网络的刀具状态监测系统,从而识别出了刀具的三种切削状态。最后我们根据识别结果,编写了PLC程序,在刀具发生故障前,使机床停机。最终做出了一个完整的刀具过载保护控制系统,实现了对刀具的过载保护。