数控车床作为集机电液于一体的复杂装备,在工业发展过程中发挥重要作用。因此,保证其健康运行至关重要。数控车床是由多子系统组成的复杂系统,只有每一部分可靠运行才能保证整机的可靠运行。刀具作为数控机床的重要组成部分,使用过程中可进行修复,对不同修复次数后的刀具进行剩余寿命评估,既可充分利用刀具的使用寿命,也可在满足加工件质量的同时制定合理的备件更换策略。文中以某型号的数控车床刀具为例设计试验,采集刀具退化数据以及加工过程的影响因素值。在得到刀具固有可靠度模型基础上,通过对所采集数据进行处理、分析与建模得到刀具的威布尔比例风险模型即综合可靠度模型。在此基础上通过非齐次泊松过程得到不同修复次数后的刀具更新比例风险模型。文中建立刀具可用度模型并以最大可用度为监测目标,在此基础上分析监测阈值,以所采集的振动信号为输入变量,对刀具的实时状态进行监测,并对不同修复次数后的刀具进行剩余寿命预测。文中的主要研究内容如下:（1）为了分析刀具整体（固有）的可靠度水平,在采集数控车床刀具退化数据的基础上,根据机械行业规定的刀具失效阈值,得到刀具失效时间;通过对失效时间数据进行拟合分布优选,得到刀具失效时间服从的最佳分布形式;利用不同的参数估计方法对最佳分布进行参数估计,以均方根误差作为拟合衡量标准,得到拟合效果最好的参数。在此基础上建立基于失效时间的刀具可靠度模型。（2）考虑到数控车床刀具个体可靠性与加工过程有关,加工过程中振动能够体现刀具的性能退化,因此选定刀具的振动信息作为对刀具可靠度评估造成影响的外部协变量因素。为了减少噪声对真实信号的影响,对所采集的振动信号利用小波包降噪算法进行降噪处理并提取信号特征参数;为克服小样本数据的局限性,利用人工鱼群算法对传统灰色预测模型进行优化改进,以期在杂乱的原始信号特征参数中寻找规律,从而获得信号特征参数的预测值。在此基础上结合刀具的固有可靠度模型,建立威布尔比例风险模型即刀具综合可靠度模型。（3）由于刀具的经修复后刀具性能较维修前有所改善,但不能恢复到最初性能。结合刀具综合可靠度模型,通过非齐次泊松过程得到刀具在第k次修复后的可靠度分布形式;以可用度最大为目标,设定可靠度的监测阈值,通过所采集得协变量数据实现对刀具磨损状态的实时监测;预测第k次修复后的数控车床刀具的剩余寿命,通过与实际剩余寿命和基于更新威布尔模型的剩余寿命预测模型对比验证模型有效性。应用表明,文中所提方法既考虑了刀具整体的可靠性水平又考虑刀具在运行中外部因素对其可靠度的影响,同时考虑刀具不同修复次数后的性能。该方法可以修正仅基于刀具退化寿命数据建立的可靠度模型所产生的误差,能够更好的反应刀具的磨损水平,从而准确对刀具进行剩余寿命评估。