在深孔镗削加工过程中,切削区域会长期位于深孔零件的内部,当镗刀在深孔内部发生异常时,如果不能及时获知并采取应对措施会导致整根深孔零件的报废甚至机床的损坏。所以,开展深孔镗刀状态监测技术研究对于保证深孔零件的高质高效加工具有重要意义。为此,本文开展了深孔镗削刀具状态智能监测技术研究,采用加速度传感器和传声器分别采集切削振动和声音信息,基于低通滤波和自适应合成采样方法对数据进行预处理,设计基于深度学习网络的刀具状态监测模型和基于迁移学习的刀具状态监测方法,建立信号与镗刀状态的映射关系,最终实现深孔镗刀状态的智能监测。首先,介绍刀具的失效机理,并对镗削过程进行有限元仿真分析。对刀具的磨损形式及其原因进行简要论述,介绍刀具的磨损过程和寿命判据。对镗刀的磨损过程进行了有限元仿真和分析。其次,搭建深孔镗刀监测系统,并对数据进行采集和预处理。比较各类监测信号在深孔加工应用场景中的优劣,结合有经验工人的加工经验,设计以振动和声音作为监测信号的多传感器数据融合监测方案,并搭建深孔镗刀状态监测硬件系统。针对采集到的数据样本中存在的数据冗余问题,采用低通滤波方法,去除数据中的无用部分,提高深度学习模型的训练速度。针对样本数据不平衡问题,基于自适应合成采样方法,对数量较少的断刀和磨钝样本数据进行合成,削弱模型训练的过拟合现象,提高模型的泛化能力和分类准确度。再次,基于深度学习网络建立深孔镗刀状态监测模型。采用贪婪逐层训练法训练堆叠稀疏自编码器网络,利用自编码器网络做特征提取。采用有监督学习方法训练深度长短时记忆网络,利用长短时记忆网络处理序列数据的优势,建立数据与刀具状态间的映射关系。基于堆叠稀疏自编码器网络和长短时记忆网络建立深孔镗刀状态监测模型。然后,针对已训练完毕的深度学习模型难以用于同类机床监测的问题,提出迁移学习方法。采用模型迁移对预训练的深度长短时记忆网络进行结构和参数的迁移,基于领域自适应方法,减少源域特征和目标域特征的分布差别,利用深度学习的微调方法使分类层向目标域样本倾斜,最终实现深度学习模型的迁移。最后,设计并开发镗刀状态监测软件系统,并对深度学习监测模型和迁移学习方法进行试验验证。试验结果显示本文提出的深度学习监测模型以及迁移学习方法监测准确度良好,可以实现深孔镗刀状态的实时监测,为深孔零件的高质高效加工提供了保障。