刀具的磨损对零件的加工精度和表面质量有重要影响,建立有效的刀具磨损预测模型可以提高产品合格率并降低生产成本。实际新场景下的数据与已有模型的训练数据分布差异较大,需要该场景下有磨损值或磨损状态标签的数据重新训练模型。但实际加工场景下获取有标签的数据代价昂贵且十分困难,本文以迁移学习方法为核心,研究如何借助已有场景下有标签的刀具磨损监测数据和预测模型构建无标签数据场景下的刀具磨损预测模型。本文根据域之间的差异以及预测任务类型的不同构建了不同的迁移学习模型,主要从以下三个方面进行了研究:针对刀具直径不同的场景下刀具磨损状态预测问题,本文构建了基于深度网络自适应的迁移学习模型。该模型采用多核的最大均值化差异（Multiple KernelMaximum Mean Disrepancy,MK-MMD）来度量源域特征和目标域特征空间的差异,并将网络最后三层的度量差异作为模型损失函数一部分,通过该方式后进行域之间的适配。最后将8mm直径立铣刀迁移至6mm直径立铣刀的磨损状态预测进行模型验证,结果表明了该方法的有效性和实用性。针对刀具类型不同的场景下刀具磨损状态预测问题,本文构建了一种动态对抗迁移网络模型（Dynamic Adversarial Transfer Networks,DATN）。该模型基于对抗网络的思想来度量域之间差异,并可以定量评估全局和局部分布适配的重要性,通过动态学习域不变特征表示实现源域和目标域特征空间的对齐。最后选取不同类型刀具的磨损监测实验数据进行模型验证,同时与基于域自适应的迁移方法进行了对比,结果表明在源域和目标域相差较大场景该方法的预测效果更佳。针对工况不同的场景下刀具磨损值预测问题,本文通过固定特征提取网络,并采用MK-MMD和对抗迁移网络（Adversarial Transfer Networks,ATN）两种不同的域差异度量方法分别构建了刀具磨损值回归预测模型。最后在不同工况之间迁移进行了模型的验证,结果表明两种迁移方法都能显著降低不同工况下刀具磨损值的预测误差。