在工业物联网领域的应用中,最主要的一个应用方向是工业设备的故障预测与健康管理。PHM是利用工业生产中采集的设备监测信息,借助信息技术、人工智能方法来监控、预测工业设备的健康状态,保证在系统出现故障之前对其采取相应措施,并在现有的资源条件下给予一系列保障性决策。作为工业设备中基础工具的数控机床刀具,在工作过程中其磨损会直接影响产品加工的质量,甚至会引起工件报废和机床破损,从而影响工业的整体生产效率。因此如何利用刀具工作过程中的状态监测信息准确地预测刀具的磨损度以及剩余寿命,这在机床加工生产领域具有极高的应用价值和实际意义。本次课题在工业大数据和工业设备故障预测与健康管理的应用背景下,利用人工智能的算法模型对数控机床的铣刀磨损量进行预测性估计,进而对刀具剩余寿命进行准确预测。在本文研究和分析过程中的主要内容有:（1）首先对铣刀原始监测信号进行数据预处理,包括无效数据的截断与异常数据的剔除。（2）然后借助统计学和信号理论知识对切削力信号、振动信号以及声发射信号在时域、频域和时频域上进行多维度的特征提取,之后对提取的特征集进行特征筛选工作,该过程中提出了一种加权特征筛选评价指标函数。（3）在设计刀具磨损预测算法过程中,本文提出一种基于加权特征筛选评价指标函数的随机森林回归算法,达到通过输入机床铣刀的监测信号后,预测刀具相对剩余寿命的目标。（4）最后设计数控机床铣刀寿命预测系统,实现了模型训练功能以及铣刀寿命预测功能的模块化和可视化。本文中进行的各种对比实验表明,文中所提出的预测算法比传统的算法模型以及其他论文提出的方法具有更高、更稳定的预测准确率。同时该数控机床铣刀寿命预测系统的设计符合系统设计规范性原则,相比于其他刀具寿命监测系统更简洁、智能。