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随着社会生产力的发展，科学技术的进步，金属陶瓷材料和硬质合金材料等硬脆难加工材料在工业领域中得到了广泛的应用，但由于其具有高强度、高硬度、耐磨损等物理特性，使得对硬脆难加工材料的加工存在较大难度。目前，超高速磨削是硬脆难加工材料常用的加工技术，是硬脆难加工材料磨削加工的趋势。本文在涉取前人研究成果的基础上，研究分析了金属陶瓷材料GN20和硬质合金材料PA30超高速磨削过程中的磨削力、磨削仿真温度以及声发射信号，并对声发射监测技术在超高速磨削砂轮钝化监测中的应用进行了有益的探索性研究。本文主要内容如下：（1）介绍了试验用材料金属陶瓷GN20与硬质合金PA30的材料特性以及试验用超高速平面磨床相关情况；采集了超高速磨削过程中金属陶瓷GN20与硬质合金PA30的磨削力；对金属陶瓷GN20超高速磨削温度进行了仿真分析；研究分析了磨削参数的变化对金属陶瓷GN20与硬质合金PA30磨削力、磨削温度值的影响。（2）在金属陶瓷GN20与硬质合金PA30超高速磨削声发射试验结果基础上，研究分析了磨削三个参数：工作台速度、砂轮线速度、磨削深度以及工件材料对声发射信号有效值的影响。对声发射信号做了频谱分析，研究分析了金属陶瓷GN20与硬质合金PA30在超高速磨削过程中的声发射信号频率分布范围。研究分析了单颗磨粒切深系数与声发射信号之间的联系。论述了声发射信号小波分析中的小波基选择原则，并选取了一种符合选择原则的小波基；利用小波能量系数的声发射信号特征分析方法，建立了一种基于声发射技术和小波分析的砂轮钝化监测神经网络识别模型。试验研究表明：试验磨削参数与金属陶瓷GN20与硬质合金PA30的磨削力值，磨削仿真温度值以及声发射有效值之间有较好的对应关系。在金属陶瓷GN20与硬质合金PA30声发射试验中，可以利用工作台速度作为研究砂轮钝化的主要操作参数；利用BP神经网络作为砂轮钝化状态识别器，并通过仿真优化确定了神经网络的各种相关参数，经过训练测试后的砂轮钝化非线性关系模型能够比较准确地在线检测砂轮的钝化状态,这为准确确定砂轮的修整周期，降低加工成本，提高表面质量提供了一种可行的方法，具有一定的工程意义。