本文以“常规切削过程监测试验研究”为实际背景，在总结国内外有关刀具监测研究成果的基础上，针对端面车削加工，通过理论分析和大量的切削试验，深入研究了切削力模型进行刀具状态监测的问题，最后对将多传感器融合系统用于刀具状态监测进行了研究，提出了改进的多传感器融合模型。 本文在对刀具状态监测理论进行了系统的分析后，指出建立可适应变工况切削加工的刀具状态监测是研究的关键，通过建立基于端面车削的刀具磨损的切削试验系统，进行了大量的切削试验。以采集到的试验数据为基础，建立了基于切削参数（切削速度、进给量、切削深度）与刀具状态（主要考虑后刀面磨损量）的切削力简化模型，并进行了试验验证。 本文还系统的研究了利用多传感器信息融合技术用于刀具状态监测的方法。以BP人工神经网络为平台对切削力信号和声发射信号进行特征融合，并与切削力模型进行比较分析，在此基础上将力模型与BP网络结合起来，通过力模型分离切削参数对网络输入的干扰，对多传感器融合的模型进行了改进，减小了模型对切削参数的依赖性。