在切削过程中,刀具磨损是一种难以避免的现象,而在微铣削技术发展的过程中,刀具磨损的现象更是被广泛地受到关注和研究。另一方面,智能自动化的发展不断推陈出新,发展前景一片大好。刀具磨损状态监测技术的发展受其影响也发生了翻天覆地的变化,为了保证现代机床生产加工的质量和效率,研究开发更为先进的刀具磨损状态监测技术的任务迫在眉睫。本文以识别微铣刀磨损状态为研究对象,全文主要研究如下:首先综述微铣削磨损的基本情况和刀具磨损状态监测的国内外现状,之后搭建对微铣刀铣削的试验平台,根据所用的实验设备,将振动信号作为研究的对象,以微铣削试验平台为对象建立了微铣刀磨损状态监测实验系统。采集了微铣刀在不同工况下各种刀具磨损状态的振动信号。然后根据刀具离线后,利用影像仪获取的微铣刀切削部位的图像,将本文微铣刀的磨损状态分为四种。基于采集到的切削振动信号数据,选择合适的信号处理方法,通过时域、频域分析提取了时域和频域特征。接着对主成分分析法、边界Fisher分析法和线性判别分析法的特征降维优化算法进行了分析,通过对比三个算法的低维映射的可视化结果,选用线性判别分析法作为本文的特征降维优化算法,该算法充分地利用了样本类别标签信息。针对原始特征集维数高等问题,并结合刀具状态的多分类情况,为了输出反映刀具磨损状态的最优特征,利用该算法对经过融合的多特征进行降维优化。最后基于支持向量机初步构建微铣刀的刀具磨损状态识别模型,分析支持向量机的两大关键参数,并选用蚁群算法进行参数寻优,进而建立ACO-SVM模型。但是基本蚁群算法也存在些许局限,之后通过研究蚁群算法的改进算法,建立了基于ACS的改进型蚁群算法优化支持向量机的识别模型。针对从刀具磨损采集到的振动信号和最终提取的特征,将其作为模型输入,对该模型进行综合评估。实验结果也表明,优化后的识别模型具备综合优势,使识别准确率得到了提升,因此将方法应用于刀具磨损状态监测切实可行,具有一定的实用价值。