数控加工中,以小线段表示的刀具轨迹G1不连续,导致速度和加速度不平滑,降低表面加工质量和加工效率。为保证高效高精加工,通常使用连续性更好的参数曲线如B样条,拟合刀具轨迹。B样条的弧长和参数是非线性关系,难以实现高速实时插补,加工时存在速度波动。小线段表示的刀具轨迹数据量大,B样条拟合时,计算量大,拟合效率较低。通常将刀具轨迹的离散数据点按一定的规则分为若干数据段,然后分段拟合,但分段的样条之间G2不连续。现有的刀具轨迹拟合方法缺少样条曲线质量检测的方法,不能保证得到的样条曲线一定满足加工要求。针对刀具轨迹B样条加工时速度波动的问题,本文提出了参数弧长化算法,将离散的刀具轨迹表示成以弧长为参数的B样条。该算法基于二次拟合的思想,首先在预拟合阶段得到满足弦高差约束和保型约束的G1插值曲线,然后对插值曲线采样,计算采样点的弧长参数,最后进行拟合,得到近似参数弧长化的B样条。针对刀具轨迹相邻样条连接处G2不连续的问题,本文设计了G2桥接算法,通过在两条相邻的样条间插入B样条,保证其与前后相邻的B样条在连接处G2连续,并满足加工误差和保型约束。此外,本文提出了B样条质量评估方法以及若质量存在问题的refinement算法,通过检测B样条的最大弦高差以及光顺性,评估B样条的质量。本文分别以原始G代码、现有拟合算法、加入参数弧长化的拟合算法、加入G2桥接的拟合算法生成的B样条刀具轨迹进行仿真和实验验证。仿真实验表明参数弧长化算法能有效减少速度波动,质量评估能检测出弦高差超出和形状缺陷的现象,refinement算法能改善这些现象。加工实验结果表明参数弧长化算法能提高加工效率,而对零件的表面质量无明显改善,G2桥接算法未明显改善零件表面质量。