基于切削力、振动等信号监测是目前数控加工刀具状态实时辨识的有效手段,而数控加工过程中的监测信号不仅跟刀具状态本身相关,还受工件的几何形状、工艺参数等因素的影响,导致数控加工过程中刀具状态辨识准确性差,尤其是对于多品种、小批量生产的复杂结构件,以上问题更为严重。针对以上问题,本文对基于特征的数控加工刀具状态实时辨识方法进行了深入研究。论文主要成果如下:(1)分析了数控加工刀具状态监测的常用传感器,选择了切削力作为本文刀具状态监测的信号,并通过实验方法分析了加工特征对切削力监测信号的影响,进而提出了基于特征的复杂结构件数控加工刀具状态辨识方法,建立基于特征的刀具状态辨识信息模型,分析了基于特征辨识刀具状态的优势。(2)针对数控加工过程中监测信号不仅与刀具状态相关,同时也受工件几何形状和工艺参数影响的问题,分析了加工特征和刀具状态对监测信号影响,建立了加工特征几何形状–数控程序–监测信号之间的关联关系,实现了刀具状态监测信号与加工特征之间的实时关联,使刀具状态辨识能够依据不同的加工特征进行分类分析。(3)研究了基于特征的监测信号处理方法及刀具状态实时辨识方法。针对不同飞机结构件加工特征提取不同的信号敏感量,结合加工特征几何信息及工艺信息构建刀具状态辨识向量,使用K-Means聚类算法对其分类,实现了基于特征的复杂结构件数控加工刀具状态辨识。(4)基于CATIA/CAA与LABVIEW平台开发了基于特征的复杂结构件数控加工刀具状态实时辨识系统并在实验中得到验证。