在钨钢加工领域，刀具磨损直接影响加工效率和产品质量。由于钨钢材料具有高硬度和耐磨性，刀具在高速高温工况下易发生磨损，因此实时监测刀具状态成为保障生产稳定性的关键环节。目前，监测方法可归纳为直接观察法、传感器技术、智能算法三大类，以下从原理、应用及发展趋势等方面展开分析。

　　一、直接观察法：基于人工经验的传统手段

　　直接观察法依赖操作人员对加工过程的实时监控，通过视觉、听觉等感官判断刀具状态。

　　铁屑形态与颜色变化

　　刀具磨损初期，切削产生的铁屑形状和颜色会发生变化。正常切削时，铁屑呈现规则卷曲形态，颜色均匀;当刀具磨损加剧，铁屑可能出现锯齿状边缘或细碎化，同时因加工温度升高，铁屑颜色可能从银白色变为蓝色或深褐色。操作人员可通过定期抽检铁屑，结合经验判断刀具是否需要更换。

　　加工表面质量异常

　　磨损刀具会导致工件表面粗糙度增加，出现毛边或光亮痕迹。例如，当刀具刃口钝化时，工件表面可能产生不规则划痕，尺寸精度也会逐渐偏离设计要求。此类方法依赖人工目视或简单测量工具，成本低但主观性强，适用于小批量生产场景。

　　异常声音与振动

　　刀具磨损后，切削阻力增大，机床振动加剧并伴随刺耳噪音。操作人员可通过听觉识别异常声响，或用手感知机床震动幅度变化。此方法虽便捷，但对人员经验要求较高，且难以量化磨损程度。

　　二、传感器技术：数据驱动的实时监测

　　随着传感技术的发展，通过采集加工过程中的物理信号实现磨损监测成为主流方向。

　　切削力与扭矩分析

　　切削力直接反映刀具与工件的相互作用。磨损刀具的切削力会显著增加，尤其是径向力和切向力的比值变化可作为磨损标志。通过在机床主轴或刀架上安装力传感器，可实时获取力信号，结合阈值报警系统实现自动判断。例如，某实验表明，刀具磨损量达到0.2mm时，主切削力可上升30%以上。

　　振动与声发射检测

　　刀具磨损会引发高频振动和弹性应力波(声发射信号)。加速度传感器可捕捉机床振动频谱变化，而声发射传感器能检测材料微观变形释放的超声波信号。研究表明，磨损后期声发射信号能量可达正常状态的3-7倍，且频域特征(如共振峰偏移)具有显著区分度。

　　温度与功率监测

　　刀具磨损导致摩擦热积累，通过红外测温仪或嵌入刀体的热电偶可测量切削温度变化。此外，机床主电机功率消耗与刀具状态关联紧密，磨损刀具的功率曲线波动幅度和均值均会上升。此类方法无需改造刀具结构，适用于在线监测系统。

　　三、智能算法：从特征提取到预测模型

　　人工智能技术的引入，使刀具磨损监测从被动响应转向主动预测。

　　机器视觉与图像处理

　　通过工业相机采集刀具表面图像，利用边缘检测、纹理分析等算法提取磨损区域特征。例如，将刀具刃口图像转换为灰度图后，通过小波变换提取微观纹理变化，结合支持向量机(SVM)分类器可实现磨损等级判定。近期研究还尝试将多光谱成像与深度学习结合，提升复杂光照环境下的识别精度。

　　时序信号与深度学习

　　针对切削力、振动等时序信号，可采用相空间重构技术将一维数据扩展为二维递归图(RP)，再通过卷积神经网络(CNN)提取时空特征。某实验利用三通道切削力信号生成彩色RP图像，结合图神经网络(GNN)实现小样本条件下的磨损分类，准确率超过95%。此类方法突破了传统模型对大数据量的依赖，更适合实际生产中的样本稀缺场景。

　　多传感器融合与数字孪生

　　单一传感器易受干扰，融合多源数据可提升监测鲁棒性。例如，将声发射信号与主轴电流数据同步采集，通过卡尔曼滤波去噪后输入随机森林模型，可综合判断磨损阶段。此外，基于数字孪生技术构建虚拟刀具模型，实时比对仿真数据与实测数据，能实现寿命预测与换刀策略优化。

　　四、发展趋势与挑战

　　未来刀具磨损监测将向智能化、集成化方向演进：

　　微型化传感器：开发可嵌入刀具的MEMS传感器，实现磨损量原位测量。

　　自适应算法：结合迁移学习与在线学习技术，使模型能适应不同加工参数与材料特性。

　　边缘计算：在机床终端部署轻量化AI模型，减少数据传输延迟，满足实时性需求。

　　然而，现有技术仍面临挑战：复杂工况下的信号干扰、多磨损机制耦合建模、以及监测系统与数控平台的兼容性等问题亟待解决。

　　结语

　　刀具磨损监测是保障钨钢加工精度的核心环节。从人工观察到智能预测，技术进步不断推动监测精度与效率的提升。未来，随着工业物联网与人工智能的深度融合，刀具状态感知将更加精准，为智能制造提供坚实支撑。企业需根据加工场景选择适配方案，通过数据积累与算法迭代，构建全生命周期管理体系，最终实现降本增效的目标。