Tool Wear Condition Monitoring and Remaining Life Prediction under Complex Working Conditions：A Review

作者：WANG Min, CHE Changjia, GAO Xiangsheng, ZAN Tao, GAO Peng, ZHANG Yunfei · 发表于：Journal of Mechanical Engineering · 年份：2025 · DOI：10.3901/jme.2025.19.299 · 被引用次数：3 · 研究领域：Metal Alloys Wear and Properties、Mechanical stress and fatigue analysis、Lubricants and Their Additives

摘要： 当前制造企业面临着需要迅速响应市场多样化和不确定性需求的挑战。小批量个性化产品机械加工任务越来越多，传统的刀具磨损状态监测技术与刀具管理模式不再适用于工况条件频繁变化的制造环境。现存的刀具磨损状态监测与剩余寿命预测的文献综述大都聚焦于单一定工况。为弥补上述缺陷，系统地分析归纳了国内外复杂工况条件下刀具磨损状态监测及剩余寿命预测的最新研究成果，并提出了进一步的研究方向。根据国内外学者近年来的研究工作，首先详细地论述了基于传感技术的间接刀具磨损状态监测方法的研究进展。分别从单传感器监测与多传感器联合监测角度综述了信号处理与特征提取、监测模型的选择在复杂工况条件下的应用现状。其次，总结了迁移学习方法在复杂工况条件下刀具磨损状态监测技术中的应用；此外，从基于磨损退化模型、数据驱动模型以及混合模型角度概括了复杂工况条件下剩余寿命预测的研究现状；最后，归纳了复杂工况条件下刀具磨损状态监测及剩余寿命预测的研究重点和发展趋势。对未来的研究工作具有一定的理论参考与启示作用。