刀具切削過程的智能監控是實現智能制造的關鍵技術。隨著人力成本的不斷提高和對自動化生產的迫切需求，無人化車間與黑燈工廠將越來越普遍。刀具切削過程智能監控技術可以實時感知刀具的工作狀態，在掌握刀具是否存在異常的同時能夠自動調整工藝參數；當發現刀具工作狀態出現故障時及時做出預警及決策，從而提高生產效率并保障加工質量。因此，無人干預條件下的刀具狀態監控，是實現切削加工自適應調整的基礎，也是機床設備安全工作的保障。

刀具在切削過程中的磨損、破損行為和刀具振動是影響加工表面質量的重要因素。刀具磨損是切削過程中刀具的正常損耗形式，刀具磨損量增加易導致表面加工質量變差、加工精度下降等，從而造成廢品率上升；刀具破損是刀具的非正常損壞，破損嚴重時將急劇惡化加工表面質量甚至損壞加工設備[14]。因此，需要對刀具的磨損、破損狀態進行有效實時監控，并根據刀具工作狀態給出換刀、停車等指令或優化后續工藝參數。刀具振動是切削刀具與工件之間相互作用的結果，不穩定的刀具振動將影響切削系統的加工穩定性，振動嚴重時（如顫振）可能損壞工件加工表面并產生刀具崩刃。刀具振動問題影響因素眾多、時變性強且建模過程復雜，一般難以完全避免。

開發有效的刀具加工狀態監測技術對于實現切削過程的自動化運行、保證零件加工質量、保護機床設備安全以及提高生產車間的智能化水平具有重要意義?，F有智能刀具主要通過安裝某一種或幾種傳感器實現刀具狀態監測功能，例如采用壓電陶瓷薄膜或聲表面波傳感器可以實時監測刀具磨損，利用集成熱電偶可以測試切削溫度等。隨著智能制造技術的發展，更便捷且高效地在切削刀具或加工系統中集成不同功能傳感器，并基于多傳感器融合技術和人工智能算法對復雜切削狀態進行監測，實現刀具狀態監控與數控加工系統的多維交互，從而主動調整加工參數并充分發揮刀具與機床的工作效能，將是未來智能刀具和智能制造的發展趨勢[15]。

切削數據庫是利用計算機技術存儲刀具和加工工藝數據，按照生產需求迅速獲取特定加工場景下所需刀具信息和切削參數的數據化管理工具。利用切削數據庫技術可以根據生產約束條件優化切削工藝，實現高效高質切削加工。數據庫技術將先進的計算機技術與傳統制造業相融合，實現制造資源信息的數據化和結構化管理，符合制造業數字化的發展趨勢?；趯嶒炇以囼灁祿?、車間生產經驗數據以及文獻手冊數據等，可開發出涵蓋車、銑、鉆和鏜等系列化加工工藝的刀具數據庫系統，為用戶提供優化的鈦合金等難加工材料的切削刀具、切削用量等加工信息，從而有效提高生產效率?；诩庸ぬ卣鞣诸惤⒉煌愋土慵募庸祿煜到y，同時結合實例推理技術，將已有切削加工積累的切削數據和經驗模型存儲在數據庫中，可為新加工案例提供數據基礎和參考解決方案[16]。進一步將切削數據庫系統與CAM軟件集成，可以為數控編程快速準確地提供切削數據，有利于縮短生產制造周期，提高產品的市場競爭力。