刀具磨损是影响机械加工表面质量与尺寸精度的核心因素，也是优化切削工艺的必要前提。近年来，全球对刀具磨损监测系统（SMDH）的需求显著增长，国际生产工程科学院（CIRP）已对此领域的研究现状进行了系统梳理。尽管相关研究始于20世纪60年代，但真正的高强度发展主要集中在过去十年，这反映了制造业对自动化与智能化控制的迫切需求。
在优化生产时，刀具磨损的建模极具挑战性。虽然存在多种估算刀具寿命的理论，但在实际应用中往往难以完全适用，因为加工过程中存在诸多不可控变量，如材料内部的不均匀性、刀具制造缺陷等，这些都可能导致刀具在预期寿命前发生断裂或超出允许的磨损极限。因此，实现无人化加工的唯一途径，就是实时掌握刀具状态，以便在**时机进行更换。
当前，工业界将在线监测刀具磨损视为首要目标，但技术实现仍面临诸多阻碍。由于磨损现象的复杂性，目前尚无一种SMDH能完美满足所有工业场景的实用需求。文章首先梳理了刀具磨损的四种主要形式：粘着磨损、磨粒磨损、扩散磨损和断裂磨损。这些磨损模式通常同时发生，但主导模式取决于切削条件、工件与刀具材料及几何形状。例如，低速切削主要导致刀尖圆角磨损，而高速切削则易引发塑性流动、积屑瘤脱落甚至刀尖崩碎。
SMDH系统主要分为直接测量与间接测量两大类。直接法利用光学、放射性、电阻或机器视觉等技术直接观测磨损，精度高但易受切屑干扰或需中断润滑，难以在连续生产中应用。间接法则通过分析切削力、振动、声发射、温度等信号与磨损的关联来推断状态。尽管间接法应用广泛，但由于信号具有随机性和非平稳性，且受环境噪声影响大，其开发难度极大。目前，信号特征提取与人工智能算法（如神经网络）的应用成为突破瓶颈的关键。
在技术路线上，直接测量虽可靠但难以在线化，间接测量虽能在线但精度受限，因此未来的趋势是结合两者优势。同时，成本控制至关重要，研究正致力于用更少的传感器信号获取更准确的状态信息。研究表明，声发射信号易受环境噪声干扰，不宜单独使用；切削温度在线测量难度大且信号相关性弱；相比之下，切削力与振动信号与磨损的相关性最高，是构建监测系统的**；而电机电流等非侵入式测量手段因不干扰加工过程，正逐渐受到重视。
对于中国制造业而言，随着“中国制造2025"向纵深推进，刀具状态监测作为实现智能制造闭环的关键环节，其技术成熟度直接关系到加工效率与产品质量。中国企业在引进国外高端监测设备的同时，应重点关注基于振动与电流信号的非侵入式监测方案，结合本土工业场景数据训练AI模型，以更低成本实现刀具全生命周期管理，从而在高端数控加工领域构建核心竞争力。