刀具切削过程的智能监控是实现智能制造的关键技术。随着人力成本的不断提高和对自动化生产的迫切需求，无人化车间与黑灯工厂将越来越普遍。刀具切削过程智能监控技术可以实时感知刀具的工作状态，在掌握刀具是否存在异常的同时能够自动调整工艺参数；当发现刀具工作状态出现故障时及时做出预警及决策，从而提高生产效率并保障加工质量。因此，无人干预条件下的刀具状态监控，是实现切削加工自适应调整的基础，也是机床设备安全工作的保障。

刀具在切削过程中的磨损、破损行为和刀具振动是影响加工表面质量的重要因素。刀具磨损是切削过程中刀具的正常损耗形式，刀具磨损量增加易导致表面加工质量变差、加工精度下降等，从而造成废品率上升；刀具破损是刀具的非正常损坏，破损严重时将急剧恶化加工表面质量甚至损坏加工设备[14]。因此，需要对刀具的磨损、破损状态进行有效实时监控，并根据刀具工作状态给出换刀、停车等指令或优化后续工艺参数。刀具振动是切削刀具与工件之间相互作用的结果，不稳定的刀具振动将影响切削系统的加工稳定性，振动严重时（如颤振）可能损坏工件加工表面并产生刀具崩刃。刀具振动问题影响因素众多、时变性强且建模过程复杂，一般难以完全避免。

开发有效的刀具加工状态监测技术对于实现切削过程的自动化运行、保证零件加工质量、保护机床设备安全以及提高生产车间的智能化水平具有重要意义。现有智能刀具主要通过安装某一种或几种传感器实现刀具状态监测功能，例如采用压电陶瓷薄膜或声表面波传感器可以实时监测刀具磨损，利用集成热电偶可以测试切削温度等。随着智能制造技术的发展，更便捷且高效地在切削刀具或加工系统中集成不同功能传感器，并基于多传感器融合技术和人工智能算法对复杂切削状态进行监测，实现刀具状态监控与数控加工系统的多维交互，从而主动调整加工参数并充分发挥刀具与机床的工作效能，将是未来智能刀具和智能制造的发展趋势[15]。

切削数据库是利用计算机技术存储刀具和加工工艺数据，按照生产需求迅速获取特定加工场景下所需刀具信息和切削参数的数据化管理工具。利用切削数据库技术可以根据生产约束条件优化切削工艺，实现高效高质切削加工。数据库技术将先进的计算机技术与传统制造业相融合，实现制造资源信息的数据化和结构化管理，符合制造业数字化的发展趋势。基于实验室试验数据、车间生产经验数据以及文献手册数据等，可开发出涵盖车、铣、钻和镗等系列化加工工艺的刀具数据库系统，为用户提供优化的钛合金等难加工材料的切削刀具、切削用量等加工信息，从而有效提高生产效率。基于加工特征分类建立不同类型零件的加工数据库系统，同时结合实例推理技术，将已有切削加工积累的切削数据和经验模型存储在数据库中，可为新加工案例提供数据基础和参考解决方案[16]。进一步将切削数据库系统与CAM软件集成，可以为数控编程快速准确地提供切削数据，有利于缩短生产制造周期，提高产品的市场竞争力。