随着MC和FMS等自动化制造装备的发展，刀具切削状态监测成为实现加工过程自动化的一项关键技术，研究和开发刀具磨损、破损状态监测技术具有重要的意义。论文以钻削过程为研究对象，对钻头磨损状态监测中钻削力和噪声信号的特征提取和刀具状态识别等进行了系统的理论分析与实验研究，建立了以钻削力和加工噪声作为监测信号的HMM钻头磨损监测实验系统。 分析讨论了基于STFT、小波及小波包变换的非平稳信号处理方法，对钻削过程中的钻削力及噪声信号与钻头磨损状态之间的关系进行了研究，发现信号在时频域中的能量分布状态与钻头磨损具有很强的相关关系，根据小波包分频带能量监测理论，获得了钻削力信号和噪声信号的小波包能量谱，实现了钻头磨损监测特征提取。 从分形的观点出发，研究了小波变换与分形理论的内在联系，提出一种以小波作为标尺来定义分维数的思想，建立了一种以信号的绝对和作为度量参数的小波分维数，通过对整个钻削过程钻削力和噪声信号小波分维数的研究，探讨其变化规律与刀具磨损之间的关系。结果表明：运用小波分维数可更加有效地刻画信号的本质特征，钻削过程钻削力和噪声信号小波分维数的变化与钻头磨损之间表现出密切的相关性，采用该方法可有效地实现钻头磨损状态的监测。 将HMM引入到钻头磨损监测中，对钻头磨损监测HMM建立中的模型结构、参数初始化及矢量量化等进行了比较详细的研究，建立了基于小波包能量谱的HMM钻头磨损监测实验系统，对钻头磨损状态监测效果进行了实验研究。结果表明：选取的监测信号及其特征与刀具状态之间具有强相关性，HMM监测模型能有效反映钻头磨损的变化趋势，实现钻头磨损状态的监测与识别。