刀具磨损监测和剩余寿命预测方法是现代制造系统中实现智能维护和优化加工过程的关键技术。通过实时监测刀具的磨损状态并预测其剩余寿命，可以有效减少非计划停机时间、提高加工质量并降低生产成本。常用的监测方法包括直接测量（如光学显微镜、激光扫描）和间接测量（如切削力、振动、声发射、温度信号等）。基于传感器采集的信号，结合信号处理和特征提取技术，可以建立磨损状态评估模型。剩余寿命预测则通常采用数据驱动方法（如机器学习、深度学习）或基于物理的退化模型，通过历史数据和实时监测数据来预测刀具的失效时间。随着工业物联网和人工智能技术的发展，刀具磨损监测和预测的精度和实时性不断提升，为智能制造提供了重要支持。