在新一轮的制造产业变革中,随着物联网技术、工业互联网技术的广泛应用,制造企业收集到的监测数据与日剧增。刀具作为机械加工过程中的重要组成部分,通过大量的刀具监测数据对其剩余寿命（Remaining Useful Life,RUL）进行预测,一方面可以避免刀具破损、减少零件加工质量问题的发生几率;另一方面可以保证刀具在高可靠性条件下运行的同时避免过度维护导致的浪费。传统应用于刀具剩余寿命预测的方法首先要进行特征的提取,然而特征的提取与筛选非常依赖于特定的经验和专业知识;除此之外,当更换加工工况后,刀具的磨损演变规律也会发生较大改变,原工况下的预测模型也不再适用。为了解决以上问题,本文将深度学习、深度迁移学习方法应用于刀具剩余寿命预测当中,在单工况和多工况下分别开展研究,并在此基础上开发了刀具剩余寿命预测系统。首先,针对单工况下的刀具剩余寿命预测,本文提出了基于混合方法的预测流程。从实际生产过程中的关注点出发,引入分段寿命。基于状态监测数据,通过残差卷积神经网络（Residual Net,Res Net）进行磨损值预测,之后利用时间序列方法ARIMA模型超前多步预报磨损值,结合预设的磨损阈值可以预测出当前时刻的刀具剩余寿命。其次,对多工况下的刀具剩余寿命预测进行研究。在同种加工材料下,通过增加切削参数通道的方式集成了切削参数信息与监测数据,实现了单一模型对多种切削参数下的刀具剩余寿命预测;之后针对更换加工材料的情况,将原加工材料下的监测数据作为源域,新加工材料下的监测数据作为目标域,分别利用微调与边缘分布适配将源域磨损预测模型迁移到目标域下,通过迁移学习改善了目标域的剩余寿命预测精度。最后,在完成相关的理论与算法设计后,本文进行了刀具剩余寿命预测系统的开发。搭建了基于Hadoop集群的大数据平台,将大量的刀具监测数据存储至分布式文件系统HDFS中;创建了刀具数据库,存储刀具相关的切削参数、机床、剩余寿命等信息;开发了用户管理模块、数据查询模块和剩余寿命预测模块。该系统为刀具剩余寿命预测在实际生产过程中的应用落地进行了初步的探索。