目前,硬脆性材料在信息、医疗、半导体、数码科技、军事等领域应用越来越广泛,随着硬脆性材料需求量的不断提升,对其加工精度、加工效率等技术指标的要求也在不断提高,硬脆性材料的高质高效加工技术成为当前研究的热点。通过在线监测加工过程,可有效保证加工质量,提高加工效率。声发射(AcousticEmission,AE)能够反映脆性材料内部裂纹的形成、扩展和断裂等变化规律,是目前常用的加工过程监测手段。本文利用金刚石压头模拟单磨粒磨削运动,运用声发射技术对压头磨损以及BK7玻璃、蓝宝石和碳化硅的划刻实验过程进行监测。基于移不变稀疏编码算法对AE信号进行特征提取,获取脆性材料裂纹生成扩展、碎片脱落等事件发生的时间和能量信息,实现材料脆性去除过程更简洁、直观的表达。具体进行了以下工作:(1)搭建划刻实验平台和信号采集系统,分析AE传感器安装位置对AE信号采集的影响;对比金刚石压头顶端角度对脆性材料去除效果。(2)开展BK7玻璃斜坡划刻和等深划刻实验。实验研究表明力信号和声发射信号与划痕深度呈线性上升关系,划痕越深,脆性去除现象,如裂纹、崩碎等越明显,力信号的波动幅度越大,突发式声发射信号出现频次更高,能量更大。(3)进行金刚石压头全寿命周期实验,通过对实验过程中的AE信号统计分析和压头磨损形貌验证,评判刀具需要修整或更换的临界条件。(4)研究移不变稀疏编码算法理论,对BK7玻璃、蓝宝石以及碳化硅脆性去除阶段的AE信号进行特征提取,提出以AE特征事件为监测单位的加工过程监测方法,可准确获取材料裂纹、破碎等脆性去除事件的发生时间和能量信息。