《中国制造2025》中明确提出“在航天、汽车、机床等重点领域集中开展数控机床专项成果的应用验证,全面推进国产数控系统、功能部件和刀具的研发和配套应用,最终实现机床智能化”。刀具作为数控加工的一个重要部件,其可靠性直接影响到整个加工过程的加工效率和稳定性。因此,开展刀具可靠性分析,具有重要的理论和现实意义。对刀具进行可靠性分析时,需要获得刀具退化数据。为了获得刀具退化数据,本文针对难加工材料进行刀具切削加工实验,由于加工工况、现场环境等各方面因素的限制,难以获得大量的实验数据。针对此“样本小、数据乏”的难题,引入Bayes(贝叶斯)方法对经验信息进行综合。在该理论基础上,本文围绕刀具退化数据开展刀具可靠性分析,具体研究内容主要包括以下三个方面:(1)为了得到刀具在某一固定时刻可靠度值,本文提出了一种基于退化量分布模型的刀具可靠性分析方法。该方法通过确定某一固定时刻刀具退化数据分布,结合Bayes理论,计算刀具在某一固定时刻可靠度值。为了得到刀具可靠度随时间的变化趋势,本文在假设刀具失效分布已知的基础上,对刀具进行可靠性分析。(2)为了模拟出刀具的退化过程,本文提出了一种基于退化过程模型的刀具可靠性分析方法。该方法在未考虑个体差异的条件下,基于Bayes理论,对刀具退化模型中的参数进行更新,实现了对刀具退化过程的模拟和刀具可靠性分析。同时,由于同一刀盘上的刀具退化过程存在差异,本文提出了一种考虑个体差异的随机过程模型的可靠性分析方法,该方法得到了刀具可靠度随时间的变化趋势。(3)为了对上述两种方法进行验证,本文实施了难加工材料数控加工实验。此实验在考虑了切削用量对切削效率影响的条件下,设计了三因素三水平正交实验。每组切削用量下,进行10次切削加工,收集了大量的实验数据,并运用此数据对上述方法进行验证。此外,在此实验中除了采集到刀具磨损量数据外,采集到的实验数据还包括:振动信号,表面粗糙度和工件切屑数据。基于此数据对刀具磨损状态进行多角度监测,形成了比较全面的刀具切削加工数据库。通过对刀具磨损量分析,证明本文提出的方法可以很好地对刀具进行可靠性评估,为数控加工工艺规划和机床刀具智能选择提供了理论支撑。