摘要：在高精度金属材料磨削加工中,刀具即砂轮的状态对加工效率和加工质量具有重要的影响。钝化程度较高的砂轮不适于加工精密工件,需提前预警并修整更换砂轮。该文提出一种通过磨削声发射信号来检测砂轮钝化状态的方法。首先,对于采集到的信号进行小波软阈值降噪。然后,将其分割成多个有重叠的帧,并提取每帧信号的8个特征组成声发射数据集。最后,通过分层Dirichlet过程-隐半马尔可夫模型来建立声发射数据集和不同的砂轮钝化状态之间的非线性关系,旨在识别砂轮钝化状态。结果表明,上述检测方法能有效识别砂轮的不同钝化状态并能对整个加工过程中的砂轮钝化程度进行自动划分,其在测试数据集上的准确率达到93.7%,可以为实际工业应用提供理论指导。