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北京信息科技大学黄民教授承担的项目在数控机床刀具磨损状态智能监测方法方面开展了系统研究，创建了一种具备自学习能力、自适应功能的智能化刀具磨损状态在线监测体系，提出了一种基于实时监测数据的“敏感特征参量”自动识别和提取技术、基于多传感器敏感信息融合和人工神经网络智能模式识别的方法和技术，研发出一种具备自学习能力的刀具磨损状态智能监测系统，实现了对刀具磨损状态的实时监测和智能识别。项目组研发的数控机床刀具磨损状态智能监测及预警系统样机分别在北京第二机床厂有限公司、广州数控设备有限公司进行试验验证和试用，取得了良好的效果，并有进一步合作开展实用化系统研发和推广应用的意向。