基于铣削加工过程中的电流、振动、声发射等信号,建立了基于皮尔逊相关系数(PCC)和长短期记忆人工神经网络(LSTM)的刀具磨损预测模型。模型充分利用PCC的降维优势以及LSTM的时间序列预测优势,实现刀具磨损预测精度与预测效率的协调统一。实验结果表明,该模型可以实现刀具磨损状态的快速、精确预测,对铣削加工质量的提升具有重要意义。