为了改善刀具寿命预测的精准度，文章在已有的 PSO-BP 神经网络算法中引入混沌理论，提出了一种基于混沌粒子群算法优化 BP 神经网络( CPSO-BP 神经网络) 的刀具寿命预测方法。该方法采用粒子群算法优化网络权值和阈值，通过混沌扰动更新粒子的位置。CPSO-BP 神经网络算法既避免了 BP 神经网络存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点，又改善了全局搜索能力，同时，降低了粒子群优化算法造成早熟收敛或停滞的可能性。仿真结果表明: 与已有的 PSO-BP 神经网络算法相比，该文的 CPSO-BP 神经网络算法用于刀具寿命预测时收敛速度和预测精度均更胜一筹。

刀具使用寿命会直接影响刀具需求计划制定、刀具生产准备以及切削参数制定等。然而，由于刀具使用寿命的影响因素众多，目前虽然有多种刀具使用寿命的预测方法，但这些方法存在结果准确性不佳或对新材料新工艺无从入手等缺陷，均无法对刀具使用寿命进行有效快捷的准确预测。采用人工神经网络技术，针对反向传播算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值、全局搜索能力弱等缺陷，采用蚁群优化算法（ACO）训练BP神经网络，建立了基于ACO―BP算法的铣刀寿命预测神经网络模型，在兼顾网络学习速度的同时保证了模型的全局搜索能力及鲁棒性。

通过在一台高速CNC机床上安装测力计、三个轴向上的振动传感器、声音传感器，设置工艺参数为：主轴转速10400 RPM, 进给率为1555 mm/min, 横向切深为0.125mm, 纵向切深为 0.2mm.采样率为50KHz进行实验。经由数采板卡，采集包含：X轴切削力、Y轴切削力、Z轴切削力、X轴振动、Y轴振动、Z轴振动、声音信号RMS、声音信号这8个数据项。每次切削循环后的刀具磨损量也以10^-3mm为单位进行记录。分析者将利用这些数据预测6mm球鼻碳化钨钢刀的剩余寿命。