刀具的故障诊断与预测性维护是机床制造领域的关键问题。作为数控机床的“牙齿”，其健康状态直接影响着机床加工效率和产品质量。借助大数据与深度学习技术实现刀具的故障诊断与预测性维护，成为当前学术界和工业界关注热点问题。然而，高质量全寿命周期数据的匮乏成为制约学术研究与工程推广的瓶颈。

在山东省重大科技创新工程“面向机床制造领域的新型自适应生产系统关键技术研发及应用示范”的支持下，课题组与齐鲁理工学院合作，协同开展了面向刀具全寿命周期的多工况多传感器数据采集工作。

在相关数据采集、测试完成后，拟将形成公开数据集进行发布，以期为刀具故障诊断与预测性维护技术的理论研究与工程应用提供一定参考。