本发明提供一种预测面向复杂多变工况的切削刀具剩余寿命的方法，具体步骤为：S1、采集数控系统的NC变量数据，并标记切削刀具的剩余寿命；S2、利用压缩感知方法对采集的NC变量数据进行降噪处理；S3、根据工况之间的差异对S2处理的NC变量数据进行领域划分，得到切削刀具的源域特征空间和目标域特征空间；S4、通过一维残差块堆叠的方式从切削刀具的源域特征空间和目标域特征空间中提取切削刀具寿命的敏感特征；S5、根据S4提取的切削刀具寿命的敏感特征，利用领域对抗方法与数据分布自适应方法构建刀具剩余寿命预测迁移学习框架。本发明不仅可以提高单一工况下的刀具剩余寿命预测精度，且在复杂多变工况下具备获得良好的泛化能力。
