针对数控机床加工过程异常检测问题,提出一种基于KNN算法的数控机床加工过程异常检测方法。该方法利用机床加工过程信号,通过时、频域分析提取信号特征,利用KNN算法进行决策判断,可检测并识别出数控机床加工过程中存在的异常情况。利用某生产线上的实验案例,在数控机床上完成了多组正常零件和常见异常零件的加工实验,采集了加工过程各轴的高频电流数据,对信号进行处理,完成了加工过程信号的特征提取并从中选取了对异常检测有效的特征,经过交叉实验,确定了KNN算法合适的K值。最后,通过训练,得到了异常检测模型,并利用验证集对模型进行了验证,证明了该异常检测模型具有较高的准确率。