本发明公开了一种基于对抗迁移学习的刀具剩余寿命预测方法，包括：采集不同类型刀具切削加工过程的数据，确定历史类刀具样本以及新类刀具样本；利用历史类刀具样本的数据，构建历史类的特征提取模型以及非线性回归模型；将历史类刀具样本的数据与新类刀具样本的数据进行对抗域适应，构建新类的特征提取模型；利用S13构建的新类的特征提取模型对新类刀具样本进行时间序列信号的分析和提取，并将历史类的非线性回归模型迁移至新类刀具，实现新类刀具的剩余寿命预测。本发明的基于对抗迁移学习的刀具剩余寿命预测方法，实现了新工艺条件下预测模型的快速构建，降低了对新类刀具样本量的要求，提高了刀具寿命预测准确度，具有较强的适用性。