一种基于变分自动编码器与极限学习机的刀具磨损状态监测方法，采集加工过程中机床主轴电机三相电流信号，将其融合成电流有效值并转化为三维矩阵形式生成图片样本，作为VAE‑ELM网络的输入；利用VAE进行无监督训练，保留网络由提取的短序列向量组成的特征信息部分；以无监督预训练阶段获得的特征信息作为有监督网络的初始输入，利用ELM算法对特征进行分类；完成网络的训练后，将测试样本输入到VAE‑ELM模型中，获得结果。本发明可以避免繁杂的数据预处理方法，且不需要剔除摆线铣削加工中空刀部分的信号数据也能够高效准确地识别出变工况条件下刀具的磨损状态，具有识别精度高，鲁棒性强的特点，在实际工程应用中具有重要意义。