本申请提供了一种刀具磨损状态识别方法、装置、电子设备及存储介质，其方法包括：获取历史刀具磨损特征值和历史刀削加工参数值；建立初始BP神经网络预测模型，将所述历史刀具磨损特征值和历史刀削加工参数值作为训练集输入到所述初始BP神经网络预测模型进行迭代训练，得到训练完备的BP神经网络预测模型；实时获取当前的刀具磨损特征值和当前刀削加工参数值，基于所述训练完备的BP神经网络预测模型进行刀具磨损状态识别。本发明通过在BP神经网络模型的训练下，能够根据历史信息准确的识别刀具磨损状态，相比于现有仅采用传感器进行实时识别或者人工识别的方式，大大提高了识别的效率和准确度。