随着人工智能技术的不断发展和与制造技术的不断融合,制造行业正在处于向智能化转型的新阶段,智能制造技术已经成为未来制造业发展的必然趋势。与传统机床相比,数控机床具有高效率、高精度、多功能以及自动化程度高等优点,在航空航天、军事装备、能源设备等领域得到了广泛的应用。然而,高档数控机床工作环境复杂多变,加工要求严苛,导致机床性能不可避免地发生退化,严重影响到了机床的生产效率和加工产品的质量。数控机床的可靠性水平已经成为衡量装备制造能力的重要指标之一。随着信号处理、人工智能等技术的发展,对服役过程中的数控机床进行数据采集并通过人工智能方法进行可靠性评估已经成为设备管理维护的重要方式。而如何从多样的传感器数据中对装备进行可靠性评估成为了数控机床运行可靠性评估面临的新问题。本文以数控铣床的平稳可靠运行为目的,针对数控铣床的可靠性进行研究,主要内容如下:（1）针对数控铣床进行故障树分析（Fault Tree Analysis,FTA）,确定其薄弱子系统和薄弱环节。以数控铣床为对象,对数控铣床的结构特点和功能原理进行分析,将其划分为六个子系统,建立了数控铣床的子系统故障树;对故障树进行定性分析和定量计算,寻找数控铣床的最小割集并计算得到数控铣床可靠度以及故障树底事件的重要度,从而确定数控铣床的薄弱子系统和薄弱部件,为提高数控铣床的可靠性提供理论指导。（2）针对数控铣床的性能退化问题,提出了一种基于电流信号融合的运行可靠性分析方法。该方法采用多个电流信号,建立多个堆栈式自编码器（Stacked AutoEncoder,SAE）模型分别提取每个信号中蕴含的深层退化特征,将提取出的特征进行筛选后通过基于状态距离的可靠性计算方式建立数控铣床运行可靠性评估模型,对装备的运行可靠性进行评估。最后,通过实例验证该方法的有效性与可行性。（3）针对单一传感器信号源无法准确全面表征装备退化状态的问题,本文提出了一种基于多源信号融合的数控铣床运行可靠性分析方法。该方法首先对多传感器的数据进行数据预处理,实现数据层面的融合,随后将其作为输入数据,使用多通道一维卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）提取多源信号中的特征,并根据基于状态距离的运行可靠性计算方法建立装备运行可靠性评估模型,对装备运行可靠性进行评估。最后,通过实例验证该方法的有效性与可行性。