全断面掘进机在我国基础设施建设、城市市政建设中担任至关重要的角色。针对全断面掘进机人工检修、故障及时修复率低等问题造成的全断面掘进机故障恶化、零件疲劳损坏、导致工程停工甚至发生事故等现象,本文开发了一套故障预测与健康管理系统,实现全断面掘进机运行状态监测、故障识别、健康趋势预测等功能,使全断面掘进机从被动维修转为主动维护,提高自身可靠性及有效性,降低了施工成本,同时保障施工安全。本文首先对全断面掘进机施工机理进行了研究,在此基础上确定全断面掘进机故障预测与健康管理系统的监测对象,同时分析了利用LabVIEW进行系统软件编程的优越性。对系统的体系结构进行了设计,搭建了基于NI Compact DAQ和PLC的数据采集硬件平台,并编写了基于LabVIEW的数据采集程序,实现了数据的采集和本地存储。研究了基于集合经验模态分解的振动信号特征提取方法和基于支持向量机的智能故障识别方法,以及基于灰色理论的健康趋势预测方法,实现全断面掘进机关键部件的状态监测与健康管理。开发了健康管理中心软件程序,包括监测对象信息管理、状态监测、故障诊断、健康预测、故障报表生成和查看历史数据等功能模块。