“中国制造2025”战略推动数控机床向智能化、信息化、物联化方向发展,这对数控机床的维护与维修提出了新的挑战。本文以CNC车削加工中心为研究对象,进行健康监测方法及应用技术研究,为机床维护及使用中技术方案的确定提供参考依据,对于实际生产中恰当配置维护资源,延长机床的正常服役时间,减小和避免突发故障有重要意义。完成了如下工作:⑴根据CNC车削中心关键系统及部件的劣化机理确定健康状态特征信号,然后研究基于多特征信号融合进行CNC车削中心健康状态监测的机理及方法;⑵考虑到CNC加工工艺系统及加工过程的复杂性,采用一种数字样机数值模拟与智能优化算法相结合的方法,首先通过数值模拟使不同对象、不同工况、不同健康状态的复杂特征信号及变化规律涌现,再采用粒子群优化算法进一步优化监测测点布局,并实验验证布置方案的可行性;⑶研究健康状态特征信号的时域、频域及时频域多域特征提取方法,针对CNC车削中心健康状态动态变化规律,采用动态模糊神经网络建立CNC车削中心关键部件的健康状态辨识模型;⑷基于ZigBee无线通信和数控系统HMI二次开发技术设计了一套实时的、在线的、集成化的CNC车削中心健康监测实验系统,并验证了本文技术方案的可行性及实用性。