国产五轴工具磨削中心作为高端机床已经广泛应用于刀具生产等行业,但是相比较国外同类型设备存在可靠性低、维护成本高的问题,因此研究五轴工具磨削中心数据采集、状态监测及健康预警与故障诊断技术,有助于提高国产五轴工具磨削中心的设备利用率和智能化程度,降低设备维护损耗,增强国产五轴工具磨削中心的国际竞争力。研究五轴工具磨削中心数据采集技术。本文以国产五轴工具磨削中心为研究对象,根据历史故障数据并结合设备的结构特点,总结常见故障现象和故障种类,分析主要故障原因,从而确定关键监测参数。进一步基于数控系统数据传输协议,安装外置振动传感器,制定设备运行状态数据采集方案,编写数据采集程序,并开展验证实验,成功采集了设备加工状态数据,验证了方案可行性。建立基于B/S架构的五轴工具磨削中心状态监测系统。基于react框架设计状态监测网页端界面,实现用户登录验证及权限管理和机床信息管理及加工状态实时显示等功能。进一步开展设备状态监测系统的数据存储技术研究,基于数据库需求分析,运用针对时序数据优化的TimescaleDB搭建数据库,进行数据存储和查询测试,结果证明相比PostgreSQL平均缩短了31.3%的查询时间。提出五轴工具磨削中心健康预警与故障诊断方案。针对现有预警机制预警值过高、缺乏针对性的不足,基于采集的状态监测数据,提出基于设备主轴温度的健康预警方案,通过采集主轴轴承振动信号建立基于支持向量机的主轴轴承健康预警模型,进一步建立基于多源信息融合技术的故障诊断方案,针对各轴速度、随动误差、温度和负载率等故障影响因素的数据特点,研究特征量提取技术,对特征量进行规则化与降维处理,基于BP神经网络建立故障诊断模型,并针对五轴工具磨削中心开展诊断模型的验证试验,故障识别正确率达到97%。