随着工业技术及计算机技术的快速发展,高档数控磨床的结构及控制系统越来越复杂,如何快速的检测机床运行中存在的故障,已成为人们最关注的问题之一,远程监控与诊断是实施机床检测的有效手段。通过采集机床的状态信息,远程传输到服务器端,进行有效的分析,能实现对机床的监控与诊断。但是,机床的检测需要采集大量的信息,特别是在机床存在故障时,如何对这些信息进行有效地现场处理,是保证传输效率及故障诊断准确度的关键,也是后续对机床进行寿命预测的基础。本文研究的就是在整个数控轧辊磨床远程监控与诊断系统中,如何在操作现场对采集信息进行有效、正确的处理压缩,从而达到以最少的信息量获得最佳诊断结果的目的。数控轧辊磨床远程监控与诊断系统涉及各种状态数据,对这些数据的有效压缩传输是整个监控与诊断系统的重要保证,而目前缺少对此较为系统的研究和实现。论文首先研究了目前国内外数控磨床监控与诊断的现状,得出了课题的研究背景和意义;根据OSA-CBM标准提出了数控磨床监控与诊断系统的整体架构,分析了状态信息的特点,确定了在现场进行信息压缩处理的必要性;然后针对不同的信号,分别提出了相应的处理压缩算法,对缓变信号采用BS-PLOT混合压缩算法,对振动信号采用基于小波变换的数据压缩方法,提高数据在传输上的有效性,安全性和完整性;最后对现场故障诊断仪采集的信息进行了进一步的分析,设计了基于VC#.NET和MATLAB混合编程的B/S式数控轧辊磨床远程监控与诊断系统软件平台。论文的最后对数控轧辊磨床远程监控与诊断系统进行了总结,提出了今后进一步研究的方向。