随着智能机床的发展,在机床上加装传感器扩大其感知能力,已经成为机床设计制造的普遍趋势。主轴作为机床的关键部件,其工作性能影响着机床整体的加工精度。本文通过在主轴上加装振动传感器对主轴进行监测,对加工过程中主轴振动特征进行实时监测,并通过设计主轴自检的G代码,定期采集机床响应数据,持续跟踪主轴振动特性变化过程,在智能高速五轴机床HNC-200i/5a上应用验证。本文主要工作内容如下:（1）研究了主轴振动信号的预处理方法及特征提取方法。针对振动信号中存在噪声干扰的特点,分析了传感器布线方式对振动数据的干扰以及趋势项和噪声对加速度信号积分过程的影响,通过数字滤波和去趋势项对振动信号进行降噪及积分。研究了振动信号时域、频域、及时频域的特征提取方法,通过提取振动数据的均方根、峭度、功率谱及小波包分解能量分布等特征对主轴振动信号进行监测。（2）研究了主轴非加工状态下的振动特性的评估方法。通过主轴的不同转速作为激励,分析主轴的不同转速下的振动特性。定期进行实验,采集主轴全生命周期下的振动特性变化数据,通过基于欧式距离的相似度评价方法对主轴特性进行评价。（3）研究了主轴振动信号在线监测方案。在五轴加工中心上进行铝合金铣削试验,根据工件表面质量将加工状态分为不同等级,分析其振动信号特征。确定了加工过程的两级振动监测模型,使用不同的特征阈值对全局以及部分G代码加工过程分别监测。（4）在华中9型数控系统二次开发平台上,基于Linux环境和Qt开发了主轴振动状态实时监测系统。实现了振动数据及机床内部数据的获取,时频域特征提取,振动状态监测及主轴故障预警。