制造业是国民经济的主体,高端装备制造业更是关乎国家发展与社会进步的支柱性产业。滚珠丝杠副是数控机床等高端制造装备中不可或缺的传动部件,工作时滚珠与滚道表面承受持续接触应力作用,从而产生疲劳、磨损甚至腐蚀等不可逆损伤,导致滚珠丝杠副的性能逐渐退化直至失效。若不对滚珠丝杠副的退化状态进行监测评估,任其发展,将直接影响制造装备的运行可靠性,甚至引发安全事故。因此,准确评估滚珠丝杠副的性能退化状态对于提升高端制造装备的运行可靠性与加工质量至关重要,对于实现制造智能化和自动化也具有重要意义。然而,滚珠丝杠副的服役环境复杂、运行工况多变,监测数据同时受到性能退化和工况变化等多种因素的影响,使滚珠丝杠副退化状态评估研究面临严峻挑战。考虑滚珠丝杠副性能退化过程中存在的复杂多工况和标签样本缺失等影响因素,并开展相应的退化状态评估研究,成为对滚珠丝杠副进行健康管理所需要解决的核心问题。本文围绕滚珠丝杠副性能退化评估涉及的关键技术进行深入探讨与研究,主要包含以下内容:（1）设计并搭建滚珠丝杠副加速性能退化试验装置,模拟滚珠丝杠副在实际加工过程中的性能退化过程。设计滚珠丝杠副加速性能退化试验方法,开展加速性能退化试验,并利用加速度传感器采集不同工况下的滚珠丝杠副全寿命周期退化数据,为后续开展性能退化评估研究提供试验依据和数据支撑。（2）针对复杂多工况下滚珠丝杠副的性能退化数据受多种因素影响,难以从中提取去工况信息的退化特征、建立准确的退化状态识别模型这一问题,提出了一种基于深度参数迁移学习的退化状态识别方法。提出方法以在Image Net图像集上预训练好的深度残差网络Res Net-18为源模型,通过迁移源模型的网络结构和参数初始化新网络,建立比参数随机初始化性能更好的深度参数迁移模型。试验结果表明,提出方法具有良好的泛化性能,能够消除工况干扰,准确识别复杂多工况下的滚珠丝杠副退化状态。（3）针对标签样本缺失时利用传统智能识别方法无法建立准确的滚珠丝杠副退化状态识别模型这一问题,提出了一种基于改进深度领域自适应迁移网络的退化状态识别方法。提出方法以一维深度卷积网络为基础模型,通过在深度网络中添加多层数据分布自适应模块和域分类器自适应模块,降低网络学习得到的源域特征与目标域特征之间的分布差异,实现特征知识从有标签源域到无标签目标域的迁移,最终完成新工况下标签样本缺失时的滚珠丝杠副退化状态识别。试验结果表明,提出方法能够迁移已有工况数据与知识,准确识别新工况下无标签数据时的滚珠丝杠副性能退化状态。（4）针对滚珠丝杠副性能退化后期的剩余寿命预测需求,从滚珠丝杠副性能退化阶段开始对其进行剩余寿命预测。首先通过分析滚珠丝杠副的退化失效机理建立描述其性能衰退过程的退化模型,为基于指数函数的维纳过程模型;然后提出一种基于降噪自编码器重构误差的健康指标构建方法,构建具有良好单调性和趋势性的滚珠丝杠副健康指标;最后采用粒子滤波算法,结合构建的性能退化模型和健康指标信息进行滚珠丝杠副剩余寿命预测,取得了准确的预测结果。（5）针对滚珠丝杠副退化评估技术的工业实用化研究较为欠缺这一现状,搭建滚珠丝杠副性能退化评估实用化系统。系统集成了本文提出的滚珠丝杠副退化评估与寿命预测算法,由数据采集、数据传输、服务器后端和网页前端四个基本架构组成。该系统能够实现对滚珠丝杠副的退化状态识别和剩余寿命预测,为用户提供滚珠丝杠副性能退化评估服务,并给出相应的维修维护建议,对于提高制造装备的运行可靠性具有重要意义。