数控机床现已成为制造业的工作母机和重要战略装备,直接体现了一个国家的基础装备制造技术和综合经济国力。滚珠丝杠副作为数控机床进给系统的重要传动部件,其工作状况的优劣直接影响数控机床的产品加工质量。随着服役时长的增加,滚珠丝杠副将产生预紧力丧失失效、点蚀失效和润滑不良失效三种常见的失效形式,导致进给系统的稳定性、刚性和抗振性等性能的下降,进而影响机床的加工精度和产品质量,造成巨大的经济损失。因此,对数控机床滚珠丝杠副的健康状态进行实时监测,对可能出现的故障进行预警及诊断具有重大的意义。分析滚珠丝杠副失效演变机理。本文以内循环滚珠丝杠副为研究对象,介绍了其结构形式并针对常规载荷和高过载情况下的失效演变形式进行了归纳与总结,在此基础上提出了相应的预防措施和解决方案。研究滚珠丝杠副不同失效形式与振动信号之间的映射关系。提出了一种将EMD与MSE相结合的信号处理算法用于预紧力丧失失效的特征提取;分别运用HHT变换和小波包变换能量提取算法对滚珠丝杠副点蚀失效与润滑不良失效进行特征提取,得到了可以表征三种故障模式的特征向量集。建立遗传BP神经网络进行故障诊断。针对传统BP神经网络容易陷入局部极小点的缺点,利用遗传算法对网络的初始权、阈值进行了优化。利用已知的滚珠丝杠副故障样本对网络进行训练,并对未知故障样本进行了模式识别,识别正确率达90%。开发滚珠丝杠副故障诊断系统。在已有滚珠丝杠副摩擦力矩检测试验台的基础上搭建了振动信号采集系统,基于MATLAB GUI平台编写了集信号采集、信号分析和故障诊断为一体的故障诊断程序,显著提高了故障诊断方法的使用效率及适用范围。