加工中心作为机械制造中应用最广泛的设备之一,及时检测和评价设备的健康状态,有效得开展设备预测性维护,预防加工中心故障停机,是机械制造企业迫切需要解决的问题。本文围绕加工中心关键部件健康特征提取、建模方法适用性、健康评价方法、评价系统开发和验证等进行了系统深入的研究。完成的具体工作如下:首先,本文利用指令域分析法分析了加工中心执行加工任务的过程,进而提出一种利用固定指令程序进行健康评价的方法。接着分别分析了加工中心的主轴、进给轴与自动换刀系统关键部件的性能要求与运动特性,并设计了固定体检程序,提取了用于性能评价的指令域特征,为研究评价算法提供技术基础。然后,本文分析机械磨损与部件性能退化趋势,并划分健康状态等级,分别利用不同数据驱动算法进行健康评价过程的研究,设计了进给系统模拟性能退化实验,以提取的指令域特征为输入,对比各算法表现与性能需求,最终选择以随机森林算法作为加工中心关键部件健康评价的支撑方法。接着,本文在研究理论基础上设计并开发了加工中心关键部件健康评价软件,该软件集成在数控系统中,可以完成体检程序生成、数据采样、健康评估与异常状态记录的任务。通过自定义配置、内存循环利用、评估可视化等功能的设计与开发,最终该软件可以应用于任意类型加工中心的关键部件健康评价。最后,本文对某用户公司五轴加工中心机床群设计体检程序并进行长期运行追踪,通过所采集数据建立机床随机森林评价模型,以某机床Z轴评价模型为例得到90.74%的正确率。然后对该机床Z轴评价为“退化”的实际案例进行现场排查,发现该机床Z轴存在装配精度下滑的问题,证明了本文研究内容应用于实际工业环境下评价加工中心关键部件健康状态的可行性。