加工中心,是适应省时、省力以及节能等时代背景要求而迅速发展起来的自动换刀数控机床。高速电主轴单元是决定数控机床实现高速化和高精度的关键部件,始终是机床技术发展的基础,主轴的性能高低将直接影响加工中心的品质优劣。在实际的使用过程中,往往会因为错误的程序运行、不恰当的机器设置以及操作者的不规范操作等因素,都会对主轴产生冲击与振动。对于企业和用户来说,都希望数控机床能够在经济、安全、高效的状态下运行生产。因此,对加工中心电主轴的生产过程进行监测与故障诊断具有重大意义。从提高加工中心电主轴的性能和实时掌握核心部件的运行工况等综合角度出发,本学位论文以电主轴核心部件轴承的故障缺陷为对象进行故障诊断系统的研究,将时域特征、频域特征、时频域分析等特征提取方法进行验证,建立神经网络故障诊断模型,最后本论文以德国的卧式加工中心DMC65H为研究对象完成了该故障诊断系统的编译。论文的主要研究内容如下:(1)论文首先介绍了课题来源和课题研究背景及意义,然后论述了当前国内外状态监测与故障诊断技术的研究现状,在对加工中心电主轴结构特点、工作原理、故障类型及原因等方面做了充分研究之后,确定了该故障诊断系统方案。(2)论文接着对数据采集与存储、降噪、特征提取、在线监测与故障诊断等关键技术进行了说明,选定了硬件设备,分析了软件系统的需求与开发原则,为后期的故障诊断系统开发提供了理论基础和技术支持。(3)论文通过对市场调研、用户需求以及对加工中心现场进行考察和了解之后,使用图形化编程语言Lab VIEW软件开发了一个加工中心电主轴在线监测与故障诊断系统。该系统整体结构主要包括数据采集、数据处理、数据分析、数据存储以及故障诊断等模块。其中,特征提取和故障诊断是整个软件系统的核心部分,本文主要采用常见的时频域分析方法进行数据分析,采用常见的时域特征参量以及EEMD的IMF分量频域特征参量进行故障特征提取,利用BP神经网络诊断模型进行故障诊断,判断主轴故障类型。以期该软件能够及时、准确的对加工中心电主轴运行状况进行诊断,及时的将机床运行状况反馈给操作人员,提早预防故障发生,提高机床运行的可靠性和安全性。最后通过实验数据进行各项功能分析,并经现场测试和调试,该故障诊断系统各项功能正常,基本达到了预期设计目的。