数控机床是现代工业生产的重要基础设备之一,被广泛应用于机械制造、航空航天、国防建设等领域,影响一个国家的经济水平和综合国力。数控机床故障的发生,不仅直接造成经济损失,更带来安全隐患。数控机床故障诊断技术是一门专门解决数控机床故障问题的综合性应用技术,它使用测试技术、信号分析、数据处理技术、计算机技术来及时发现甚至提前预知数控机床故障。本文使用朴素贝叶斯分类法进行故障识别,基于Python语言和WebSocket技术实现了数控机床远程实时故障诊断系统。故障诊断算法方面以滚动轴承正常和故障信号数据为例,使用零均值化和小波包滤波对信号进行预处理,然后使用时域分析、频域分析和连续小波变换提取信号特征,最后使用朴素贝叶斯分类法实现故障识别。使用Python语言及相关科学计算工具包进行编程实现。根据数控机床中需要被监控的机械部件,选择合适的传感器和数据采集设备,建立数据采集系统,构成实现数控机床故障诊断系统的硬件基础。软件系统分为采集端、服务端和用户端,由于Python几乎可以实现任何程序的编写,并且扩展性极强和其在科学计算方面的优势,使用Python语言实现整个软件系统的大部分功能,在数据采集方面,不能由Python完成的地方使用VC++2010对Python进行扩展。采集端和服务端使用C/S结构,通过TCP通信进行数据交互。采集到的原始数据存储在MAT文件中,其他数据使用MariaDB数据库进行存储。用户端和服务端使用B/S结构,使用Tornado框架实现Web服务器和Web站点,用户通过Web浏览器访问系统。Web站点前端使用HTML5规范的WebSocket实现实时的大量数据传输,并且使用VSG、Bootstrap、JQuery和Echarts前端框架和插件,实现了较友好的人机交互界面。实际运行结果表明,系统能够稳定运行,可以及时显示出机床机械部件的运行状态,满足工业应用的需求。