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作为数控机床关键传动部件的滚珠丝杠副,其寿命指标对数控机床加工性能的影响颇为重要。保证数控机床安全可靠的运行,尽量减少因滚珠丝杠副故障导致的停机而影响生产,以及预测和延长数控机床的维修周期等,一直是国内外机床行业及专家学者们关心和研究的重点。本文在国家重大科技专项“数控机床故障预警与诊断(项目编号：2009ZX04014-102)”和“国产高档数控机床在典型飞机结构件加工中的示范应用(2010ZX04015-011)”两个项目资助下,以某机械制造企业使用的长征718数控机床进给系统中,Y方向滚珠丝杠副(THK型)为研究对象,从数控机床结构特点及动力学角度,分析了影响滚珠丝杠副寿命的因素,得到了影响滚珠丝杠副寿命的关键因素是其工作负载和运行时间。研究得知滚珠丝杠副的性能退化是决定其寿命的关键,而性能退化主要体现为运行时的驱动力矩和振动的变化。因此,通过在机床滚珠丝杠副驱动电机上增设电流传感器和在滚珠丝杠副上增设振动传感器,经硬、软件系统进行信号采集、处理、运算、比较,监测滚珠丝杠副运行中的状态,预警滚珠丝杠副的故障,跟踪并预测滚珠丝杠副的寿命。采用经验模态分解方法对采集的传感器信号进行滤波处理后,提取信号时频域特征值,并采用主元素分析提取对滚珠丝杠副振动状态变化敏感的时频域特征值,以时间序列方式构成特征值矩阵。通过切削试验测试并提取该机床常见的20种加工条件下的切削力信号与驱动电机电流信号,分析二者之间的映射关系,利用径向基函数网络构建切削力预测模型,在只有电流信号条件下对切削力进行预测,同时通过电流信号跟踪滚珠丝杠副的运行时间。考虑机床本身参数、加工条件及运行时间等因素,分析滚珠丝杠副在机床运行过程中负载情况,计算滚珠丝杠副的期望剩余寿命,以时间序列方式构成期望剩余寿命向量。采用动态模糊神经网络拟合振动状态特征量与期望剩余寿命之间的映射关系,建立性能退化模型,探求滚珠丝杠副性能退化规律,并以此预测滚珠丝杠副的剩余寿命。最后将该寿命预测方法编译成Matlab程序,并由数控机床故障预警与性能评估系统主程序以一定时间间隔进行调用,实现对滚珠丝杠副剩余寿命现场在线预测及健康状态评估,为数控机床用户制定生产计划或维护维修计划提供依据。