汽车先进制造技术经过几十年的高速发展，逐步提高单台设备加工效率和使用性能。凸轮轴作为汽车发动机配气机构的关键零件，在我国每年产量在5000万件以上，并且每年以20％～30％的速度在增长。　　凸轮轴生产线是复杂的离散制造系统，由数控外圆磨床、凸轮磨床、加工中心、数控车床、数控钻床、综合测量机等设备组成。传统生产线的设备完全地依靠经验、定时保养和事后维修，严重影响设备利用率和生产运行，运用故障诊断技术、故障统计分析和故障预测技术，合理安排时间进行设备维修，保证生产过程的顺利。　　本文以凸轮轴生产线设备为研究对象，开展了故障诊断技术、故障统计分析故障预测技术的研究，并进行了故障统计分析系统(EMAX)的开发。　　首先，在实验台模拟设备故障的状态，对实验数据进行了时域、频域分析以及运用小波包在时频域上分析，并提取故障特征，在凸轮轴生产线的设备上进行故障实验，验证实验数据处理方法的有效性。　　其次，对某凸轮轴生产线的故障信息进行统计分析，由故障数据拟合出故障间隔时间的概率密度函数和经验分布函数，初步判断分布模型，进行线性相关性、拟合和假设检验，得出该生产线磨床的故障时间服从威布尔分布并确定函数；分析了该凸轮轴生产线磨床整机和多发故障子系统的故障部位、模式和原因，计算磨床各子系统的危害度，得出某凸轮轴生产线磨床的可靠性指标MTBF的数值。　　接着，基于RBF神经网络凸轮轴生产线设备故障预测设计及应用，确定训练样本集的方法并设计了预测方法、输入向量和目标向量、隐层神经元数和散布常数；实现基于径向基函数网络模型进行故障预测并对结果进行分析。　　最后，开发了一套凸轮轴生产线设备故障统计分析系统(EMAX)，本系统采用MySQL5.0作为数据库软件、应用程序采用Visual Studio2008开发。本系统采用客户机/服务器(C/S)分布式三层体系结构，具有设备管理、设备维修保养，故障统计分析和故障预测等功能。