数控机床在现代工业中有着至关重要的作用，随着科技的飞速发展，数控机床的更新速度也十分迅速，数控设备的效率、精度和自动化水平等方面都有着巨大的提升，伴随而来的问题是数控设备复杂化程度越来越高，导致故障诊断的难度也越来越大。数控设备关键部件发生了故障而没有及时发现，不仅会影响其产品的质量，而且会对设备造成损伤，缩短设备的寿命，严重的话会导致停机，甚至会造成人员伤亡。对数控机床进行实时监控和故障诊断，可以有效地防止设备故障的持续恶化，避免事故的发生，具有很好的经济效益。　　本文通过对数控机床轴承部分故障特征和诊断策略的研究，针对轴承的故障诊断提出了一种经验模态分解(EMD)和改进的Teager能量算子(NTEO)相结合的故障诊断方法，并通过与传统Hilbert包络谱和Teager能量谱进行对比，验证了方法的有效性，同时设计了一种基于模糊贴近度的多样本轴承故障智能识别方法，并通过实际数据验证了方法的可行性。　　本文开发了一个在线的实时监测和诊断系统，具体而言主要完成了以下几方面的工作并取得了相应的成果:　　根据数控机床的结构特征和工作原理，设计了采集与诊断模块，采集与诊断模块采用C/S模式进行架构，主要功能是采集原始信号，并对采集的信号进行实时分析，判断设备是否运行正常，如果设备运行异常，对设备进行诊断操作;设计了监测与诊断系统的通信模块，通信模块采用TCP传输模式，将采集与诊断模块的分析结果传输到中心服务器中，按照需求把数据存储在中心服务器的磁盘和数据库中;搭建了采用B/S架构的Web站点，通过Web站点用户可以随时随地在浏览器端对机床的运行状态进行查看和分析，也可以对系统进行管理，如进行用户管理、客户公司管理、用户权限分配等操作。　　系统集监测、分析、诊断于一体，可以帮助用户实时有效地掌握机床的运行情况，极大地降低了设备维护的时间和人员成本，具有很好的经济意义。