数控机床由于其自身的复杂性，机、电、液、光、控相互交叉耦合，站在整机的角度直接分析难度非常大。科学研究方法指出，在分析这类复杂系统的时候，比较行之有效的方法是将其分解成一个个小系统或基本单元，把对整机系统的分析转化为对“基本单元”的分析，从而达到“由繁到简”、“由复杂到简单”的分析目的。论文针对传统的功能模块分解和“部件—组件—零件”分解方法中的不足，在分析了可靠性、精度、精度寿命与机床系统功能运动和零部件基本动作之间的关系后，提出了基于数控机床加工运动分析的PFMA（谱系—功能—运动—动作）结构化分解技术，详细阐述了分析技术中关于“谱系—功能—运动—动作”的系统功能分解思路与主要研究内容。首先针对数控机床在加工不同零件、采用不同加工工艺的基础上，采用大量的调研和检测收集数据，利用统计分析技术对收集的数据进行统计分析，通过散点图和条形图建立了数控机床加工运动的“功能谱”。然后在“功能谱”的基础上，本文在分析了以零部件为基础的结构化分解方法存在的不足，提出了PFMA结构化分解方法。通过建立数控机床从整机加工功能到零部件基本动作进行结构化分解的原则，研究数控机床加工运动原理，分析实现整机加工运动时各个部件所具有的运动，按照运动机构动力的传递、转换将部件运动继续分解，直到得到机床最小的运动单元—元动作。通过上述分析，确定了“TOP-DOWN”结构化分解过程遵循“谱系—功能—运动—动作”的基本思路，将整机到零件之间划分成不同的级别，建立层次树形结构模型即“PFMA树”。以卧式加工中心TH(M)6380为例进行了PFMA结构化分解，得到机床基本元动作的结构及示意图，并对机床的运动传递关系进行了梳理。其次，在PFMA分解的基础上，针对分解的每一个节点进行可靠性控制。提出了节点可靠性属性伪伴随矩阵的概念，将影响可靠性的5M1E定义为PFMA节点的属性，利用网络分析法依此提取出层次节点属性，利用德尔菲法将节点属性进行模糊定量化，构造节点属性的矩阵，并通过伪伴随矩阵的求解对节点属性进行优化。最后，基于PFMA树形模型对数控机床进行可靠性映射建模。通过建立转换原则成功将PFMA树转换成GO模型，根据数控机床可修系统的特点引入停机维修相关数I=1，通过建立的机床串联GO模型进行GO运算得到整机的可用度，同时与假设元动作相互独立得到的可用度相比较，说明机床受停机维修相关性影响较大，不能忽略停机维修对机床使用的影响。