随着现代机械加工设备的日趋高速、高能、大型化、自动化、连续化和集成化，设备一旦发生故障且未能及时发现和排除，会带来不可估量的损失。机械加工设备状态监测与故障诊断技术有相当大的实用价值，可为设备预知维修提供基础资料和数据，为故障的诊断和预防提供简便、快捷的手段，对设备的科学管理和减少维修费用，提高设备的可靠性和维修性具有极大的意义。传感器技术，信号分析处理技术，智能故障诊断技术，特别是网络技术和人工智能技术的发展及其在监测和故障诊断中的应用，使得设备状态监控和诊断越来越方便、快捷、高效、准确。 本文以制造业企业车间的磨削设备为主要监控对象，提出了基于网络的制造车间加工设备的监控与故障诊断方案，并对网络监控和故障诊断所涉及的关键技术、系统框架、各部分功能实现、系统的软硬件设计和系统的应用等进行了深入的研究。 首先通过对监控系统的功能需求分析，确定了Client/Server模式的网络监控模型，提出了制造车间加工设备网络监控系统的总体结构，并对系统各部分的功能作了描述；设计了基于PC104总线结构的设备状态监控系统的硬件平台；运用虚拟仪器技术和DataSocket网络通讯技术，利用LabVIEW软件开发了具有信号采集、信号处理、网络传输、状态预测、故障诊断等多功能的人机界面友好的制造车间加工设备的网络监控系统。 其次通过对磨削加工过程中砂轮修整工具金刚笔状态的监控，介绍了系统的应用及运行实例；通过对金刚笔状态的信号采集、分析，提取反映其状态的特征量；然后运用灰色预测、灰色关联分析识别、BP神经网络识别、ART网络识别等方法，对金刚笔的钝化状态进行了实时监控和有效的智能识别。