设备在运行的过程中,会产生大量的数据,这些数据在一定程度上能够反映出设备是否处于良好的状态,但是离散的、未经过加工的数据无法判断设备运行状态。如何从大量的历史数据中提取关键信息,对设备运行状态预测及故障诊断,是对设备进行事前维护,保证设备高效运行的关键。本文以设备运行的历史数据为基础,提出了数控加工中心运行状态预测与诊断方法研究的课题,有效预测设备运行状态并实现故障预警,为设备维护工作提供有价值的信息。论文首先对采集的设备运行历史数据进行了关键信息的提取和预处理,选取设备运行参数构建多维时间序列预测模型,通过窗口滑动的思想对多维时间序列进行相似性搜索,得到运行状态的最大相似集,利用聚类分析和设备状态模型度量进行差异度分析,得到预测设备运行状态的最优相似序列,完成设备状态预测。为了根据设备运行的状态实现对设备的故障诊断,在设备预测的基础上,通过加权模糊Petri网原理对设备故障发生概率进行推理,构建加权模糊Petri网与规则产生式关系,确定加权模糊Petri网的加权因子,构建设备故障推理算法,建立设备的加权模糊Petri网结构,进行矩阵计算,得出故障原因的置信度,完成对设备故障的推理过程。最后,根据本文所研究的技术和方法,开发了数控加工中心运行状态预测与故障诊断系统,系统在企业的数控加工中心得以应用,为设备有效、稳定的运行提供了技术支持,同时也验证了本课题的有效性和可行性。