制造系统的自动化、最优化、柔性化、集成化、智能化、精密化和高速化趋势，对过程及设备的状态监测和故障诊断提出越来越高的要求。 本文在参阅了大量国内外相关文献的基础上，回顾了设备状态检测和故障诊断的历史以及其具有的特点和要求，分析了相关理论及智能方法在状态监测与故障诊断中的应用。 状态检测与故障诊断实际上是个“模式识别”问题。生物的免疫系统具有利用少量的抗体识别大量的病变或外来入侵物质的特性，具有模式识别的性质。 本文回顾了人工免疫机理在状态检测和故障诊断中的研究现状。在此基础上，对已有算法作了改进，提出了人工免疫机理在数控机床在线状态检测和故障诊断中的运用。实时的状态监测与故障诊断过程作为一个模式识别过程是一个多模块的协调过程。本文研究了多Agent理论在系统建模中的应用。 本文的章节组织如下： 第一章绪论首先回顾了现代机械制造系统的发展与特点，给出了对其进行状态检测与故障诊断的意义及要求；阐述了设备故障诊断技术的发展过程及其特点；回顾了传统的识别理论以及智能算法在其中的运用情况；并提出了本科题的目的、意义及研究的主要工作。 第二章首先介绍了自然免疫的机理；阐述了在当今状态检测与故障诊断研究中运用较多的人工免疫机理——自我／非我识别理论和免疫网；最后总结了该理论的国内外研究现状，并提出了本科题的研究方向。 第三章提出了基于人工免疫机理的数控机床在线状态检测与故障诊断中系统模型，并讨论了涉及到的关键技术。 第四章讨论了基于多Agent理论的模拟实验系统的开发，介绍了数据采集Agent、数据Agent和决策Agent的结构，功能及实现技术。 第五章给出了模拟实验系统软硬件平台的建立，并通过两组模拟实验证明了本理论及模型的可行性。最后第六章总结了本科题，并给出了今后的工作方向。 数控机床是个复杂，精密的系统，对其进行状态检测与故障诊断也是个复杂的系统工程，不但关系到诊断的准确率，实时性，而且关·系到对未来状态的预测。本科.题将人工免疫机理引入了数控机床的状态检测和故障诊断中，仅是个开始，今后还有大量的工作需要进行。