在工业生产中,数控系统常常统计机床零部件在其服役过程中的工作次数、时间,甚至里程等统计值,并将其作为零部件健康状态或使用寿命监控管理的判断依据。目前,计时计次等方法尽管简单,但在复杂工况下不够精确,导致对健康状态与寿命的判断出现较大误差。鉴于上述方法的弊端,本文在计时计次等寿命管理工作的基础上,归纳提炼出了使用量统计方法,通过对零部件使用历史信息的统计计算,对其累计损耗进行度量,并针对车刀磨损这一具体案例,验证了使用量统计方法的可行性和准确性。针对数控系统现有统计功能简单粗糙的问题,本文结合数控系统电控数据的特点,通过对机床零部件使用过程一般性的分析,归纳提炼出使用量统计方法以实现精准寿命管理,据此总结了数控系统内部使用量统计方法设计框架,建立了电控数据、使用量、损耗量三者的关系,并提出了使用量精准性的评价方法,用以筛选最精准的使用量。根据上述使用量统计方法及设计框架,本文分析了主轴轴承、进给轴丝杠、车刀的使用特点以及相关的电控数据,提出并设计了其相应的使用量统计值及其计算方法,初步构建了数控系统统计量设计方法体系。其中,车刀作为易损耗件,其磨损量预测问题被本文选为验证使用量统计方法有效性的具体案例。以本文提出的7种刀具使用量为输入,建立了PCA-SVR模型,用以预测车刀的磨损量。同时采用多组车刀进行磨损用以获取训练样本,为验证该模型在工业生产中的泛化能力,通过一个实际车削工件的加工,使用量预测的该加工刀具磨损量相对预测精度在5%以内,达到较好的效果。此外,对刀具的使用量进行精准性评价得出,本文所提出的新型使用量统计值对刀具磨损量的度量效果优于传统的寿命统计值。本文提出的使用量统计方法在车刀磨损预测的具体应用中取得较好的效果,且该方法不受限于某个零部件,因此,对提升现有数控系统零部件寿命管理的整体精度具有较强的应用价值。