数控机床是现代工业生产的主要设备,其内部结构复杂、传动精度及自动化程度高,能满足所加工零件的工艺与精度要求。但是数控机床长期在变速、变载频繁换向的工况下往复运动,会造成某些零部件的损伤。其中:滚动轴承与滚珠丝杠副为数控机床进给工作台的核心部件,也是数控机床的重要故障源。因此开展关于滚动轴承与滚珠丝杠副的故障诊断研究,对于保障数控机床的正常运行具有重要的意义。本文以滚动轴承与滚珠丝杠副为对象,在综合分析了两者的故障机理、总结两者常见故障类型的基础上,建立了滚动轴承的有限元模型,实现了不同故障状态下的滚动轴承显示动力学仿真。在仿真结果中,提取相应的加速度信号与位移信号进行对比分析,合理地选择了信号属性,并分析了滚动轴承的故障信号在传递过程中的损失性,研究了信号采集与后续处理的方法;对滚动轴承与滚珠丝杠副的装配整体进行温度场与应力场,确定了信号敏感点和实际传感器的安放位置。采用外置传感器采集滚动轴承与滚珠丝杠副的故障信号,基于多通道采集板卡NIPCI-6143和LabVIEW软件编程,建立了加速度信号与温度信号的多通道故障信号采集系统。保证了具有随机性与不确定性的滚动轴承与滚珠丝杠副故障信号的完整性。利用小波包提取携带故障信息的特征参量,以剔除冗余信息,减少信号传递过程中故障信息的损失。应用KPCA核函数主元分析法,对所提取的特征量进行筛选、优化,完成故障特征量的降维与简化,为提高后续处理的精度与速度奠定了基础;分别利用BP、RBF以及SVM三种模式识别方法,对筛选后的特征量进行特征级融合,建立滚动轴承与滚珠丝杠副故障诊断系统;最终引入D-S证据理论对三种方法的识别结果进行决策级融合,从而提高故障诊断的准确度。