机床作为现代生产的重要设备，其利用效率的高低直接影响着企业生产成本的高低。掌握机床设备的加工性能现状、工作负荷、加工进度等参数数据可以为生产管理人员制定合理的生产计划与任务分配提供依据。对机床加工状态进行监测的意义不仅在于能通过优化生产过程、挖掘现有资源的潜力，而且还可以提高生产管理效率、缩短生产制造周期。目前对普通机床状态监测的研究大多集中于整体或部件故障的监测与诊断，对于机床正常运行时的状态作进一步分类的基本没有，机床运行中有哪些时间没有产生实际的经济效益不明晰，加工过程是否按照规定的加工参数完成不明确。本课题研究了一种基于负荷电流分析的多机床运行状态识别方法，通过多台机床的总电流信号对各运行机床是否产生了实际经济效益进行判别，对加工过程中典型的工作类型及加工用量进行识别，为机床设备的利用率信息获取，以及生产进度控制、生产任务分配等提供依据。本论文以多台同类型的普通车床为例，分别采集单台、多台，加工、空转，以及多种加工用量下各种组合情况的总电流信号，采用单一变量分析法，对各种情况下的电流信号采用傅里叶分析、小波包分析、双谱分析等多种方法，寻找能区分不同状态的特征，并初步分析不同特征出现的原因，通过大量实验分析与统计，得到了如下成果：（1）通过对各机床启动信号的分析，实现了通过启动信号监测是哪一台机床开启的目的。（2）通过CZT细化谱分析找出了能区分各机床的特征频率，通过这些特征实现了准确识别是哪些机床在运行的目的。（3）通过对单台机床运行信号小波包能量谱的分析，实现了对几种典型加工方式和切削深度的识别。（4）采用小波包能量谱与双谱分析结合的方法初步实现了三台运行机床中各台是加工还是空转的判断。