机械加工质量预测对于实现智能制造具有重要意义，其旨在基于机床状态信息监测和预测机械加工质量，而机床状态信息可以通过其关键部件来反映。近年来，许多专家和学者针对机床主轴、丝杠、轴承以及刀具等关键部件的监测和预测开展了大量研究，取得了丰富的成果。但是，研究只是针对机床某一关键部件开展，缺乏一个系统而全面的综述。因此，为了发掘机械加工质量监测与预测仍面临的难题，给研究者提供一个系统性的参考。本文对机械加工质量监测与预测的最新研究进展与成果进行了综述。首先，分析了加工质量的影响因素。然后，考虑加工质量影响因素，并根据数据种类和测量方式的不同，将机械加工质量监测与预测方法划分为四大类，包括机器视觉测量、功率测量、振动测量以及其他测量方法。随后，总结并分析了每类方法的国内外研究进展和发展动态。最后，指出了材料切削机制研究、数据质量评估方法、面向工业现场的数据库构建的标准以及质量预测信息的智能表征与可视化等方面可能是未来的发展趋势。