本项目受滕州市山东大汉智能科技有限公司赞助支持，其主要产品为新一代数控机床及其部件，致力于将信息技术与制造业深度融合。由于数控机床常在非平稳、高负载的条件下运行，其核心零部件易发生磨损老化，影响加工精度与效率，造成严重的经济损失。因此，通过研究机床关键部件在变工况下的退化过程，建立合适的状态监测和故障诊断方法，构建多层级协同学习框架实现高精度寿命预测，并开发规范且高效的健康管理系统，全面整合数据管理、算法部署和可视化功能，对于保障数控机床的可靠性和安全性至关重要，可以有效辅助运维管理决策，实现智能化升级赋能。

本项目针对数控机床在传统运维模式下存在的数据利用率低下、故障响应滞后等痛点问题，围绕企业智能化转型需求，从变工况机床关键部件健康状态监测、基于不平衡数据的机床轴承变工况泛化诊断、基于联邦学习的轴承剩余寿命预测和在线平台健康管理信息系统开发四个子项目入手，设计数控机床智能化运维解决方案，打造基于大数据的状态监测与健康管理应用体系与在线平台。

（1）设计了基于变分自编码器网络的健康监测方法，实现不同工况下机床关键部件滚珠丝杠的退化过程有效监控，对早期故障发生实现及时预警。

（2）开发了基于数据增强和领域泛化的故障诊断技术，显著提高预测精度，增强算法模型在样本不平衡、跨工况条件下的泛化性和鲁棒性。

（3）设计了基于联邦学习的剩余寿命预测模型，实现资源聚合和隐私保护的协同效果，提升数据隔离场景下轴承剩余寿命预测的准确度。

（4）整合数据、算法资源，基于微服务架构打造了数控机床状态监测和健康管理系统，提供深入数据分析和决策支持，实现运维过程数字化、信息化升级。