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数控机床在现代化生产中起着重要的作用。若发生故障或安全事故，一方面会由于数控机床故障维修周期长而造成停产；另一方面，由于数控机床各种配件价格昂贵使维修费用增加，这两方面将给企业造成巨大的损失。数控机床自带数控系统中的自诊断功能可以完成简单的对与系统相连部件的故障诊断，但是故障出现率最高的机械部分的故障检测和预报还是盲点。因此，对高级数控机床进行在线监测，完成早期的故障诊断和在线预报，把故障消灭在萌芽状态，可大大降低故障发生的机率。本文提出了数控机床的故障诊断与预报系统的设计思路，初步设计了系统的结构，确定了系统的主要功能；重点分析了数控机床机械部分故障的产生原因，得到的分析结论是机械部分故障主要是由齿轮和轴承的故障引起的；根据齿轮和轴承由于缺陷造成冲击振动的特点，建立了齿轮和轴承的运动学模型；使用Kalman滤波算法滤除齿轮和轴承故障振动信号中由于不同轴、偏心等制造安装误差引起的振动信号；应用Laplace小波相关滤波法提取齿轮和轴承的故障参数，如故障频率、阻尼比等，并为两种算法作了仿真实验验证。最后通过采集数控机床主轴的振动信号，并对采集下来的振动信号使用Kalman和Laplace小波滤波的方法，完成对振动信号的滤波及故障特征的提取。实验证明，两种算法对故障信号的提取是有效的。