本系统是针对数控机床运行状态监测与故障预警的智能化管理平台，通过对机床周边多源环境数据的实时采集与分析，实现设备健康状态的全面监控。系统采用高精度振动传感器、声学采集装置、温湿度变送器等物联网终端，持续获取机床运行时的振动频谱、噪声特征、温度变化及环境湿度等关键参数。通过边缘计算节点对原始数据进行预处理和特征提取，结合时域、频域分析方法，建立多维度的设备运行状态评估模型。

系统核心功能包含实时异常检测与预测性维护两大模块。实时监测模块采用阈值判断与模式匹配相结合的方式，当振动幅度超标、噪声频谱异常或温升速率过快时，立即触发分级报警机制，通过短信、邮件和可视化看板等多种方式通知运维人员。预测性维护模块基于机器学习算法（如LSTM时间序列分析、随机森林分类等），对历史运行数据进行深度挖掘，建立设备健康状态基线，识别潜在故障模式与劣化趋势。通过特征重要性分析，系统可定位异常根源，并提供维护建议。

平台采用微服务架构，集成Kafka消息队列实现高并发数据处理，使用InfluxDB时序数据库存储设备运行数据，结合Grafana实现可视化监控。系统支持与MES、ERP等工业系统的数据对接，形成完整的设备管理闭环。通过持续学习新增数据，模型预测准确率可不断提升，最终实现从被动维修到主动预防的运维模式转变，有效降低非计划停机时间，延长设备使用寿命。