本發(fā)明公開了一種持續(xù)超限的故障預警方法，屬于數(shù)控技術(shù)領(lǐng)域。包括使用線性回歸模型及最小二乘法迭代方法，通過對DNC實時采集到的電流和功率值的數(shù)據(jù)進行線性擬合，求得線性回歸模型中一次項系數(shù)a和零次項系數(shù)b的最優(yōu)估計值；待一定周期過后，利用給出的最優(yōu)估計值對該周期內(nèi)的線性特征進行判斷，得出故障發(fā)生與否及發(fā)生時間。本發(fā)明打破了傳統(tǒng)故障機理及失效研究主要采取從數(shù)控機床結(jié)構(gòu)、機床常發(fā)故障的物理特征進行著手，提出了通過機床功率或電流數(shù)據(jù)本身進行挖掘、分析進而實現(xiàn)故障預警的技術(shù)和方法，可應(yīng)用于數(shù)控機床加工狀態(tài)過程監(jiān)控，滿足數(shù)控加工過程質(zhì)量控制的要求。