针对数控机床内部结构复杂，故障件相互耦合及容易发生多重故障的问题，提出了一种基于多源信息的数控机床故障诊断系统。首先使用加速度传感器、噪声传感器和温度传感器采集滚珠丝杠副和滚动轴承的振动、温度与噪声等多源复合信号；然后，提取信号的时域、频域和时频域特征，同时为了降低信号分析的难度，使用局部线性嵌入算法LLE进行特征降维，提取有用的特征；最后，结合支持向量机和遗传优化算法进行故障诊断与分类。基于MATLAB和LabVIEW的仿真测试结果表明，所提出的方法能大幅提高故障诊断率，具有一定的可行性及有效性。