1.一种基于数据分析的数控设备运行故障预测系统，其特征在于，包括服务器，服务器通讯连接有历史时期分析单元、故障类型分析单元以及设备使用预测单元；服务器生成历史时期分析信号并将历史时期分析信号发送至历史时期分析单元，历史时期分析单元接收到历史时期分析信号后，将数控设备的历史运行分析，将投入使用的数控设备标记为分析对象，通过历史运行分析获取到同一类型的分析对象对应的早期故障期、偶发故障期、损耗征兆期以及损耗故障期，并将其发送至服务器；服务器接收到同类型的数控设备对应的早期故障期、偶发故障期、损耗征兆期以及损耗故障期后，将对应的早期故障期、偶发故障期、损耗征兆期以及损耗故障期构建成设备寿命期限，将设备寿命期限发送至故障类型分析单元；故障类型分析单元接收到设备寿命期限后，将对应类型的分析对象进行故障类型分析，通过故障类型分析将分析对象的功能性故障和潜在性故障以及对应可维护时间段，并将其发送至服务器；服务器接收到分析对象的功能性故障和潜在性故障以及对应可维护时间段后，生成设备使用预测信号并将设备使用预测信号发送至设备使用预测单元，通过设备使用预测单元接收到设备使用预测信号后，将当前数控设备进行使用预测。2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的数控设备运行故障预测系统，其特征在于，历史时期分析单元的运行过程如下：采集分析对象在当前投入时长内故障频率以及当前分析对象对应故障频率的降低速度，并将分析对象在当前投入时长内故障频率以及当前分析对象对应故障频率的降低速度分别与故障频率阈值和降低速度阈值进行比较：若分析对象在当前投入时长内故障频率超过故障频率阈值，且当前分析对象对应故障频率的降低速度超过降低速度阈值，则将当前分析对象的运行时间段标记为早期故障期；若分析对象在当前投入时长内故障频率未超过故障频率阈值，或者当前分析对象对应故障频率的降低速度未超过降低速度阈值，则将当前分析对象的运行时间段标记为非早期故障期；在早期故障期结束时刻为起点时刻，设定监测间隔时间段阈值，对当前分析对象进行故障数量分析，即将早期故障期内故障频率降至合格故障频率阈值范围内的时刻为起点时刻；采集到监测间隔时间段阈值内当前分析对象的故障数量，若当前分析对象的故障数量处于故障数量阈值范围，则将对应监测间隔时间段阈值标记为稳定时间段，并进行下一监测间隔时间段阈值的故障数量分析；若当前分析对象的故障数量未处于故障数量阈值范围，则将对应监测间隔时间段阈值的结束时刻标记为终点时刻，根据获取的起点时刻和终点时刻构建的运行时间段标记为偶发故障期；在偶发故障期结束后，若当前分析对象的故障率上升速度超过上升速度阈值，且维护的时长超过维护时长阈值，则将当前时间段标记为损耗故障期；若当前分析对象的故障率上升速度未超过上升速度阈值且维护的时长超过维护时长阈值，或者当前分析对象的故障率上升速度超过上升速度阈值且维护的时长未超过维护时长阈值，则将当前时间段标记为损耗征兆期；将同类型的数控设备对应的早期故障期、偶发故障期、损耗征兆期以及损耗故障期发送至服务器。

3.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的数控设备运行故障预测系统，其特征在于，故障类型分析单元的运行过程如下：将分析对象的故障进行分析，在分析对象的故障发生时，获取到分析对象对应出现数值浮动的运行数据，并将对应运行数据标记为对应故障类型的影响数据；若分析对象对应故障类型的影响数据在维护后无法处于对应合格数值阈值范围内，则将对应故障类型标记为功能性故障；若分析对象对应故障类型的影响数据在维护后可以处于对应合格数值阈值范围内，则将对应故障类型标记为潜在性故障；随后将分析对象同一故障类型进行分析，根据对应故障类型的影响数据监测获取到对应故障类型为潜在性故障的时刻以及对应故障类型为功能性故障的时刻，并根据对应故障类型为潜在性故障的时刻以及对应故障类型为功能性故障的时刻获取到对应故障类型的可维护时间段；将当前分析对象的功能性故障和潜在性故障以及对应可维护时间段一同发送至服务器。4.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的数控设备运行故障预测系统，其特征在于，设备使用预测单元的运行过程如下：将当前进行预测的数控设备标记为预测对象，采集到预测对象投入使用时刻距当前时刻的运行过程中潜在性故障数量以及对应潜在性故障的增长速度，并将预测对象投入使用时刻距当前时刻的运行过程中潜在性故障数量以及对应潜在性故障的增长速度分别与故障数量阈值以及增长速度阈值进行比较：若预测对象投入使用时刻距当前时刻的运行过程中潜在性故障数量超过故障数量阈值，或者对应潜在性故障的增长速度超过增长速度阈值，则对应预测对象的预测为须维护；若预测对象投入使用时刻距当前时刻的运行过程中潜在性故障数量未超过故障数量阈值，且对应潜在性故障的增长速度未超过增长速度阈值，则对应预测对象的预测为稳定运行；将须维护预测对象的对应编号发送至服务器；在完成预测对象的预测后，将预测须维护的预测对象进行分析，若预测须维护的预测对象当前维护时刻处于当前预测对象的早期故障期或者偶发故障期，则判定当前维护的预测对象适合维护，生成预测对象维护信号并将维护预测对象对应预测对象维护信号发送至服务器，服务器控制当前预测对象进行维护；若预测须维护的预测对象当前维护时刻处于当前预测对象的损耗征兆期或者损耗故障期，则判定当前维护的预测对象不适合维护，生成预测对象非维护信号并将当前预测对象不进行维护；并将不进行维护的预测对象对应编号发送至服务器，服务器接收到不进行维护的预测对象对应编号后，将对应编号的数控设备进行返厂报废。5.根据权利要求4所述的一种基于数据分析的数控设备运行故障预测系统，其特征在于，在进行维护的预测对象完成维护后，采集到完成维护的预测对象对应潜在性故障转变为功能性故障的数量以及对应维护时刻与预测对象的可维护时间段结束时刻的延迟时长，并将完成维护的预测对象对应潜在性故障转变为功能性故障的数量以及对应维护时刻与预测对象的可维护时间段结束时刻的延迟时长分别与转变数量阈值和延迟时长阈值范围进行比较：若完成维护的预测对象对应潜在性故障转变为功能性故障的数量超过转变数量阈值，或者对应维护时刻与预测对象的可维护时间段结束时刻的延迟时长未处于延迟时长阈值范围，则判定对应预测对象的维护不合格，生成维护异常信号并将维护异常信号发送至服务器；若完成维护的预测对象对应潜在性故障转变为功能性故障的数量未超过转变数量阈值，且对应维护时刻与预测对象的可维护时间段结束时刻的延迟时长处于延迟时长阈值范围，则判定对应预测对象的维护合格，生成维护正常信号并将维护正常信号发送至服务器；服务器接收到维护异常信号后，将对应数控设备进行二次维护。