伺服进给系统是高端数控加工装备的核心组件，对其故障准确诊断可以有效提高加工装备的工作效率．基于模型的方法能够深入了解系统本质，减少因对系统整体性考虑不足导致的故障漏报，在伺服进给系统的故障诊断中得到广泛应用．其中，基于模型的区间观测器(IO)方法有便于生成观测阈值的优点，但其区间宽度的计算过于依赖经验知识，应用于实际系统易造成故障误报或漏报．针对IO的区间宽度计算方法进行改进，通过引入扩张状态优化区间宽度的计算，降低人为经验对区间宽度的影响，提出扩张状态区间观测器(ESIO)，以进一步减少故障漏报或误报，提升故障诊断性能．首先，将系统的集总干扰以扩张状态的形式通过观测器进行估计；其次，将估计所得的集总干扰输入IO并进行迭代，代替原始IO中受人为经验影响的干扰范围；在此基础上，通过量化干扰项自动计算区间，得到ESIO．通过实验验证在不同故障类型下基于ESIO进行故障诊断的效果，并与基于IO的故障诊断结果进行比较．实验结果表明：在对伺服进给系统的故障诊断中，提出的ESIO方法改善了区间宽度过于依赖人工经验的问题，相比于IO方法，ESIO的区间宽度缩小了5.21%，能够更有效地识别故障.