機(jī)械故障診斷是一種了解和掌握機(jī)器在運(yùn)行過程的狀態(tài)，確定其整體或局部正?；虍惓＃缙诎l(fā)現(xiàn)故障及其原因，并能預(yù)報故障發(fā)展趨勢的技術(shù)。油液監(jiān)測、振動監(jiān)測、噪聲監(jiān)測、性能趨勢分析和無損探傷等為其主要的診斷技術(shù)方式。

　　我國診斷技術(shù)的發(fā)展始于70年代末，而真正的起步應(yīng)該從1983年南京首屆設(shè)備診斷技術(shù)專題座談會開始。雖起步較晚，但經(jīng)過近幾年的努力，加上政府有關(guān)部門多次組織外國診斷技術(shù)專家來華講學(xué)，已基本跟上了國外在此方面的步伐，在某些理論研究方面已和國外不相上下。目前我國在一些特定設(shè)備的診斷研究方面很有特色，形成了一批自己的監(jiān)測診斷產(chǎn)品。全國各行業(yè)都很重視在關(guān)鍵設(shè)備上裝備故障診斷系統(tǒng)，特別是智能化的故障診斷專家系統(tǒng)，在電力系統(tǒng)、石化系統(tǒng)、冶金系統(tǒng)、以及高科技產(chǎn)業(yè)中的核動力電站、航空部門和載人航天工程等。工作比較集中的是大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷系統(tǒng)，已經(jīng)開發(fā)了20種以上的機(jī)組故障診斷系統(tǒng)和十余種可用來做現(xiàn)場故障診斷的便攜式現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集器。透平發(fā)電機(jī)、壓縮機(jī)的診斷技術(shù)已列入國家重點(diǎn)攻關(guān)項(xiàng)目并受到高度重視；而西安交通大學(xué)的“大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械計算機(jī)狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)”，哈爾濱工業(yè)大學(xué)的“機(jī)組振動微機(jī)監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng)”。東北大學(xué)設(shè)備診斷工程中心經(jīng)過多年研究，研制成功了“軋鋼機(jī)狀態(tài)監(jiān)測診斷系統(tǒng)”，“風(fēng)機(jī)工作狀態(tài)監(jiān)測診斷系統(tǒng)”，均取得了可喜的成果。

　　可用于機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的信號有振動診斷、油樣分析、溫度監(jiān)測和無損檢測探傷為主，其他技術(shù)或方法為輔的局面。這其中又以振動診斷涉及的領(lǐng)域最廣、理論基礎(chǔ)最為雄厚、研究得最為充分。目前，在振動信號的分析處理方面，除了經(jīng)典的統(tǒng)計分析、時頻域分析、時序模型分析、參數(shù)辨識外，近來又發(fā)展了頻率細(xì)化技術(shù)、倒頻譜分析、共振解調(diào)分析、三維全息譜分析、軸心軌跡分析以及基于非平穩(wěn)信號假設(shè)的短時傅里葉變換、Winger分布、Hilbert-Huang變換和小波變換等。而當(dāng)代人工智能的研究成果為機(jī)械故障診斷注入了新的活力，故障診斷的專家系統(tǒng)不僅在理論上得到了相當(dāng)?shù)陌l(fā)展，且己有成功的應(yīng)用實(shí)例，作為人工智能的一個重要分支，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究己成為機(jī)械故障診斷領(lǐng)域的一個最新研究熱點(diǎn)。

　　隨著計算機(jī)技術(shù)、嵌入式技術(shù)以及新興的虛擬儀器技術(shù)的發(fā)展，故障診斷裝置和儀器己經(jīng)由最初的模擬式監(jiān)測儀表發(fā)展到現(xiàn)在的基于計算機(jī)的實(shí)時在線監(jiān)測一與故障診斷系統(tǒng)和基于微機(jī)的便攜式監(jiān)測分析系統(tǒng)。這類系統(tǒng)一般具有強(qiáng)大的信號分析與數(shù)據(jù)管理功能，能全面記錄反映機(jī)器運(yùn)行狀態(tài)變化的各種信息，實(shí)現(xiàn)故障的精確診斷。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，遠(yuǎn)程分布式監(jiān)測診斷系統(tǒng)成為目前的一個研究開發(fā)熱點(diǎn)。