機械故障診斷是種了解和掌握機器在運行過程的狀態，確定其整體或局正?；虍惓?，早期發現故障及其原因，并能預報故障發展趨勢的。油液監測、振動監測、噪聲監測、性能趨勢分析和無損探傷等為其主要的診斷方式。

　　應用

　　診斷發展幾十年來，產生了巨大的經濟效益，成為各研究的熱點。從診斷的各分支來看，美占有地位。美的些公司，如Bently，HP等，他們的監測產品基本上代表了當今診斷的zui水平，不僅具有善的監測能，而且具有較強的診斷能，在、軍事、化等方面具有廣泛的應用。美西屋公司的三套人智能診斷軟件(汽輪機TurbinAID，發電機GenAID，水化學ChemAID)對其所產機組的安運行發揮了巨大的作用。還有美通用電器公司研究的用于內燃電力機車故障排除的家系統DELTA;美NASA研制的用于動力系統診斷的家系統;Delio Products公司研制的用于汽車發動機冷卻系統噪聲原因診斷的家系統ENGING COOLING ADCISOR等。近年來，由于微機別是便攜機的迅速發展，基于便攜機的在線、離線監測與診斷系統日益普及，如美的M6000系列產品，得到了廣泛的應用。

　　分析

　　可用于機械狀態監測與故障診斷的信號有振動診斷、油樣分析、溫度監測和無損檢測探傷為主，其他或方法為輔的局面。這其中又以振動診斷涉及的域zui廣、理論基礎zui為雄厚、研究得zui為充分。目前，在振動信號的分析處理方面，除了經典的統計分析、時頻域分析、時序模型分析、參數辨識外，近來又發展了頻率細化、倒頻譜分析、共振解調分析、三維息譜分析、軸心軌跡分析以及基于非平穩信號假設的短時傅里葉變換、Winger分布、Hilbert-Huang變換和小波變換等。而當代人智能的研究成果為機械故障診斷注入了新的活力，故障診斷的家系統不僅在理論上得到了相當的發展，且己有成的應用實例，作為人智能的個重要分支，人神經網絡的研究己成為機械故障診斷域的個研究熱點。

　　我診斷的發展始于70年代末，而真正的起步應該從1983年南京屆設備診斷題座談會開始。雖起步較晚，但經過近幾年的努力，加上有關多次組織外診斷家來華講學，已基本跟上了外在此方面的步伐，在某些理論研究方面已和外不相上下。目前我在些定設備的診斷研究方面很有色，形成了批自己的監測診斷產品。各行業都很重視在關鍵設備上裝備故障診斷系統，別是智能化的故障診斷家系統，在電力系統、石化系統、冶金系統、以及科產業中的核動力電站、航空和載人航天程等。作集中的是大型旋轉機械故障診斷系統，已經開發了20種以上的機組故障診斷系統和十余種可用來做現場故障診斷的便攜式現場數據采集器。透平發電機、壓縮機的診斷已列入家重點攻關項目并受到度重視;而西安交通大學的"大型旋轉機械計算機狀態監測與故障診斷系統"，哈爾濱業大學的"機組振動微機監測和故障診斷系統"。東北大學設備診斷程中心經過多年研究，研制成了"軋鋼機狀態監測診斷系統"，"風機作狀態監測診斷系統"，均取得了可喜的成果。