设备状态监测与故障诊断技术综述
设备状态监测及故障诊断综述
设备状态监测与故障诊断综述：摘要从设备管理的角度，介绍了典型的设备状态监测与故障诊断的诊断理论、技术手段和具体方法。
首先对设备状态监测与故障诊断的意义、开展，根底理论和现状进展了介绍，阐述了设备状态监测、故障诊断与设备管理的关系。
进而对振动监测、温度检测、无损检测等根本监测手段的原理及诊断方法。
关键字：状态监测；故障诊断；振动；设备1设备状态监测和故障诊断概述1.1设备状态监测和故障诊断的意义和开展历史1.1.1设备故障及故障诊断的意义随着现代化工业的开展，设备能否平安可靠地以最正确状态运行，对于确保产品质量、提高企业生产能力、保障平安生产都具有十分重要的意义。
设备的故障就是指设备在规定时间内、规定条件下丧失规定功能的状况，通常这种故障是从*一零部件的失效引起的。
设备的故障诊断则是发现并确定故障的部位和性质。
寻找故障的起因，预报故障的趋势并提出相应的对策。
1.1.2 设备故障诊断技术开展历史设备故障诊断技术的开展是与设备的维修方式严密相连的。
可以将故障诊断技术按测试手段分为六个阶段，即感官诊断、简易诊断、综合诊断、在线监测、精细诊断和远程监测。
从时间考察，故障诊断技术大致可以分为20世纪60年代以前、60年代到80年代和80年代以后几个阶段。
1.2现代设备故障诊断技术在故障诊断学建立之前，传统的故障诊断方法主要是依靠经历的积累。
将反映设备故障的特殊信号，从信息论角度出发对其进展分析，是现代设备故障诊断技术的特点。
可以分为统计诊断、逻辑诊断、模糊诊断。
其中有几种方法做简单的介绍。
贝叶斯法,此方法是基于概率统计的推理方法，以概率密度函数为根底，综合设备的故障信息来描述设备的运行状态，进展故障分析。
此外还有最大似然法、时间序列、法灰色系统法和故障树分析法。
故障树分析法模型是一个基于被诊断对象构造、功能特性的行为模型，是一种定性的因果模型。
1.3基于知识的故障诊断方法基于知识的故障诊断方法，不需要待测对象准确的数学模型，而且具有智能特性。
机械设备状态监测与故障诊断技术
优点与局限性
温度监测技术具有简单 、直观和易于实现的优 点。然而，对于非热力 设备或低温设备，温度 变化可能不明显，需要
采用其他监测方法。
油液分析技术
总结词
油液分析技术是通过分析机械设备的润滑油或液 压油的成分和性能指标，从而判断设备运行状态 的一种方法。
适用范围
油液分析技术适用于各种类型的机械设备，特别 是润滑系统和液压系统，如轴承、齿轮和液压缸 等。
温度监测技术是通过测 量机械设备的温度变化 ，分析其特征参数，从 而判断设备运行状态的 一种方法。
详细描述
温度监测技术主要应用 于热力设备、电机和电 子设备的监测。通过测 量和分析温度信号的变 化趋势、波动幅度和温 差等参数，可以判断设
备的运行状态。
适用范围
温度监测技术适用于各 种类型的热力设备和电 子设备，如锅炉、汽轮 机、变压器和集成电路
技术应用前景
工业4.0
机械设备状态监测与故障诊断技术是工业4.0的重要组成部分，能 够提高生产效率和设备利用率，降低维护成本。
智能制造
在智能制造领域，该技术能够实现设备的远程监控和预测性维护， 提高制造过程的可靠性和效率。
航空航天领域
在航空航天领域，该技术对于保障飞行安全和提高飞行器寿命具有 重要意义。
机械设备状态监测与故障诊断 05 技术的挑战与未来发展
技术挑战
监测设备兼容性
不同品牌和型号的机械设备可能 需要特定的监测设备，导致监测
设备的兼容性成为一大挑战。
数据处理与分析
机械设备产生的数据量庞大，如何 高效地处理和分析这些数据以提取 有价值的信息是一个技术难题。
故障预测准确性
准确预测机械设备故障的发生时间 和部位是一个具有挑战性的任务， 需要不断优化算法和提高预测模型 的精度。
智能电网中电力设备状态监测与故障诊断技术研究
智能电网中电力设备状态监测与故障诊断技术研究随着能源需求的不断增长，智能电网逐渐成为了现代社会的重要基础设施。
而在智能电网中，电力设备的状态监测与故障诊断技术则起到了至关重要的作用。
本文将从多个方面综述智能电网中电力设备状态监测与故障诊断技术的研究进展。
一、智能电网背景与电力设备状态监测需求随着能源资源的日益枯竭和环境污染问题的加剧，传统的电网已经无法满足人们对于电能的需求。
因此，在智能电网的背景下，电力设备状态监测与故障诊断技术应运而生。
这种技术可以对电力设备进行实时监测，及时发现设备运行状态的异常，并准确诊断设备的故障原因，从而提高电力系统的可靠性和效率。
二、电力设备状态监测技术研究进展1. 无线传感网络技术在智能电网中，无线传感网络技术是电力设备状态监测的主要手段之一。
它通过传感器将设备的运行数据采集并传输到监测中心，以实现对设备状态的监测。
近年来，无线传感网络技术在可扩展性、能耗控制和数据传输等方面有了较大的突破，为电力设备状态监测提供了强有力的支持。
2. 机器学习与数据挖掘技术机器学习与数据挖掘技术是电力设备状态监测与故障诊断的重要工具。
通过对大量历史数据进行分析和挖掘，可以建立设备运行的模型，并识别出可能存在的故障模式。
同时，机器学习与数据挖掘技术还可以对实时数据进行实时分析，从而提前发现设备运行的异常情况，并采取相应的措施。
三、电力设备故障诊断技术研究进展1. 故障特征提取电力设备故障诊断的首要任务是提取故障的特征。
通过对设备运行数据的分析，可以找出与故障有关的指标和参数，并建立相应的特征提取模型。
近年来，随着信号处理和模式识别技术的不断进步，故障特征提取的方法也得到了显著的改进。
2. 故障诊断模型基于特征提取的数据模型可以用来诊断电力设备的故障。
故障诊断模型可以是基于规则的专家系统，也可以是基于统计学习的模型。
此外，近年来，基于深度学习的故障诊断方法也越来越受到研究者的关注，并取得了一定的研究成果。
故障诊断技术综述
故障诊断技术综述一引言故障诊断技术是一门紧密结合生产实际的工程科学，是现代化生产发展的产物。
随着现代科学技术在设备上的应用，设备的结构越来越复杂，功能也越来越完善,自动化程度越来越高,由于许多无法避免的因素影响,会导致设备出现各种故障，从而降低或失去预定的功能，甚至会造成严重的乃至灾难性的事故.不言而喻，机械故障诊断技术在工业生产中起着越来越重要的作用,生产实践证明，研究故障诊断技术具有重要的现实意义。
二故障诊断技术的定义故障诊断技术就是在设备运行中或基本不拆卸设备的情况下，掌握设备的运行状况，根据对被诊断对象测试所取得的有用信息进行分析处理，判断被诊断对象的状态是否处于异常状态或故障状态，判断劣化状态发生的部位或零部件，并判定产生故障的原因，以及预测状态劣化的发展趋势等。
其目的是提高设备效率和运行可靠性,防患于未然，避免故障的发生。
三故障诊断技术的构成环节从故障诊断的流程看，通常诊断系统由信号采集、信号处理、状态识别和诊断决策四大部分构成。
其中,信号采集是基础,信号分析和处理是关键，状态识别（包括判断和预报）是核心,决策与管理是最终目标。
前３个环节是基本环节。
1．信号采集信息采集的基本任务是获取有用的信息。
这是故障诊断的基础和前提，监测获取到的有用信息越多，监测数据越真实,越容易判断出故障原因。
在运行过程中，必然会有力、热、振动及能量等各种量的变化，由此会产生各种不同的信息，根据不同的诊断需要,选择能表征设备工作状态的不同信息，如振动、压力及温度等,是十分必要的．这些信号一般是用不同的传感器来拾取的。
只有采集到反映设备实际状态的信号，诊断的后续工作才有意义,因而信号采集是故障诊断技术中不可缺少的重要环节。
(1)常用的设备状态监测技术分类1)振动信号监测技术对设备的振动信号测试和分析，能获得机体、转子或其他零部件的振动幅值、频率和相位3个基本要素,经过对信号的分析、处理与识别,可了解到设备的振动特点、结构强弱、振动来源、故障部位和故障原因,为诊断决策提供依据.故利用振动信号诊断故障的技术较为普遍.2）声信号监测诊断技术声信号监测诊断技术包括:噪声诊断、超声波诊断和声发射诊断技术.其中噪声的分析与诊断通常有两个目的:一是寻找机器发出噪声的主要声源，以便采取相应措施降低噪声;二是利用噪声信号判别故障。
设备状态监测和设备故障诊断技术
设备状态监测与设备故障诊断技术第一章：绪论第一节：什么是设备诊断技术机械设备状态监测与故障诊断是同一学科的两个不同层次，它们既有联系又有区别，为了方便起见统称为机械设备故障诊断。
机械设备故障诊断是识别机械设备（机器或机组）运行状态的一门综合应用科学和技术，它主要研究机械设备运行状态的变化在诊断信息中的反映。
具体来说，就是通过测取设备运行的状态信号，并结合其历史状况对所测取的信号进行处理、分析、提取特征，从而定量诊断（识别）机械设备及其零部件的运行状态（正常、异常、故障），再进一步预测设备未来的运行状态，最终确定需要采取何种必要的措施来保证机械设备取得最优的运行效果。
主要内容包括对机械设备运行状态的监测、诊断（识别）和预测三个方面。
其中，状态监测也被称为简易诊断，一般是通过测定设备的某些较为单一的特征参数（如：振动、温度、压力等）来检查设备运行状态，再根据特征参数值与门限值之间的关系来确定设备当前是处于正常、异常还是故障状态。
如果对设备进行定期或连续的状态监测，就可以获得设备运行状态变化的趋势和规律，据此就可以预报设备的未来运行发展趋势，也就是人们常说的趋势分析。
诊断（识别）则不仅要掌握设备的运行状态和发展趋势，更重要的是查找产生故障的原因，识别、判断故障的严重程度，为科学检修指明方向，这就是人们常说的精密诊断，设备状态监测与设备故障诊断可以从以下两个方面来理解。
1.设备状态监测以监测设备振动发展趋势为手段的设备运行状态预报技术。
2.设备故障诊断以分析设备振动主要特征为手段的设备运行故障诊断技术。
设备故障诊断技术是以设备为对象，采用多种现代化科学成果而形成的一门综合性学科。
它涉及了传感器技术、信息采集技术、信息处理技术、识别理论、预报决策、计算机诊断技术及有关机械设备的专业技术与理论。
第二节：故障诊断的目的机械设备故障诊断的根本目的就是要保证设备的安全、可靠和高效、经济地运行，具体来说就是：1．及时、正确、有效地对设备的各种异常状态和故障状态作出诊断，预防或消除故障；同时对设备的运行维护进行必要的指导。
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析一、概述随着电力工业的快速发展，电力系统设备的安全稳定运行对于保障社会经济的持续发展和人民生活的正常进行具有至关重要的意义。
由于设备老化、运行环境恶劣以及人为操作失误等多种因素的影响，电力系统设备在运行过程中难免会出现各种故障。
对电力系统设备进行状态监测与故障诊断技术的研究与应用，成为了确保电力系统安全稳定运行的关键环节。
状态监测技术是指通过实时采集设备运行状态信息，对设备的健康状况进行实时监测和评估的技术。
该技术能够及时发现设备的异常状态，为故障诊断提供有力的数据支持。
而故障诊断技术则是根据状态监测所获得的数据，结合设备的结构特点、工作原理以及运行环境等因素，对设备故障进行准确判断和定位的技术。
通过故障诊断，可以确定故障的原因、程度和范围，为后续的维修和更换工作提供指导。
近年来，随着传感器技术、信号处理技术和人工智能技术的不断发展，电力系统设备状态监测与故障诊断技术也取得了显著的进步。
各种新型传感器和监测设备的出现，使得状态信息的获取更加准确和全面信号处理技术的发展，使得对监测数据的分析和处理更加高效和精确而人工智能技术的应用，则为故障诊断提供了更加智能和自动化的方法。
尽管取得了这些进展，但电力系统设备状态监测与故障诊断技术仍面临着一些挑战和问题。
例如，对于复杂设备和系统的监测与诊断，需要更加深入的理论研究和更加完善的技术体系同时，还需要解决在实际应用过程中可能出现的误报、漏报等问题，提高监测与诊断的准确性和可靠性。
本文旨在对电力系统设备状态监测与故障诊断技术进行深入的分析和研究，探讨其在实际应用中的优势和不足，并提出相应的改进和发展方向。
通过对该技术的深入研究和应用推广，有望为电力系统设备的安全稳定运行提供更加坚实的技术保障。
1. 电力系统设备状态监测与故障诊断的重要性在电力系统中，设备状态监测与故障诊断技术的应用具有极其重要的意义。
这一技术能够确保电力系统的稳定运行。
电气设备在线监测与故障诊断技术综述
电气设备在线监测与故障诊断技术综述周远超摘㊀要:随着经济的发展ꎬ国内电量需求日益加大ꎬ电网超负荷运转ꎬ再加上电网设备自身存在一些故障ꎬ导致国内电网大面积停电的事故时有发生ꎮ文章在阐述电气设备状态监测及诊断相关概念的基础上ꎬ分析电气设备状态监测与故障诊断系统的组成及相应功能ꎬ总结并提出了目前常用的在线监测与故障诊断技术存在的问题及解决办法ꎮ关键词:电气设备ꎻ在线监测ꎻ故障诊断一㊁电气设备在线监测与故障诊断的定义与实现(一)电气设备在线监测与故障诊断的定义１.在线监测在线监测是在电气设备正常运行的前提下ꎬ利用传感技术㊁计算机技术和光电技术对电气设备状态进行连续㊁自动的监测方法ꎮ为防止产品质量问题对电气设备运行可靠性造成不利影响ꎬ采用在线监测技术ꎬ对电气设备的运行状态进行实时监测ꎬ及时发现隐患ꎮ２.故障诊断故障诊断主要是对电气设备的在线实时监测数据进行比较分析ꎬ给出设备的故障点㊁故障类型和故障发展趋势ꎬ提出有效的维修策略ꎬ以保证设备安全稳定运行ꎬ减少电气设备故障造成的不利影响ꎮ(二)电气设备在线监测与故障诊断的实现一般来说ꎬ电气设备的在线监测和故障诊断过程可分为运行信号检测㊁信号特征提取㊁运行状态识别和故障诊断结果ꎮ运行信号检测:根据对电气设备的监测和监测目的ꎬ选择相应的不同传感器ꎬ对电气设备的运行信号进行监测ꎬ将模拟信号同声传译为数字信号ꎮ信号特征提取:保留或增加信号中有用的部分ꎬ提取一些与电气设备故障有关的信号ꎬ便于后续故障诊断ꎮ二㊁制约电气设备状态在线监测与故障诊断技术的问题根据以往的经验ꎬ从停电后电气设备的诊断和维护过渡到电气设备的诊断和评估ꎬ确定电气设备的剩余寿命ꎬ并提供维修计划ꎬ是一项重大的技术变革ꎮ它需要大量的技术支持ꎮ根据我国国情ꎬ引进先进技术ꎬ开展长期的实践工作和经验ꎬ总结了防治的技术流程ꎮ电气设备的在线监测与故障诊断技术是实现无停电检修的基本和必要条件ꎮ因此ꎬ要发展电气设备在线监测与故障诊断技术ꎬ必须解决运行中存在的问题ꎮ(一)在线监测设备稳定性在线监测设备的稳定性是电气设备在线监测与故障诊断技术广泛应用的基础和必要条件ꎮ电气设备监测元件老化㊁电气设备状态在线监测和故障诊断设备中使用的元器件种类繁多ꎬ而电子元器件在恶劣的环境条件下ꎬ经受住电网电压㊁短路等正常故障的考验ꎬ很容易损坏ꎮ对于温度变化范围大㊁工作环境恶劣的电器元件ꎬ也要求其工作温度和稳定性要求较高ꎮ但是ꎬ如果后台工控机的质量不能得到保证ꎬ很容易受到负载的冲击ꎬ导致主板㊁控制器等元器件损坏ꎬ导致频繁的死机ꎮ监测电气设备的电磁兼容性和防止电磁干扰一直是阻碍电气设备在线监测与故障诊断技术发展的重要原因ꎮ制造商一直在不断地研究和探索这个问题ꎮ从现有技术来看ꎬ在线监测主要是软硬件结合ꎬ软件是电气设备在线监测的主导因素ꎬ但在强电磁场干扰下ꎬ监测信号的提取非常困难ꎮ虽然已经取得了一流的进展ꎬ但在实际运行过程中ꎬ不同变电站的干扰是不同的ꎬ需要具体分析才能得到在线监测结果ꎮ因此ꎬ有必要在积累大量经验的基础上ꎬ根据不同的工作环境定制相应的设备标准ꎮ电气设备的现场维护监测ꎬ由于电气设备的在线监测设备长期工作在复杂的环境中ꎬ受多种因素的影响ꎮ电子元器件的老化速度和灵敏度下降很快ꎬ导致采集的数据存在一定的误差ꎬ需要定期更换和维修ꎮ这就要求生产厂家对电气设备进行在线监测ꎬ给出准确的设备维护和更换时间ꎮ电力监控不仅可以对这些设备进行归档ꎬ建立信息ꎬ以便及时更换和维护以及相应的维修队伍ꎬ并增设专职岗位负责ꎮ(二)实行电气设备状态在线监测与故障诊断系统标准化电气设备在线监测与故障诊断技术尚处于起步阶段ꎮ相关软件和技术还不成熟ꎬ软件有待开发和完善ꎮ而且ꎬ互相交流是不现实的ꎮ电气设备在线监测与故障诊断技术的标准化在短期内是不可能建立的ꎮ为了发展电气设备在线监测和故障诊断技术ꎬ必须建立标准的产品模型和信息管理系统ꎬ采用标准的现场总线技术和数据管理系统ꎬ相互借鉴ꎬ统一标准ꎬ使设备的任何一部分都可以由不同的厂家更换ꎬ不同厂家的不同产品具有一定的可开发性㊁互换性和可扩展性ꎬ减少维修的制约性和依赖性ꎬ降低维修成本和人员ꎬ以便用户及时维修和维护电气监控设备ꎮ(三)电气设备剩余寿命的精确预测电气设备在线监测与故障诊断技术的最大优点是根据大量的数据和实证分析来判断电气设备在正常情况下的使用寿命ꎮ在电气设备正常运行的情况下ꎬ故障主要分为初次安装调试一年左右暴露的故障ꎬ在稳定期为５~１０年期间ꎬ定期检查主要是为了延长电气监控设备的使用寿命ꎻ在劣化期从１０年开始到２０年ꎬ根据实际情况逐步增加定期检查的频率ꎬ根据大量监测数据判断电气设备的剩余寿命ꎻ主要采用２０年以上的风险期ꎬ要持续监测ꎬ准确预测剩余寿命ꎬ制订更换和维护计划ꎮ三㊁结束语随着电力设备状态检修策略的全面推广和智能电网的加速发展ꎬ状态监测与故障诊断技术将得到广泛应用ꎮ电气设备状态监测系统和诊断结果的准确性将直接影响状态检修策略的有效实施ꎮ因此ꎬ电力系统状态监测应与前沿技术成果紧密结合ꎬ创新开发智能化㊁系统化的信息诊断专家应用系统ꎬ提高电气设备运行的可靠性ꎬ优化设备状态检修策略ꎮ参考文献:[１]钟连宏ꎬ梁异先.智能变电站技术应用[Ｍ].北京:北京出版社ꎬ２０１９.[２]王波ꎬ陆承宇.数字化变电站继电保护的ＧＯＯＳＥ网络方案[Ｊ].电力系统自动化ꎬ２０１９(３７).作者简介:周远超ꎬ男ꎬ山东省青岛市ꎬ研究方向:电气方向ꎮ２２２。
电气设备的状态监测与故障诊断
电气设备的状态监测与故障诊断随着电气设备在各行各业的广泛应用，电气设备的状态监测与故障诊断变得尤为重要。
它不仅可以提高设备的可靠性和安全性，还能降低维修成本，延长设备的使用寿命。
本文将从监测技术的发展、故障诊断的方法以及未来的发展方向等方面探讨电气设备的状态监测与故障诊断。
一、监测技术的发展近年来，随着传感器技术的进步和数据通信技术的发展，电气设备的状态监测技术取得了长足的进步。
传统的监测方法主要是通过人工巡检，无法及时准确地获取设备状态信息，且容易漏检。
而现在，通过各种传感器可以实时监测设备的电流、电压、温度、振动等参数，从而及时发现异常信号。
例如，电气设备的温度是其正常运行的重要指标之一。
传统的温度监测需要工作人员定期使用温度计测量设备的温度。
而现在，可以通过温度传感器实时采集设备的温度，并将数据传输到中央监控系统进行分析。
当设备温度异常时，监控系统会自动报警，提醒工作人员进行检修，从而避免设备由于过热而引起的故障。
二、故障诊断的方法电气设备的故障诊断是指通过对设备的状态监测数据进行分析，判断设备是否存在故障，并找出故障的原因和位置。
目前，常见的故障诊断方法有基于规则的诊断和基于模型的诊断。
基于规则的诊断方法是通过建立故障的规则库，将设备状态监测数据与规则进行匹配，从而判断设备是否存在故障。
这种方法在一些简单的故障诊断中比较常用，但是由于无法考虑到各种复杂的因素，对于一些复杂的故障诊断往往效果不佳。
而基于模型的诊断方法是通过建立设备的数学模型，将设备状态监测数据与模型进行比较，从而找出设备故障的原因和位置。
这种方法可以考虑到设备的复杂因素，并能提供更精确的故障诊断结果。
但是，建立模型需要花费较大的人力和物力，且模型的准确性对诊断结果有很大影响。
三、未来的发展方向随着人工智能技术的不断发展和应用，电气设备的状态监测与故障诊断将迎来新的发展机遇。
目前，人工智能技术已经在一些大型电力设备和机械设备的状态监测与故障诊断中得到应用。
设备状态监测与故障诊断
5 设备状态监测与故障诊断所谓“状态监测与故障诊断”，就是对运行中的设备实施定期或连续监测、有关参数分析、有效地对设备运行状态进行系统自动监测分析或人工分析，读取相应的自诊断状态报告，以便尽早发现潜伏性故障，提出预防性措施，避免发生严重事故，保证设备的安全、稳定和经济运行，并以此指导设备检修。
设备状态监测和故障诊断技术也称为预测维修技术，是新兴的一门包含很多新科技的多学科性综合技术。
简单地说就是通过一些技术手段，对设备的振动、噪声、电流、温度、油质等进行监测和技术分析，掌握设备的运行状态，判断设备未来的发展趋势，诊断故障发生的部位、故障的原因，进而具体指导维修工作。
传统的耳听、手摸等也可以算是其中的一种比较简单的手段。
5.1 设备故障的规律设备故障是一个非常广义的概念。
简单地说，设备故障就是设备系统或其中的元件／部件丧失了规定的功能或精度。
与故障意义相近的还有“失效”的概念，失效通常指的是不可修复的对象；故障指的是可以修复的对象。
早期故障：这种故障的产生可能是设计、加工或材料上的缺陷，在设备投入运行初期暴露出来。
或者是有些零部件如齿轮箱中的齿轮及其他摩擦副需经过一段时期“跑合” , 使工作情况逐渐改善。
这种早期故障经过暴露、处理、完善后，故障率开始下降。
使用期故障：这是产品有效寿命期内发生的故障，这种故障是由于载荷（外因，指运行条件等）和系统特性（内因，指零部件故障、结构损伤等）无法预知的偶然因素引起的。
设备大部分时间处于这种工作状态。
这时的故障率基本上是恒定的。
对这个时期的故障进行监测与诊断具有重要意义。
后期故障（耗散期故障）：它往往发生在设备的后期，由于设备长期使用，甚至超过设备的使用寿命后，设备的零部件由于逐渐磨损、疲劳、老化等原因使系统功能退化，最后可能导致系统发生突发性的、危险性的、全局性的故障。
这期间设备故障率是上升趋势，通过监测、诊断，发现失效零部件应及时更换，以避免发生事故。
设备故障的规律可分为以下六种模式。
矿山机械状态监测与故障诊断综述
煤矿机械设备状态监测与故障诊断综述刘功生南华大学机械工程学院，湖南衡阳421001摘要：在充分了解机械设备状态监测和故障诊断技术的发展历程的基础上指出其存在的不足；在了解故障机理的基础上提出煤矿机械常用故障诊断方法；列举出目前故障诊断技术在煤矿机电设备中的应用实例，并指出该技术在应用中该注意的关键问题，最后预测其发展趋势。
为煤矿机械设备状态监测和故障诊断技术的深入研究发展及应用提供较完善的理论基础。
关键字：煤矿机械；状态监测；故障诊断；综述The Overview of Condition Monitoring and Fault Diagnosisin Coal Mine Mechanical EquipmentGongsheng LiuAcademy of mechanical engineering, Hunan Hengyang 421001Abstract:On the basis of fully understanding the development history of condition monitoring and fault diagnosis in mechanical equipment the text points out the shortages of the technique itself. And on the basis of having an understanding to the fault mechanism the text offers some common methods to the fault diagnosis of coal mine mechanical equipment. Some application examples of fault diagnosis technique to coal mine mechanical and electrical equipment are listed and some key problems which should be taken attention to in the application are also been pointed out in the text. At the last of the text the developmental trend of the technique are also beingforecasted. All in all, the text will provide a theory to the research and application of the technique to the condition monitoring and fault diagnosis of coal mine mechanical equipment. Keywords: Nuclear equipment; Condition monitoring; Fault diagnosis; Overview 目前，在煤炭工业企业中，事后维修和计划维修在现有的维修体制中仍占有重要的地位，而这样维修体制不可避免地存在维修不足或维修过剩的问题[1]。
机械设备状态监测和故障诊断技术
旋转机械如电机、压缩机、轴承等在长期运行过程中，容易出现磨损、疲劳、腐蚀等问题，导致设备性能下降或 失效。通过振动分析、声音分析、温度监测等故障诊断技术，可以及时发现异常现象，判断故障类型和程度，为 维修保养提供依据。
故障诊断在液压系统中的应用
总结词
液压系统在机械设备中起到传递动力和调节控制的作用，其运行状态直接影响到 整个设备的性能。对液压系统进行状态监测和故障诊断，有助于保障设备的稳定 性和可靠性。
早期的状态监测主要依靠人工检 查和简单的仪表测量，受限于技 术和认知水平，监测的准确性和
可靠性较低。
发展阶段
随着电子技术和计算机技术的进 步，状态监测技术逐渐向自动化 、智能化方向发展，出现了各种 传感器、数据采集与处理系统等
。
成熟阶段
现代的状态监测技术已经形成了 集信号处理、模式识别、预测评 估等多学科于一体的综合性技术 体系，广泛应用于各种机械设备
详细描述
液压系统中的各种元件，如泵、阀、缸等，在长期使用过程中可能会出现泄漏、 堵塞、磨损等问题。通过对液压油的温度、压力、流量等参数进行监测，结合压 力波动、噪声等信号分析，可以快速定位故障位置，提高维修效率。
故障诊断在生产设备中的应用
要点一
总结词
要点二
详细描述
生产设备是工业生产中的重要工具，其运行状态直接关系 到生产效率和产品质量。通过状态监测和故障诊断技术， 可以及时发现设备潜在问题，保障生产的顺利进行。
多技术融合的监测与诊断技术
多技术融合的监测与诊断技术是指将多种技术手段融合在一 起，形成综合性的监测和诊断系统。这些技术手段包括振动 分析、油液分析、声发射等，能够从多个角度对机械设备进 行全面监测和分析。
多技术融合的监测与诊断技术能够提高故障诊断的准确性和 可靠性，为维修工作提供更加全面的技术支持。同时，这种 技术需要专业人员对各种技术手段进行综合分析和判断，以 保证监测和诊断结果的准确性。
电力系统中的设备状态监测与故障诊断
电力系统中的设备状态监测与故障诊断电力系统是现代社会不可或缺的基础设施，它为工业、商业和居民提供了稳定可靠的电力供应。
然而，与电力系统的规模不断扩大和负荷不断增加相比，设备故障和事故的发生频率也在逐渐上升。
因此，电力系统中的设备状态监测与故障诊断显得尤为重要。
设备状态监测是通过对电力系统中的设备进行实时监测和数据采集来了解设备的工作状态和运行特征，以及预测设备的健康状况。
它可以帮助电力系统运维人员及时发现设备故障、预测设备失效，从而采取相应的维修措施，避免设备故障给电网运行带来的不良影响。
一种常见的设备状态监测方法是利用传感器对电力系统中的设备进行连续监测。
这些传感器可以监测设备的温度、振动、声音、电流和电压等参数，将采集到的数据实时传输到监控中心或云平台上进行处理和分析。
通过对这些数据进行挖掘和诊断，可以及时发现设备运行异常和潜在故障的蛛丝马迹。
另一种设备状态监测方法是利用无人机技术进行设备巡检。
无人机可以搭载各种传感器和摄像设备，通过飞行巡检电力系统中的设备，实时采集设备的图像、视频和数据等信息。
这些数据可以帮助运维人员发现设备的损坏、腐蚀、松动等异常情况，及时进行维护和修复，避免设备故障的发生。
除了设备状态监测外，故障诊断是电力系统中的另一个重要环节。
故障诊断是通过对设备故障的原因和特征进行分析和判断，找出故障根源，制定合理的维修方案。
常见的故障诊断方法包括传统的经验法和基于人工智能的智能诊断法。
传统的经验法是依靠运维人员多年的经验和知识来判断设备故障的原因和位置。
这种方法具有经济、便捷的特点，但也存在主观性强、缺乏准确性和可靠性的问题。
随着人工智能技术的快速发展，基于人工智能的智能诊断法逐渐引起了人们的关注。
基于人工智能的智能诊断法利用机器学习、数据挖掘和模式识别等技术，从大量的历史数据中学习和提取设备故障的模式和规律。
通过与实时监测数据进行比对和分析，可以及时判断设备是否存在故障，以及故障的类型和位置。
设备状态检测与故障诊断
• 设备状态监测的对象一般以重点设备为主。 目前，设备状态监测方法主要有两种：
•(1)由维修人员凭感官和普通测量仪，对设备的技 术状态进行检查、判断，这是目前在 机械设备监 测中最普遍采用的一种简易监测方法。 (2)利用各种监测仪器，对整体设备或其关键部位 进行定期、间断或连续监测，以获得技术状态的 图像、参数等确切信息，这是一种能精确测定劣 化和故障信息的方法。
设备状态检测与故障诊 断
2020/12/8
设备状态检测与故障诊断
一、设备状态监测与诊断技术
的基本概念
设备状态监测，是指用人工或专用的 仪器工具，按照规定的监测点进行间断 或连续的监测，掌握设备运行所处于的 状态，有压力、流量、温度、振动与噪 声等等。所谓的设备诊断技术，是指在 设备运行中或基本不拆卸的情况下，根 据设备的运行技术状态，判断故障的部 位和原因，并预测设备今后的技术状态 变化。
a、 生产设备关键性（A类）指大型、高速、检修费用昂贵，采用在 线监测系统、连续检测（投入费用较大）
b、 重要性生产设备（B类）采用离线状态监测仪器，配置便携式简 易或精密检测分析仪器（数采），定期采集数据进行分析，（投 入费用是可以接受的）
c、 一般性生产设备（C类）采用离线简易检测仪器，定一个标准来 进行评判，也是比较普遍采用的一种常规做法。投入费用低，易 掌握，便于普及。
设备状态检测与故障诊断
B： “定人”
设备状态检测，一般都采用离线数据采集 器，因此数据的真实性，在很大程度上也取决 于检测人员的综合素质，从事该工作应该有比 较强的责任心，因为离线检测仪器的传感器与 被检测的设备是分离的，其位置发生改变，得 到的数据会有很大区别，为了保证分析结果的 可信度，数据检测应该由“专人”负责，即 “定人”。
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析1. 引言1.1 电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析的重要性电力系统设备状态监测与故障诊断技术在电力系统运行中起着至关重要的作用。
随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的增加，设备状态监测与故障诊断技术的重要性也日益凸显。
通过实时监测电力系统设备的状态，可以及时发现设备的异常情况，提前预警可能的故障发生，避免因设备故障导致的停电事故，保障电力系统的稳定运行。
设备状态监测与故障诊断技术可以帮助电力系统运维人员对设备进行有效管理和维护，延长设备的使用寿命，提高电力系统的可靠性和安全性。
通过分析设备状态监测数据，可以为电力系统运行和维护决策提供科学依据，提升运行效率和降低运维成本。
深入研究和应用电力系统设备状态监测与故障诊断技术，对于确保电力系统的正常运行，提高能源利用效率，保障电力供应的持续稳定具有重要意义。
1.2 研究背景电力系统设备状态监测与故障诊断技术一直是电力系统领域的重要研究方向。
随着电力系统的发展和电力设备的增多，保障电力系统设备的正常运行和及时发现故障已成为亟待解决的问题。
研究背景包括电力系统设备涉及的电力设备种类繁多，设备的运行状态与安全性直接关系到电力系统运行的可靠性和稳定性；电力系统设备故障会给生产生活带来严重影响。
通过引入先进的监测与诊断技术，可以实现对电力系统设备状态的实时监测和故障的及时诊断，从而提高电力系统的运行效率和可靠性。
为此，本论文将对电力系统设备状态监测与故障诊断技术进行深入分析与探讨，以期为电力系统设备状态监测与故障诊断技术的研究与应用提供有益的借鉴和指导。
1.3 研究目的电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析的研究目的是为了提高电力系统的可靠性和安全性，降低设备故障所带来的损失，优化设备运行维护策略，提高设备利用率和能源利用效率。
通过对各种监测技术和故障诊断技术的研究，可以实时监测设备运行状态，及时发现潜在问题并进行预测性维护，确保设备运行在最佳状态。
电力系统设备状态监测与故障诊断技术
电力系统设备状态监测与故障诊断技术电力系统设备状态监测与故障诊断技术是电力系统中最重要的技术之一。
这项技术可以帮助电力系统管理和运营人员监测设备健康状态并预测可能发生的故障。
随着电力系统规模的不断扩大，设备数量的增加和运行环境的复杂性，使得电力系统设备的状态监测和故障诊断变得越来越困难。
但国内外研究人员正在不断探索新的技术手段，采用先进的信息与通信技术、数据挖掘技术、人工智能技术等来解决这些问题。
电力系统设备状态监测与故障诊断技术主要包括以下几个方面：1、设备健康状态监测监测电力系统的各种设备，包括发电机、变压器、开关等的健康状态。
设备的健康状态是通过一些关键指标进行监测，如温度、电压、电流、振动、噪音等。
这些指标可以帮助运营人员及时发现设备健康状况变化并采取预防措施，避免设备故障对系统带来的影响。
2、故障诊断在设备出现异常或故障时，进行诊断并确定故障所在地点、原因和影响程度。
在电力系统中，故障通常分为高压故障、低压故障、地故障和光闸故障等。
运营人员可以利用现代信息技术，结合各种传感器采集的数据，进行诊断，提高诊断准确率。
3、设备寿命评估电力设备的工作寿命在一定程度上可以确定，但由于设备使用环境的变化、外部因素的影响，设备的寿命不一定能够完全预测。
因此，对设备的寿命进行评估非常重要。
评估方法通常包括统计学方法、模型预测法、故障模式与效果分析法等。
4、智能维护利用先进的技术手段，通过大数据分析和人工智能算法等，对设备进行智能化维护。
运营人员可以根据设备的维护历史和健康状况，智能判断设备的应该进行哪些维护工作，以及何时进行。
电力系统设备状态监测与故障诊断技术的发展，为电力系统管理和运营带来了极大的便利与提高。
相关技术还在不断发展，未来将会有更多新的技术手段涌现，帮助电力系统管理人员更好地维护设备并提高系统运行效率。
设备故障诊断和监测技术
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温度监测技术主要应用于电子设备、电气 设备、机械设备等领域，通过测量设备的 表面温度、内部温度和冷却介质温度等参 数，分析其温度变化规律和热分布情况， 判断设备的运行状态。该技术能够及时发 现设备的过热和散热不良等问题，预防设 备损坏和性能下降。
压力监测技术
总结词
压力监测技术是通过测量设备的压力变化， 分析其压力状态，从而判断设备运行状态的 方法。
05
CATALOGUE
未来发展趋势与挑战
智能化与自动化
智能化
随着人工智能和机器学习技术的快速发展，设备故障诊断和监测技术将更加智能化，能够自动识别、诊断和预测 设备故障，提高故障处理的效率和准确性。
自动化
自动化技术将进一步提高设备故障诊断和监测的效率和精度，减少人工干预和误差，实现设备的实时监测和自动 控制。
航空航天设备
总结词
航空航天设备的可靠性和安全性要求极高，因此设备故 障诊断和监测技术在航空航天领域的应用尤为重要。
详细描述
在飞机和火箭等航空航天设备中，许多关键部件如发动 机、机翼、控制系统等都需要进行实时监测和故障诊断 。通过各种传感器和监测系统，可以及时发现潜在的故 障并进行预警，确保航空航天器的安全运行。
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声学监测技术主要应用于机械设备、电气设 备、环保监测等领域，通过测量设备的声压 、声强和声频等参数，分析其声音信号的频 谱、波形和声强等特征，判断设备的运行状 态。该技术能够及时发现设备的异常声音和
噪声问题，预防设备损坏和性能下降。
04
CATALOGUE
设备故障诊断和监测技术的应用场景
工业生产设备
电力系统设备
总结词
电力设备故障诊断与状态监测技术
电力设备故障诊断与状态监测技术随着电力行业的快速发展，电力设备的故障诊断和状态监测技术变得异常重要。
电力设备是电力系统运行的核心，其正常运行保障着电力供应的可靠性和稳定性。
因此，及时有效地诊断设备故障并进行状态监测，对于提高电力系统的可靠性和安全性具有关键性的作用。
首先，电力设备故障诊断技术是防范设备故障的重要手段。
故障诊断技术主要通过精确、迅速地确定设备故障的类型、位置和原因，为设备维修提供准确的信息和指导。
目前，根据设备类型和故障特点，电力设备故障诊断技术主要包括以下几种方法。
第一种方法是基于传统的测量和检测技术，如温度、振动、声波和气体检测等。
这些技术通过采集设备运行状态的实时数据，结合经验与分析，可以有效地判断设备是否存在故障，并对故障类型进行初步诊断。
例如，测量设备温度可以判断设备是否发生过载或过热，并通过对温度变化趋势的分析，可以预测设备故障的可能性。
第二种方法是基于故障模式识别技术，通过建立设备故障的模型库，结合故障特征提取和匹配算法，可以快速准确地诊断设备故障。
例如，对于变压器故障诊断，可以通过收集变压器运行数据，提取特征参数，并将其与故障模式库进行比对，从而准确地判断设备故障的类型和位置。
第三种方法是基于人工智能和机器学习技术，通过对大量数据进行处理和分析，建立设备故障的预测模型。
这种方法能够在设备故障发生之前提前发现潜在的问题，并采取相应的措施进行修复或预防。
例如，通过建立神经网络模型，可以对电力设备进行故障预测和状态监测，以提高电力设备的维护效率和可靠性。
除了故障诊断技术，电力设备状态监测技术也是提高设备可靠性和安全性的重要手段。
状态监测技术通过对设备运行状态进行实时监测，可以及时有效地发现设备的异常情况，并及时采取措施进行修复或维护。
当前，电力设备状态监测技术主要包括以下几种方法。
第一种方法是基于传感器技术，通过安装各类传感器对设备的电流、电压、温度、振动等参数进行实时监测。
浅谈电力系统设备状态监测与故障诊断技术
浅谈电力系统设备状态监测与故障诊断技术摘要：电力系统对于我国社会经济的发展有着至关重要的作用。
同时电力系统的运行情况也与经济的发展形势紧密相关，提升电力系统运行的安全性和稳定性，也让电力系统设备的状态监测及故障诊断工作水平得到提升，加强有关技术的完善性和创新性，保障工作效率。
关键词：电力系统设备；状态监测；故障诊断电力系统中的众多电气设备，一旦某个出现问题会对电力系统的整体安全运行带来不良影响，所以加强对电器设备运行状态的监测与管理尤为重要。
通过对电力系统设备状态的检测和故障诊断技术的正确使用，将电气设备中存在的问题进行及时发现和解决。
一、电力系统设备状态监测与故障诊断的重要意义将整个电力系统运行过程中的系统设备检测水平进行加强，将故障诊断工作效果进行提升，能够将整体电力系统的安全性和稳定性进行优化，避免电力系统设备受到不同因素的影响，导致运行效率减弱。
通常影响电力系统设备运行的因素，分为内部因素和外部因素。
在电力系统设备运行的过程中，受到时间和各种因素的影响，让有关设备不可避免地出现故障有问题，同时也会受到电热气候引起的老化问题。
因此，对不同因素引起的不同问题，应该进行及时的发现和处理，避免整体电力系统受到过多的危害，影响电力系统运行的安全性，避免导致区域性停电问题的出现同时，也通过加强电力系统设备状态监测与故障诊断工作水平，让电力企业的发展和经济收益得到帮助，也通过科学有效的故障诊断技术的使用，让电器设备故障问题出现的概率能够得到管控和减少，提升整体电力系统的稳定性。
二、关于电力系统设备状态监测技术的使用（一）重视在线状态监测技术的使用对于电力系统设备状态监测工作的开展，要根据实际情况进行合理分析，以此来选取合适的监测措施[1]。
通常来说，使用在线状态监测技术，主要从以下三个方面进行，一是故障诊断，二是监测分析，三是状态监测。
通过计算机对电力系统设备的参数进行抓取，展开电力系统设备故障诊断工作，并且所抓取的设备参数也要和以往的设备参数进行准确的结合，观察二者之间的差异。
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广东化工 2009年第12期· 168 · 第36卷总第200期设备状态监测与故障诊断技术综述李建华(南京化工职业技术学院机械系，江苏南京 210048)[摘 要]文章在介绍了设备状态监测与故障诊断技术的概念和主要内容的基础上，阐述了设备状态监测与故障诊断技术发展的几个阶段，分析了设备状态监测与故障诊断技术的在企业应用情况和发展趋势，充分说明了在企业中推广设备状态监测与故障诊断技术的必要性。
[关键词]设备维护；状态检测；故障诊断；综述[中图分类号]TH [文献标识码]A [文章编号]1007-1865(2009)12-0168-02The Overview on Techniques of Equipment Condiction Monitoring and FaultDiagnosisLi Jianhua(Department of MeChanical Engineering, Nanjing Chemical Industry V ocational and Technical College,Nanjing 210048, China)Abstract: Based on the introduction of the concept and main content of equipment condition monitoring and fault diagnosis Technology. The article described several development stages of equipment condition monitoring and fault diagnosis technology, analyzed the application and development trend when they were used in the enterprise, and fully illustrated the necessity of their promoting in the entorprice.Keywords: Equipment Maintenance；stateful inspection；troubleshooting设备状态监测与故障诊断技术是一种了解和掌握设备在使用过程中的状态，确定其整体或局部正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术。
这里所说的“设备”是广泛意义上的设备，不仅包括各类运转的机器，还包括管道、阀门、工业炉等静态设备以及电气设备。
一台设备从设计、制造到安装、运行、维护、检修有许多环节，任何环节的偏差都会造成设备性能劣化或故障。
同时，运行过程中设备处于各种各样的条件下，其内部必然会受到力、热、摩擦等多种物理、化学作用，使其性能发生变化，最终导致设备故障。
随着科学技术的进步与发展，设备越来越大型化，功能越来越多，结构越来越复杂，自动化程度越来越高，随之而来的问题是，一旦关键设备发生故障，不仅设备受损、生产线停工，造成巨大的经济损失，而且可能危及人身安全、造成环境污染，带来严重的社会问题。
早期的设备维修体制基本上是事后维修，即设备发生故障后再进行检修；后来又逐步推行定期维修，随着对设备故障机理的研究和设备管理水平的提高，人们认识到定期检修存在着“维修不足”和“维修过剩”的问题。
因此，通过设备状态监测与故障诊断技术，实现设备的“状态维修”成为现代设备管理和维护的必然需要。
1 状态测试与故障诊断技术的概念设备状态监测与故障诊断技术的实质是了解和掌握设备在运行过程中的状态，评价、预测设备的可靠性，早期发现故障，并对其原因、部位、危险程度等进行识别，预报故障的发展趋势，并针对具体情况作出决策。
由此可见，设备状态监测与故障诊断技术包括识别设备状态监测和预测发展趋势两方面的内容。
具体过程分为状态监测、分析诊断和治理预防三个基本环节，如图1所示。
1.1 状态监测状态监测是在设备运行中，对特定的特征信号进行检测、变换、记录、分析处理并显示、记录，是对设备进行故障诊断的基础工作。
检测的信号主要是机组或零部件在运行中的各种信息(振动、噪声、转速、温度压力、流量等)，通过传感器把这些信息转换为电信号或其他物理量信号，送入信号处理系统中进行处理，以便得到能反映设备运行状态的特征参数，从而实现对设备运行状态的监测和下一步诊断工作。
1.2 分析诊断分析诊断实际上包括两方面的内容：信号分析处理、故障诊断。
信号分析处理的目的是把获得的信息通过一定的方法进行变换处理，从不同的角度提取最直观、最敏感、最有用的特征信息。
分析处理可用专门的分析仪器或计算机进行，一般情况下要从多重分析域、多个角度来分析观察这些信息。
分析处理方法的选择、处理过程的准确性以及表达的直观性都会对诊断结果产生较大影响。
故障诊断是在状态监测与信号分析处理的基础上进行的。
进行故障诊断需要根据状态监测与信号分析处理所提供的能反映设备运行状态的症兆或特征参数的变化情况，有时还需要进一步与某些故障特征参数(模式)进行比较，以识别设备是在运转正常还是存在故障。
如果存在故障，要诊断故障的性质和程度、产生原因或发生部位，并预测设备的性能和故障发展趋势。
这是设备诊断的第二阶段。
1.3 治理预防治理预防措施是在分析诊断出设备存在异常状态，即存在故障时，就其原因、部位和危险程度进行研究并采取治理措施和预防的办法。
通常包括调整、更换、检修、改善等方面的工作。
如果经过分析认为设备在短时间内尚可继续维持运行时，那就要对故障的发展加强监测，以保证设备运行的可靠性。
根据设备故障情况，治理预防措施有巡回监测、监护运行、立即停机检修三种。
2 状态测试与故障诊断技术的发展阶段设备状态监测与故障诊断思想的酝酿，可以追溯到很久以前，但真正形成一种技术并应用到生产实际中，还是近几十年的事。
特别是近30年来，随着科学技术的不断进步和发展，尤其是测试技术、计算机技术的迅速发展和普及，以及计算机硬件的大幅度降价，为设备状态监测与故障诊断技术的广泛推广应用创造了条件。
状态监测与故障诊断技术的发展可分为以下几个阶段：第一阶段：依靠现场获取设备运行时的感观状态(如异常震动、异常噪音、异常温度、润滑油液中是否含有磨削物等)[收稿日期] 2009-08-04[作者简介]李建华(1963-)，男，江苏姜堰人，本科，讲师，厂长，主要研究方向为机械制造和状态检测。
并凭经验或多位专家进行分析研究确定可能存在何种故障或故障隐患。
第二阶段：随着测量以及测量仪器的深入研究发展，状态监测逐步发展为依靠测量仪器测量设备的某些关键部位，以获取参数(如频率、振幅、速度、加速度、温度等参数)并记录下来，通过计算出某些固有参数与测量参数进行对比，确定故障点或故障隐患点，或者通过对某些参数多次测量的数值进行比较，依据其劣化趋势确定其工作状态(是否出现故障或故障隐患)。
第三阶段：随着计算机的发展，软件的开发，设备管理已进入计算机管理模式，状态监测与故障诊断技术也发展到计算机时代，一些专用的状态监测仪器(如数据采集器)不仅具有测量、记录现场参数，还能进行一些简单的数据分析处理，要作进一步的分析处理时，只需将数据采集器上的参数通过通讯线传入计算机，计算机便能对这些数据作出综合分析，并显示出相关的图谱如：倍频谱图、倒频谱图、时域频谱图、幅值图等。
并可通过计算机上的专家系统对所测的数据进行综合评价(如设备是否该修理或还可使用多长时间后应修理)。
第四阶段：随着其他各门学科的进一步发展和计算机网络技术的飞速发展，状态监测域故障诊断技术方面的研究工作已进入深度和广度发展的阶段，研究工作从监测诊断系统的开发研制进入到诊断方法的研究；监测诊断手段由震动工艺参数的监测扩大到油液、扭矩、功率、甚至能量损耗的监测诊断；研究对象由旋转机械扩展到发动机、工程施工机械以及生产线；时空范围由当地监测诊断扩大到异地监测，即监测诊断网络。
图1 状态监测与故障诊断的三个阶段Fig.1 Three stages of condition Monitoring and Fault Diagnosis3 状态测试与故障诊断技术的发展趋势3.1 智能化诊断技术的推广应用近几年随着对状态监测和诊断技术理论研究与开发工作的不断深入以及高精度、高性能、高信息量的传感器的出现，状态测试与故障诊断技术的新方法也不断出现，如模糊诊断、专家诊断、神经网络诊断以及上述各种诊断的复合。
在诊断方法方面，人工智能已成为当今的发展趋势，不仅是因为人工智能的发展为其提供了强大的理论基础及实现工具，而且还因为对于复杂系统的诊断确实需借助于人工智能，才能达到最佳效果。
3.2 大型关键机组网络化在线监测的推广应用大型关键机组的故障对企业生产秩序有严重影响，而传统的人工定期监测和轴振动仪表在线监测无法适应快节奏生产的要求，存在着诸如机组起停机及异常等重要瞬态过程难以捕捉，异常原因难以追溯；尽管某些设备安装了在线监测仪表，但仅有一个轴振动总值，没有频率分析、窄带分析、存储和专家诊断功能；精密点检周期间隔内，慢性事故突发或不确定因素引起的突发事故无法预知等缺陷。
通过在线监测，可将关键机组置于全过程监控之下，连续监测诊断各种问题，有效保证机组安全运行，为适时维修提供依据。
因此关键机组安装在线系统是今后的必然趋势。
3.3 由分散性状态监测向综合监测或信息化监测诊断发展在传统的设备管理模式下，设备状态信息分散地存储在安装检修部门、运行车间、机动科(点检站)等不同的地方，成为信息孤岛，难以发挥应有的作用。
建立设备管理信息系统后，可使分散的状态信息集成化，由分散性的设备状态监测向设备状态综合监测或信息化监测诊断转变，并逐步成为设备管理信息系统中设备点检子系统的主要内容。
随着该系统的发展完善，将可自动生成设备维修工单甚至备品备件工单。
3.4 向网络化专业设备监测诊断发展设备状态监测和故障诊断技术在许多企业难以推广，原因不在于技术，主要是缺少人才。
状态监测与诊断技术是涉及多学科的综合性技术。
人才的培养需要较长时间。
从发达国家的发展过程来看，未来技术人员的分工越来越细，设备监测和故障诊断的开展将以社会化为主，设备监测诊断公司(设备诊断医院)以及基于Internet网络的远程设备监测诊断服务将逐步成为主流。
随着技术的发展，还将形成行业性、区域性甚至国家级的设备监测诊断中心。
设备监测诊断公司将与许多企业的监测中心相连接，积累大量的设备监测和诊断信息。
为企业提供异地诊断服务。
还可在网上组织或邀请不同行业、不同地区甚至不同国家的诊断专家对设备故障进行会诊，实现专家知识共享。
3.5 向全员设备状态监测管理发展企业设备管理人员可以分为以下三类：(1)决策控制层又称高级管理层；(2)过程控制层又称中级管理层；(3)现场控制层又称低级管理层。