可用于机械形态监测与毛病诊断的信号有振动诊断、油样阐发、温度监测和无损检测探伤为主，其他手艺或方式为辅的场合排场。这此中又以振动诊断涉及的范畴最广、理论根本最为雄厚、研究得最为充实。目前，数码印刷资讯在振动信号的阐发处置方面，除了典范的统计阐发、时频域阐发、时序模子阐发、参数辨识外，上海印刷公司近来又成长了频次细化手艺、倒频谱阐发、共振解调阐发、三维全息谱阐发、轴心轨迹阐发以及基于非平稳信号假设的短时傅里叶变换、Winger分布、Hilbert-Huang变换和小波变换等。而现代人工智能的研究为机械毛病诊断注入了新的活力，毛病诊断的专家系统不只在理论上获得了相当的成长，且己有成功的使用实例，作为人工智能的一个主要分支，人工神经收集的研究己成为机械毛病诊断范畴的一个最新研究热点。

　　我国诊断手艺的成长始于70年代末，而真正的起步该当从1983年南京首届设备诊断手艺专题座谈会起头。虽起步较晚，但颠末近几年的勤奋，加上相关部分多次组织外国诊断手艺专家来华，已根基跟上了国外在此方面的程序，在某些理论研究方面已和国外八两半斤。目前我国在一些特定设备的诊断研究方面很有特色，构成了一批本人的监测诊断产物。全国各行业都很注重在环节设备上配备毛病诊断系统，出格是智能化的毛病诊断专家系统，在电力系统、石化系统、冶金系统、以及高科技财产中的核动力电站、航空部分和载人航天工程等。工作比力集中的是大型旋起色械毛病诊断系统，曾经开辟了20种以上的机组毛病诊断系统和十余种可用来做现场毛病诊断的便携式现场数据采集器。透平发电机、压缩机的诊断手艺已列入国度重点攻关项目并遭到高度注重；而西安交通大学的“大型旋起色械计较机形态监测与毛病诊断系统”，工业大学的“机组振动微机监测和毛病诊断系统”。设备诊断工程核心颠末多年研究，研制成功了“轧钢机形态监测诊断系统”，“风机工作形态监测诊断系统”，均取得了可喜的。

　　机械毛病诊断是一种领会和控制机械在运转过程的形态，确定其全体或局部一般或非常，晚期发觉毛病及其缘由，并能预告毛病成长趋向的手艺。油液监测、振动监测、噪声监测、机能趋向阐发和无损探伤等为其次要的诊断手艺体例。

　　跟着计较机手艺、嵌入式手艺以及新兴的虚拟仪器手艺的成长，毛病诊断安装和仪器己经由最后的模仿式监测仪表成长到此刻的基于计较机的及时在线监测一与毛病诊断系统和基于微机的便携式监测阐发系统。这类系同一般具有强大的信号阐发与数据办理功能，能全面记实反映机械运转形态变化的各类消息，实现毛病的切确诊断。跟着收集手艺的成长，近程分布式监测诊断系统成为目前的一个研究开辟热点。