故障诊断（FD）始于（机械）设备故障诊断，其全名是状态检测与故障诊断（CMFD）。它包含两方面内容：一是对设备的运行状态进行检测；二是在发生异常情况后对设备的故障进行分析、诊断。设备故障诊断是随设备管理和设备维修发展起来的。欧洲各国在欧洲维修团体联盟（FENMS）推动下，主要以英国倡导的设备综合工程学为指导；美国以后勤学（Logistics）为指导；日本吸收二者特点，提出来到全员生产维修（TPM）的观点。81832

（1）国内研究状况

    我国自80年代中期就开始了对故障诊断的研究。从整体上看，这还尚属于跟随发展研究，但在一些领域也取得了丰硕的成果，并已成立高校、研究所以及工厂的梯队式研究、开发和应用层次。国内高校每年都有许多相关的论文发表。由简单的状态监侧向故障的诊断和预测方向发展，随着现代化管理向系统工程的发展，诊断技术由同步到不同步，由单参数测量到多参数测量，由人工诊断到自动诊断等。论文网

（2） 国外研究状况

    1967年美国宇航局倡导成立了美国机械故障预防小组，英国在相同时期，以R。A。Collacott为首成立UK Mechanical Health Monitor Center,从故障诊断技术的研究和应用；与此同时，瑞典、挪威、丹麦、日本等国也在发展相应的技术，如瑞典的轴承监测、挪威的传播诊断、丹麦和日本的相关诊断仪器等。目前已有多种信号分析仪可供滚动轴承的故障诊断，美国恩泰克公司根据滚动轴承的振动时域波形的冲击情况推出的“波尖能量”法及相应仪器，对滚动轴承的故障诊断非常有效果。　

    近些年来，纵观国内与国际故障诊断方法技术研究发展，主要集中在三个领域，一是故障诊断策略与模式的研究，如分布式监测诊断模式、基于 Internet 的远程分布式监测诊断模式等；二是智能诊断方法与技术的研究，如基于行为的神经网络诊断方法、基于多智能体（即多代理）的诊断方法等；三是故障特征分析与特征量提取的研究，如小波分析和时域分析方法的应用等。 故障诊断发展至今已经提出了大量的诊断方法。国际故障诊断学权威 P．M．Frank教授将所有的故障诊断方法划分成以下三类： 

（1）基于解析模型的方法

    基于解析模型的方法是在明了诊断对象数学模型的基础上，按一定的数学方法对被测信息进行处理诊断，可分为状态估计法、等价空间法和参数估计法。目前该方法得到了深入研究。但在实际情况中，往往难以得到对象的精确数学模型，因此大大限制了基于解析模型诊断方法的使用范围和效果。

（2）基于信号处理的方法

    基于信号处理的方法是利用信号模型，如相关函数、频谱、自回归滑动平均、小波变换等，直接分析可测信号，提取诸如方差、幅值、频率等特征值，从而检测出故障。 

（3）基于知识的方法

    基于知识的故障诊断方法包括：专家系统故障诊断方法、模糊故障诊断方法、故障树故障诊断方法、神经网络故障诊断方法和数据融合故障诊断方法等等。由于近些年来人工智能及计算机技术的迅速发展，故障诊断技术有了新的理论基础。从而产生了基于知识的故障诊断方法，该方法由于不需要知道对象的精确数学模型，而且具有某些“智能”特性，因此是一种很有生命力的方法。