故障診斷是一種了解和掌握機器在運行過程中的狀態，確定其整體或是局部的正常或是異常，早期發現故障及其原因，并能預測故障發展趨勢的技術，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技術方式。系統故障診斷是對系統運行狀態和異常情況作出判斷，并依據診斷作出判斷，為系統故障恢復正常提供依據。故障診斷現階段較為常用的有下列幾種：

1、溫度檢測法

通過監測軸承座等處的溫度判斷電機軸承故障，電機軸承發生磨損、剝落等故障時，在摩擦運轉過程中產生相對正常狀態較高的溫度，通過溫度變化可分析故障產生。但初期故障時溫度敏感度低，對早期故障很難發現，并且受外界環境影響較大，現階段使用較少。

2、油液監測法

油液可通過分析光譜或粘稠度故障診斷。但電機軸承工作環境差，油液容易造到其他污染物的影響，并且只適用于油潤滑，脂潤滑分析相對比較困難。

3、聲發射監測法

聲發射是一種相對比較先進的診斷方法，但現階段最大的問題就是成本較高，做研究性的工作是可以使用。它有著特征頻率明顯，對早期故障敏感的優勢，之后隨著硬件設備的不斷發展，會體現其優勢。

4、振動分析法

振動分析法成本低、性能好、處理簡單，微小故障也相對比較敏感，所以使用較多。現階段大部分的故障診斷運用與研究集中使用振動分析法。

現階段較為常用的技術分為兩種，基于模型和基于數據。隨著累積損傷理論的不斷發展，基于力學等方法的模型壽命預測方法逐漸獲得較多運用。基于數據方法隨著機器學習理論的不斷發展，尤其是深度學習循環神經網絡等技術的提出，逐漸成為研究的熱點領域，但現階段主要的問題是數據量較少，很難形成通用性的數據庫，各廠家企業數據庫封閉式管理，實際工況數據較少問題突出，之后進一步介紹各類壽命預測方法和實踐。

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