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故障诊断技术的发展史全球机械工业飞速发展，各种高科技技术如雨后春笋般出现，企业的各种生产活动也越来越趋向于大型机械化。虽然机械化为生产带来了便利，但是，各种机械出现的故障也是层出不穷，并且变得愈加复杂和麻烦。比如一台大型机械，它可能出现故障的地方和故障的类型是我们无法预料的，同时，它的相同地方出现的故障在不同时间不同环境下的表现也可能不同。对于这些故障，如若没有丰富的经验的话，很难找到相应的错误，更别说要解决问题了。为此，设备故障诊断也在快速的发展着，同时还越来越复杂和困难。64609
故障诊断最开始来源于设备故障诊断，它包含两方面的内容：即对设备运行状态的监测和发现异常情况后对设备故障进行的分析、诊断、排除操作。设备故障诊断是随着设备管理和设备维修发展起来的。故障诊断总体上可以分为四个阶段[3]：
（1）原始诊断阶段
19世纪末至20世纪初，是故障诊断的萌芽阶段，各个领域的专家都只靠亲临现场去获取设备的状态信息，并根据自己的经验作出直接判断。这种方法简单而直接，因此在一些简单设备的故障诊断中显得经济实用。
（2）基于材料寿命分析的诊断阶段
20世纪初至1960年代，可靠度理论的发展和应用使得人们能够利用对材料寿命的分析与估计，以及对设备材料性能的部分检测，来估测设备的可能故障和使用情况以完成诊断任务。
（3）基于传感器与电脑技术的诊断阶段
该阶段始于1960年代中期，这期间，由于传感器技术的发展，各种诊断系统与数据的测试都变得更加的容易；另外再加上电脑的使用，这些都弥补了人们在数据处理上的低效率与困难。
（4）智能型的诊断阶段
人工智能技术的发展，特别是专家系统在故障诊断领域中的应用，进一步推动了故障诊断技术的发展。智能型的故障诊断是将原来以数值计算与信号处理为核心的诊断过程，用以知识处理和知识推理为核心的诊断过程所代替的诊断技术。目前已有不少成功的该类型系统，智能型诊断已成为当前诊断技术发展的新方向。
概括而言，故障诊断技术从最初的简单的现场鉴定到现在的人工智能检测，经历了一个艰辛的过程。同时也融合了更多的高科技技术，这不仅推动了故障诊断技术的发展，也促进了各种信息和技术的融合。
近代故障诊断技术已有三十几年的发展历史，它作为一门综合性的学科，在这个科技飞速发展的年代，也有了飞跃性的发展。从不同的角度来看，故障诊断有着不同的分类方法，但总的说来，故障诊断方法可以分为两大类：基于数学模型的故障诊断方法和基于人工智能的故障诊断方法。
最初的故障诊断技术主要是依靠数学模型进行人工估算而进行设备的故障诊断，这些一般是基于设备的输入输出与信号处理、状态估算和过程参数估算的方法。最近几年发展起来的智能型诊断系统则是基于电脑和网络来实现的。基于人工智能的故障诊断主要包括七种诊断方法，其中基于浅知识的方法、基于深知识的方法和基于深浅知识的混合方法都属于专家系统的方法[3]。基于专家系统的诊断方法是故障诊断领域中最为引人注目的发展方向之一，也是研究最多、应用最为广泛的一种智能型诊断技术。其他几种诊断方法分别是：基于案例的方法、基于类神经网络的方法、基于模糊数学的方法和基于故障树的方法。
我国的机械故障诊断技术在理论研究的方面一直紧跟国外发展的脚步，但是，在实践应用上离国外还有着一定的差距。在我国，故障诊断的研究与生产的实际联系不怎么紧密，进行研究的人员一般都在做着自己的研究，非常缺乏现场故障诊断的经验，这就使得他们的研究情况与实际应用相差很远。研究往往是从高等院校或科研部门开始，然后到个别的企业。在国外，故障诊断的研究则往往是从现场发现问题，进而反映到高等院校或者科研单位。论文肉