设备故障诊断技术始于上世纪 50-60 年代，随着计算机技术、传感器技术、信息技术的飞速发展，加之企业对设备进行状态检修的呼声越来越高，该领域取得了长足的发展，已形成为一门新兴的学科，称为“技术诊断学 [1]-[8]（Technical Diagnostics）或“工程诊断学”(Engineering Diagnostics)。

设备状态是指设备运行的工况，由设备运行过程中的各种性能参数以及设备运行过程中产生的二次效应参数和产品质量指标参数来描述。设备状态的类型包括：正常、异常和故障三种。设备状态监测是通过测定以上参数，并进行分析处理，根据分析处理结果判定设备状态。对设备进行定期或连续监测，包括采用各种测试、分析判别方法，结合设备的历史状况和运行条件，弄清设备的客观状态，获取设备性能发展的趋势规律，为设备的性能评价、合理使用、安全运行、故障诊断及设备自动控制打下基础。

故障诊断方法可分为：

1）基于数学模型的方法

此类方法又可分为基于输入输出和信号处理的方法、基于状态估计的方法、基于过程参数估计的方法等

2）基于人工智能的方法

此类方法也可分为：基于专家系统的方法（含基于浅知识的方法、基于深知识的方法和基于深浅知识的混合方法）、 基于人工神经网络的方法、基于模糊数学的方法、基于模糊神经网络的方法、基于遗传算法的方法、基于故障树的方法等。