設備狀態監測與故障診斷技術是一種了解和掌握設備使用過程狀態的技術。它可以確定設備整體或局部是正常還是異常，能早期發現故障及其原因，并能預報故障發展趨勢。設備狀態監測與故障診斷過程包括狀態監測、故障檢測、故障識別或診斷、故障分析與預測、故障處理對策與建議等［1］。
在汽輪發電機組的各種故障中，振動故障是一類對生產和運行產生很大影響的故障。一方面，振動故障的診斷比較復雜，處理時間比較長；另一方面，振動故障一旦發散釀成事故，所造成的影響和后果是十分嚴重的［2］。
1 大型汽輪發電機組狀態監測和故障診斷
由于我國用電的需要和資金制約，降低老機組故障發生率，延長老機組的使用壽命是非常重要的［3］。目前在國內電廠各類大型汽輪發電機組的運行監測方面，只有部分裝有美國本特利公司或德國飛利浦公司的振動監視系統，尚有許多機組的監視系統是落后和不完善的。由此可見，開展大型汽輪發電機組的故障診斷技術研究是非常必要的。
隨著機組容量增大，所出現的振動故障也越來越復雜，目前采用的在線監測裝置一般只具有振動專家系統的很少且很不完善。利用先進的檢測、診斷儀器，采取科學有效的技術方法開展現場故障診斷工作是目前電廠各類機組故障診斷和預測分析的主要方法［4］。
目前在國際上，以美國為主的西方發達國家在大型汽輪發電機組在線監測與診斷技術的綜合研究方面處于領先地位：一方面，美國的信號處理與數據分析技術發展較快，而這些處理機、分析儀和數據采集系統是機械設備狀態監測的基礎和核心，是發展后續技術（故障診斷）所不可分割的部分；另一方面，美國的幾家專業公司，如Bently，IRD，BEI，從事對大型電站機組的運行和監控的研究，以及對機組可靠性、安全性、維修性與經濟管理技術方面的研究，已有了40多年的歷史，建立了龐大的數據庫管理系統，并開展了專家系統的研究，具有雄厚的數據與軟件實力。此外，國際上還有許多著名的診斷儀器公司，如丹麥的B＆K，德國的申克及日本的武田理研等，生產有多種用于設備診斷的分析儀器及軟件系統。然而國外的在線監測系統、現場診斷儀器及診斷管理軟件一般價格十分昂貴，且存在維護不便、因缺少漢化而使用不便等問題，因此還難以在我國基層電廠普及。
我國工業企業的設備診斷技術自1983年起步，初期主要應用于石化、冶金及電力等行業，進入20世紀90年代后，迅速滲透到國民經濟的各個主要行業。其中旋轉機械的故障診斷是診斷技術應用最廣、涉及行業最多的應用領域，如電力行業中的汽輪發電機組，石化行業的壓縮機，航空工業的各種航空發動機等。大型汽輪發電機組的在線監測與故障診斷技術作為國家“七五”、“八五”重大科技攻關項目，并在“九五”期間仍繼續受到支持，其重要意義是顯而易見的。西安交通大學、哈爾濱工業大學、清華大學等一些高校及西安熱工研究院等一些研究單位在大型汽輪發電機組故障機理及其診斷技術研究方面總體上處于國內領先水平。但是，由于近年來大型汽輪發電機組單機裝機容量的不斷增大（如國內目前己投產700 MW汽輪發電機組），而對大型機組許多常見故障的機理、故障特征及現場診斷方法的研究還有待進一步的深入。此外，在現場信號采集與故障診斷儀器及數據管理軟件的研制方面，國內雖有一些大學及研究所推出了自己的產品，如北京振通檢測技術研究所推出的902和903便攜式數據采集器、重慶大學測試中心的QLSA－W型振動噪聲測試分析儀、大連理工大學推出的PDM2000數據采集分析儀及管理軟件等，但隨著計算機技術尤其是微處理器及軟件技術的飛速發展，上述裝置及軟件系統在性能指標、可靠性、軟件對不同公司數據采集裝置的適應性等方面均存在一定的局限性。
