状态监测与故障诊断技术是一门紧密结合生产实际的工程科学，是现代化生产发展的产物，状态监测与故障诊断技术起源于美国和欧洲等工业发达国家。早在20世纪60年代末，美国国家宇航局就创立了美国机械故障预防小组；英国成立了机械保健中心。1971年，美国麻省理工学院的Beard在博士论文中首先提出用解析冗余代替硬件冗余，通过系统的自组织使系统闭环稳定，再利用比较观测器的输出得到系统故障信息的新思想，标志着基于解析冗余的故障诊断技术的诞生。

经过几十年的理论研究和实际应用，状态监测与故障诊断技术为提高系统的可靠性和安全性开辟了一条新的途径，并在技术进步和市场拓展的双重驱动下得到了迅速的发展，产生了巨大的经济效益和社会效益。

我国的设备监测与故障诊断产业起步较晚，但经过多年快速发展，该领域从技术理论到应用实践都取得了巨大的进步。随着现代自动化技术水平的不断提高，工业设备制造和工程系统的复杂性大大增加，系统的可靠性与安全性已成为保障经济效益和社会效益的一个关键因素，成为我国先进装备制造业和传统工业自动化升级的重要基础保障，受到各行各业的高度重视。我国设备监测与故障诊断技术的发展可分为以下几个阶段：

第一阶段：依靠现场获取设备运行时的感观状态，如异常振动、异常噪音、异常温度、润滑油液中是否含有磨削物等，并凭经验或多位专家进行分析研究确定可能存在何种故障或故障隐患。

第二阶段：随着测量以及测量仪器的深入研究发展，设备状态监测逐步发展为依靠测量仪器测量设备的某些关键部位，以获取如频率、振幅、速度、加速度、温度等参数并记录下来，通过计算出某些固有参数与测量参数进行对比，确定故障点或故障隐患点，或者通过对某些参数多次测量的数值进行比较，依据其劣化趋势确定其工作状态。

第三阶段：随着计算机技术的发展和软件技术的开发，工业设备管理已进入计算机管理模式，状态监测与故障诊断技术也发展到计算机时代，一些专用的状态监测仪器不仅具有测量、记录现场参数，还能进行一些简单的数据分析处理，要作进一步的分析处理时，只需将数据采集中获取的参数通过通讯线传入计算机，计算机便能对这些数据做出综合分析，并显示出相关的图谱如：倍频谱图、倒频谱图、时域频谱图、幅值图等，并可通过计算机的专家系统对所测的数据进行综合评价。

第四阶段：随着其他各门学科的进一步发展和计算机网络技术的飞速发展，状态监测领域故障诊断技术方面的研究工作已进入深度和广度发展的阶段，研究工作从监测诊断系统的开发研制进入到诊断方法的研究；监测诊断手段由振动工艺参数的监测扩大到油液、扭矩、功率、甚至能量损耗的监测诊断；研究对象由旋转机械扩展到发动机、工程施工机械以及生产线；时空范围由当地监测诊断扩大到异地监测，即监测诊断网络。

随着国家工业设备自动化升级、大力发展先进装备制造和两化融合战略的深入推进，以及工业互联网的科学技术进步，我国工业设备状态监测与故障诊断的智能化水平不断提升，应用领域不断拓展。智能化在线监测市场需求将呈现快速增长趋势，行业迎来快速发展期。

中金企信国际咨询公布《2021-2027年中国工业设备状态监测与故障诊断行业市场分析及投资可行性研究报告》

（2）主要应用市场状况：当前，我国工业设备状态监测与故障诊断主要应用于风电、石化、冶金等领域，上述领域企业设备投资较大，且对生产运行过程中的连续性、稳定性和高效性等要求较为严格，因此设备智能运维的需求较高。风电、石化、冶金等主要应用领域的细分市场具体情况如下：

①风电行业：风力发电机组是风能转换为电能的核心设备，受风电场建设区域限制，主要分布在戈壁、丘陵、沿海或海洋等地域偏远、人员稀少地区。风电行业具有设备运行位置高、设备维修费用高、日常巡检难度大、现场工作人员易流失等行业特点。近年来，随着风电机组故障或事故频发造成的经济损失或人员伤亡案例逐年增加，风电机组的状态监测与故障诊断技术得到越来越多的关注。通过使用有线监测系统可有效实现对风力发电机组远程集中实时监测，提升设备监测和管理智能化水平。因此，智能化有线监测系统在风电行业中逐步获得广泛应用。

为规范风电发展秩序和提升风电行业设备管理水平，国家能源局于2011年颁布行业标准NB/T31004-2011《风力发电机组振动状态监测导则》，规定陆上2MW以上（含2MW）风电机组和海上风电机组需安装有线监测系统。对于《风力发电机组振动状态监测导则》颁布前已安装的巨大存量市场，因设备投运年限均已较长，已逐渐进入机械系统故障高发期，面临越来越严峻的设备资产管理挑战，通过使用有线监测系统来保障设备安全运行，指导运行维护工作，已成为业内共识。《风力发电机组振动状态监测导则》对风电行业状态监测应用提出了明确的要求，对加强状态监测与故障诊断系统在风电设备的应用起到巨大的推动作用。风电市场成为我国状态监测与故障诊断行业最重要的下游应用市场之一，其巨大市场容量为行业不断发展提供了广阔的空间。

近年来，我国风电电源建设投资规模整体呈上升趋势，从2013年的650亿元增加至2019年的1,171亿元。根据中国电力企业联合会公布的数据显示，2013-2019年，我国风力发电并网装机容量年复合增长率为20.94%，呈现逐年增长趋势。截至2019年底，我国风电并网装机容量为21,005万千瓦，较2018年同期增长14.00%；2013-2019年，我国风电发电量亦逐步上升，截至2019年12月，我国风力发电量为4,057亿千瓦时，累计增长10.9%。

风能作为一种可再生能源，蕴量巨大，近年来日益受到世界各国的重视。世界能源理事会（WEC）数据显示，全球陆地风能资源超过1万亿千瓦。全球风能理事会（GWEC1）预测，到2030年风电年新增市场达到145GW，累计市场达2,110GW；到2050年，年新增市场达到208GW，累计市场容量达5,806GW。随着各国风力发电产业不断受到重视和持续发展，状态监测与故障诊断产品未来在该领域市场空间广阔。

②石化行业：石油化工行业具有典型的连续生产的特点，工艺技术复杂，对反应装置、仪表、设备状况要求严格，且化工原料、产品易燃易爆，对安全管理要求较高，设备一旦出现突发故障轻则导致设备非计划停机，重则导致安全生产事故发生。往复压缩机、离心压缩机、螺杆压缩机、泵、风机等关键设备的稳定运行是石化企业安全生产的基石，石油化工企业需在关键性的往复压缩机、离心压缩机、机泵等设备上安装状态监测与故障诊断系统，以对其进行状态监测和故障诊断。

石油化工行业设备安全、可靠、稳定的运行直接关系到企业的人员生命财产安全和经济效益，2010年中国石化下发的《关于切实做好高温油泵和重要机泵安全运行的指导意见》中明确提出了“建议有条件的企业安装在线机泵群状态监测系统”。2015年4月，国家安监总局组织的对二甲苯生产企业安全专项检查中也提出了“对二甲苯生产装置高温泵增加温度和振动监测系统，实现在线监测”的政策性要求。随着我国工业化与信息化的不断融合，以及石油化工行业不断向生产过程智能化、资产全生命周期管理智能化转型升级，构建更为先进、实用的状态监测与故障诊断系统成为石油化工行业的迫切需要。

石油化工行业在我国国民经济的发展中有重要作用，为社会发展提供必要的石油能源和化工产品，是中国的支柱产业之一。据国家统计局数据：截至2019年12月末，石油和化工行业规模以上企业26,271家，全年增加值比上年增长4.8%。2019年，石油和化工行业营业收入12.27万亿元，比上年增长1.3%，占全国规模工业营业收入的11.6%。巨大的行业市场规模，以及石化企业自身设备状态监测与故障诊断需求不断增加，为状态监测与故障诊断系统在石油化工行业的不断应用拓展提供了广阔的市场空间。

③钢铁行业：钢铁行业属于资产密集型产业，炼铁、炼钢、热轧和冷轧等阶段生产自动化程度高、连续运行时间长、生产环境恶劣，设备的可靠性直接影响着企业生产的连续性和产能，是制约钢铁企业经济效益增长的重要因素之一。状态监测与故障诊断系统具有数据实时采集、数据精度和准确度高、极大降低巡检人员工作量等优点，作为传统设备管理手段的重要技术升级已经被越来越多的钢铁企业所接受和规模化应用。

钢铁行业作为我国支柱产业之一，为经济的持续快速发展做出了重要贡献，但也正面临着转型升级压力和信息化、智能化不足的困境。《钢铁工业调整升级规划（2016-2020年》明确提出：要全面推进我国钢铁行业智能制造，将远程运维服务作为重点培育的智能制造新模式试点示范之一，支持优势企业搭建工业互联网平台，建设关键设备状态监测体系，开展远程运维服务。据国家统计局统计，2019年我国粗钢产量9.96亿吨，同比增长8.3%，钢材产量12.05亿吨，同比增长9.8%，我国大型规模的钢铁企业达数百家，钢铁企业大型、关键设备众多。钢铁行业的巨大规模以及行业自身设备远程运维服务体系建设需求，为状态监测与故障诊断系统提供了广阔的市场空间。

（3）行业发展趋势：近年来，振动与噪声理论、测试技术、信号分析与数据处理技术、计算机技术及其他相关基础学科的发展，为设备状态监测与故障诊断技术的进步打下了良好的基础，而工业生产逐步向大型化、高速化、自动化、流程化方向发展，又为设备状态监测与故障诊断技术开辟了广阔的应用前景。未来，我国的设备状态监测与故障诊断行业的发展趋势主要表现在以下几个方面：

①监测技术与诊断方法智能化发展：近年来，随着对状态监测和诊断技术理论研究与开发工作的不断深入，且高精度、高性能和高信息量的现代化传感器技术不断获得突破和实现产业化应用，状态监测与故障诊断的新方法也不断出现，如模糊诊断、专家诊断、神经网络诊断以及上述各种诊断的复合。在诊断方法方面，人工智能已成为未来的发展趋势，不仅是因为人工智能的发展为其提供了强大的理论基础及工具，而且还因为对于复杂系统的诊断确实需借助于人工智能，才能达到最佳效果。

②网络化在线监测获得广泛应用：工业设备的故障对企业生产秩序有严重影响，而传统的人工定期监测和离线监测无法适应快节奏生产的要求，存在着诸如机组起停机及异常等重要瞬态过程难以捕捉，异常原因难以追溯的情况；且缺少频率与窄带等数据分析、存储和专家诊断功能。在离线精密点检周期间隔内，设备慢性损坏或不确定因素导致的突发事故无法预知，而通过网络化在线设备状态监测，能够实现设备状态的传输与数据存储分析，实现工业设备的全覆盖、动态、连续监控，并且可以对监测数据进行诊断分析，预知和判定当前设备的损坏程度与危险级别，保证工业设备的安全与稳定运转。通过智能化诊断分析，网络化在线监测系统在能够为工业设备的运行状态提供监测的同时，为设备的定期与不定期安检和维修提供科学依据。

③专业化社会分工日益明显：未来我国设备状态监测与故障诊断技术朝着专业化方向发展，分工越来越细，状态监测和故障诊断的开展将以一体化为主，能够提供专业化设备状态监测与故障诊断软硬件系统、拥有丰富诊断技术人才的整体解决方案提供商将会成为主流。

一方面，越来越多的企业选择将其监测中心与专业机构连接，委托专业监测与诊断机构完成对其设备提供远程在线监测和故障诊断服务；另一方面，能够提供在线设备状态监测并拥有较强设备诊断服务能力的服务商通过与众多企业的监测中心连接，积累丰富的诊断案例和服务经验，可以更好的为客户企业提供动态、实时和精确的远程诊断服务。未来我国将逐步形成行业性、区域性乃至国家级的设备状态监测与故障云诊断中心。