在《世界是平的》一书中，作者托马斯?弗里德曼曾描述这样一个场景：一架波音777客机在飞行途中引擎遭遇雷击，紧急关头，引擎上的传感器将引擎状态数据通过卫星传输到引擎制造商中心控制室的计算机上，人工智能复杂算法对数据进行分析，并自动判断引擎可能遭遇雷击，通知工程师关注。工程师对飞行引擎进行远程故障分析和诊断，决定飞机是否需要降落，以便进一步检查或维修，而无需等到飞机着陆才耗时进行地面检查。

如今，这一场景在中国的许多工业领域已经实现。在制造业转型升级的大背景下，越来越多的制造企业在向服务转型的过程中，将目光投向了代表智能服务新模式的远程运维服务，而远程状态监测和故障诊断是实现远程运维服务的数据基础和重要服务内容。

忆往昔：回溯状态监测发展历程

状态监测是为了指示机器运行状态，识别出机器状态的显著变化，通过一定的检测、监视、分析和判别方法，对异常、故障状态及时做出报警，对机器的状态参数（振动、温度等）进行监测，并为进一步的故障分析、性能评估等提供信息和数据的过程。

这是预知性维修的重要组成部分，能够及时发现故障的皁期征兆，采取相应措施，避免、减少重大事故的发生；一旦发生故障，能自动纪录故障过程的完整信息，以便事后进行故障原因分析；通过分析设备异常运行状态，揭示故障原因、程度、部位，为设备在线调理、停机检修提供科学依据，延长运行周期，降低维修费用；同时可充分地了解设备性能，为改进设计、制造与维修水平提供有力证据。一般而言，常见的状态监测包括：振动分析和诊断、润滑分析、声发射、红外热成像、超声测试（材料厚度／缺陷检测）、电机状态监测和电机电流特征分析、基于模型的电压和电流系统等。

回看状态监测几十年的历程，总共经历了从离线到在线，从监测到诊断，从转动机械到其他设备、从振动到其他参数，从本地到远程的发展。

从离线到在线：过去，由于传感器和数据采集器价格高昂，早期的状态监测都以离线式为主。一台可移动的数据采集系统，定期或不定期对多台机械设备进行不连续地数据采样，然后分析机器的状况。而现在，随着传感器、模数转换器（A／D） 和计算等成本下降，越来越多的机械设备能够支付在线监测的投资，从而实现了连续的数据采集。其好处是可以随时了解机械设备的运行状况，并根据状况采取合理的运行维护措施。

从监测到诊断：以往，监测系统仅提供一些状态参数的数值，展示这些参数的变化趋势，起到监测作用。如今，得益于信号处理技术的广泛采用，通过傅里叶变换、模式识别等算法，从信号中分离出与故障相关的敏感成分，使得分析和诊断功能不断加强。经过专业训练的工程师可以通过数据解读，分析和判断机械设备的故障。

从转动机械到其他设备、从振动到其他参数：针对转动机械的振动监测最早开始广泛采用监测技术，发展至今已经超过了50年。而今，随着红外热成像、超声、激光等新传感技术的发展，状态监测应用的对象也扩展到更广泛的设备和资产上，应用领域大大拓展。

从本地到远程：随着网络技术的发展，状态监测从本地监测逐步发展为远程监测。用户可以方便地将数据分享给千里之外的设备专家，以获得专业的分析诊断服务。

瞻未来：状态监测演进方向

状态监测经过数十年的发展，在未来又会怎样演进呢？以下是一些可能的发展趋势：

从维护到资产管理再到服务的新模式：状态监测目前是预知性维修的重要组成部分。近两年，一些先进企业，如中国石化、神华集团等，在智能工厂项目中，将状态监测作为资产管理的核心模块、评价和管理企业生产的核心资产。随着行业中专业分工的不断深化，状态监测将回归到本原，成为设备制造商和专业服务商为设备用户提供全生命周期增值服务的重要基础和手段，状态监测将由技术导向转变为服务导向。甚至，状态监测可以为重要设备、资产的金融保险服务创新创造条件。如德国安联保险，对配备合格状态监测系统的风力发电机提供更优惠的保费。