可用于机械状态监测与故障诊断的信号有振动诊断、油样分析、温度监测和无损检测探伤为主，其他技术或方法为辅的局面。这其中又以振动诊断涉及的领域最广、理论基础最为雄厚、研究得最为充分。目前，在振动信号的分析处理方面，除了经典的统计分析、时频域分析、时序模型分析、参数辨识外，近来又发展了频率细化技术、倒频谱分析、共振解调分析、三维全息谱分析、轴心轨迹分析以及基于非平稳信号假设的短时傅里叶变换、Winger分布、Hilbert-Huang变换和小波变换等。而当代人工智能的研究成果为机械故障诊断注入了新的活力，故障诊断的专家系统不仅在理论上得到了相当的发展，且己有成功的应用实例，作为人工智能的一个重要分支，人工神经网络的研究己成为机械故障诊断领域的一个最新研究热点。
应该根据不同的机械传动结构进行判断。一般的方法如下：
(l)机床开动时有哪些异常现象。
(2)对比故障前后工件的精度和表面粗糙度，以便分析故障产生的原因。
(3)传动系统是否正常，出力是否均匀，背吃刀量和进给量是否减小等。
(4)润滑油品牌号是否符台规定，用量是否适当。
(5)机床何时进行过保养检修等。
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