故障诊断(fault diagnosis)始于设备故障诊断，其全名是状态监测与故障诊断(CMFD)。在科学技术发展日新月异的今天，生产设备日益大型化、高速化、自动化和智能化，传统的主要靠双手和眼睛的诊断措施已远远不能适应了。现代机器故障诊断学就是为适应这一新形势而产生的。它是以可靠性理论、信息论、控制论和系统论为理论基础，以现代测试仪器和计算机为技术手段，结合各种诊断对象的特殊规律而逐步形成的一门新兴学科。
对机器故障机理、状态监测、诊断和预报的研究，始于美国和欧洲。70年代美国的飞机诊断技术，挪威的船舶诊断技术，以及瑞典的轴承监测技术都各有千秋，并取得了显著的社会和经济效益。80年代以来，日本在钢铁等民用工业部门的诊断技术方面发展很快。尤其是将模糊理论应用于诊断领域，具有明显的优势。目前我国在冶金、化工、交通等领域的研究和发展都取得了卓有成效的成果。

一、引言
二、故障检测
三、故障诊断
四、故障修复
五、故障容错
六、结束语

1 蔡萍、赵光军，现代检测技术与系统，北京：高等教育出版社，2002.7
2 Erik Frisk、Mattias Nyberg, A minimal polynomial basis solution to residual generation for fault diagnosis in linear systems, Automatica 37(2001)1417-1424
3 Rai K Aggarwal, A Novel Approach to Fault Diagnosis in Multicircuit Transmission Lines Using Fuzzy ARTmap Neural Networks, IEEE Trans on Neural Networks, 10:1214-1221,1999
4 吴今培，模糊诊断理论及其应用，北京：科学出版社，1995.6
5 郑政谋，最优线性滤波，西安：航空专业教材编审组（西北工业大学印装），1983.12
6 王仲生，智能容错技术及应用，北京：国防工业出版社，2002.9
7 胡昌华等，控制系统故障诊断和容错控制的分析和设计，北京：国防工业出版社，2000
8 C. W. Chan, Fault detection of systems with redundant sensors using constrained Kohonen networks, Automatic 37(2001)1671-1676
9 王霞，基于神经网络的非线性系统传感器故障诊断研究：[硕士论文]. 西安：西北工业大学，2002