对于在生产过程中连续运转的机械设备，根据它在实际运行中反映出来的代表自身运动特性的振动信号，使用设备诊断仪器或信号对设备进行在不停车状态下的在线监测，并对其收集到的信息进行诊断分析，做出正常、异常或故障部位的判断。
这是对动态设备而言。对于静态设备和工程结构的诊断，可以对其施加人工激励，根据这一做法反映出的设备动态特性立即进行信号，这样，测振动故障，就可以采用振动诊断技术对设备在静态状况下是否存在结构故障或裂纹做出故障诊断。这种振动诊断技术方便而且可靠，是对故障进行预测的一种应用广泛的诊断技术。
利用振动信号对故障进行诊断，测振动，是设备故障诊断方法中有效、常用的方法，机械设备和结构系统在运行过程中的振动及其特征是反映系统状态及其变化规律的主要信号，通过各种动态测试仪器拾取、记录和分析动态信号，是进行系统状态监测和故障诊断的主要途径．
统计资料表明，由于振动而引起的设备故障，在各类故障中占60%以上，据国内外报道，用振动的方法可以发现使用中的航空发动机故障的34%，可节约维修费用70%．
利用振动检测和分析技术进行故障诊断的信息类型多，量值变化范围大，而且是多维的，便于进行识别和决策，例如频率范围可以从0.01赫到几万赫，加速度可以从0.01g到成百上千个g，测振动仪器，这就为诊断不同类型的故障提供了基础．
测振振动的时域识别
直接利用振动的时间历程来求系统的模态参量。对自由振动，可以通过自由振动和脉冲响应函数(系统的时域特性参量之一，其傅里叶变换即机械导纳)的关系直接计算模态参量。对受迫振动，可以用数字时间序列分析方法或其他方法（如随机减量法、滤波法等）来计算模态参量。时域识别方法的优点是能利用运行状态下机器的振动信号，测轴承振动，适用于不能在实验室测试的大型结构；缺点是天然振源的激振力往往无法测定和控制，而仅能由响应值来识别，故精度较低。
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