设备故障诊断信号的采集
（一）感觉判定法现场人员根据积累的经验，可以利用感觉器官，通过视，听，嗅，触等方式，直接对机器状态作出判断，获得第—手资料，但这种方法是定性的，或者说是较粗略的，其应用范围受限制；
为此，往往需要采用一些简单的仪器来扩大人体感官判断的能力，如用于照明机器内部暗处的光纤搽头内囊仪、光学内孔检查仪 铸件内表面检查仪，红外测温仪，热敏涂料以及探测表面微小裂纹用的着色渗透剂等等。
（二）噪声和振动测量法
机器在运行过程中的噪声和振动是诊断的重要信息。通过对噪声或振功信号的测试和分析，能有效地识别机器的状态． 一般来说，在用该方法诊断机器状态时，总是首先进行噪声或振动总的强度测定，从总体上评价机器运行是否有问题：若有问题，再作深人分析，如进行频谱分析等
( 三 )磨损残余物测定法
机器零件，例如轴承、齿轮、活塞环、缸套等在运行过程中的磨损残余物可以在润滑油中找到。磨损残余物直接反映了零件的磨损状态，是诊断故障的一种重要信息。通过对油样中磨损残余物粒径分布，成分等特征的分析，可以判断机器是否正常运行，并预报故障的发生。
（四）整机性能测定法
该方法用测量机器的输出与输入酌关系来判断机器运行状态是否正常。如测量机床加工精度变化、粉碎机粉碎物粒度变化、泵的效率、柴油发电机组的耗油量与输出功率的关系等。
（五）零件性能测定法
对于机器可靠性起决定影响的关键零件的状况，除主要依靠直接观察，振动与噪声测量以及磨损残余物测定等一些方法外，还需有一些特殊的方法来确定。例如，采用电阻应变片，声发射等非破坏性检验方法来监测机器零件的状况，采用非接触式电子探头测量轴心的位置，
用热电偶测量轴承中摩擦发热的情况，安装专用的传感器测量汽缸衬套的磨损状况等等。
（六）其他方法
除了上述各种方法外，还有温度测量和监测技术、红外技术，声和翘声监测技术，声发射技术等。
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