一、故障模式识别技术本方向
主要开展复杂机械设备尤其是工程机械设备的损伤动态监测及故障辨识方面的相关基础理论与共性关键技术研究。通过以人工智能为核心的专家系统、人工神经网络、小波分析、模糊控制，支持向量机等技术对机械部分的故障进行诊断。对机械部分常见的故障进行定义，测量机械设备的特征信号如噪声、振动等，分析信号谱特征并进行选择，分类，并与定义好的故障信息加以比对，得出故障产生的原因，并给出相应的解决方案。
二、液压系统故障诊断技术
本方向以工程机械、自动化装备、生产线等机电液一体化设备以及工程机械核心液压元件为对象，结合计算机技术、网络技术、智能控制等技术，研究工程机械状态信号的检测理论与技术、故障信号谱特征提取与识别、故障智能诊断理论技术、故障诊断专家数据库的建立、故障诊断及信息发布子系统研究、多信号多特征融合的故障诊断系统研究。
三、基于物联网的专家系统构建技术
本方向主要是针对我国复杂机械设备安全管理方式落后、安全生产监督管理效率不高、监管方法偏重单一和运动式等缺陷，结合传感技术、计算机技术、检测技术、网络技术等手段监测建筑机械的各种信息，通过RFID、红外感应器、GPS、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把相关设备、专家系统与互联网连接起来，进行信息交换和通信，专家系统利用各种类型的诊断知识通过对监测到的信息进行分析、处理，对设备运动状态进行判断和推理。一旦设备发生异常，它可以通过推理判断找出故障的原因和发生故障的位置，最后给出诊断推理过程的解释和故障处理对策，在设备性能下降到一定程度或故障将要发生之前主动实施维修。以实现智能化故障信息识别、定位、设备监控和管理。
