现代机械设备正朝着大型化和高功率的方向发展，设备振动问题越来越引起人们的关注。
机械振动是工程中普遍存在的现象，机械设备的零部件和整机都有不同程度的振动。机械设备的振动往往会影响其工作精度，加剧机器的磨损，加速疲劳破坏；而随着磨损的增加和疲劳损伤的产生，机械设备的振动将更加剧烈，如此恶性循环，直至设备发生故障和破坏。
振动加剧往往是伴随着机器部件工作状态不正常、乃至失效而发生的一种物理现象。有60%以上的机械故障都是通过振动反映出来的。不用停机和解体，通过对机械振动信号的测量和分析，就可对其劣化程度和故障性质有所了解。如今，振动的理论已相当成熟，方法更加简单易行。
当旋转机械发生故障时，在敏感点的振动参数的峰值和有效值往往有明显的变化，或者出现新的振动分量。因此对机器进行故障诊断时，通常是在故障敏感点进行第一类振动测量。但是，当机器有故障时，往往产生新的激励，如果激励是一种脉冲，则其包含的频率成分是十分丰富的。
机器或其部件对此激励的响应主要是以其各阶固有频率所做的振动。显然，不同的部件其固有频率是不同的。因此，如要寻找或判断故障源，就需要进行第二类振动测量。旋转机械发生故障的主要特征是机器伴有异常的振动和噪声，其振动信号从幅域、频域和时域反映了机器的故障信息。
因此，了解旋转机械在故障状态下的振动机理，对于监测机器的运行状态和提高诊断故障的准确率都非常重要。利用振动监测系统可及时发现和识别这些异常振动现象，通过振动发展趋势观察分析，控制或减少振动，避免发生重大事故。
机械故障诊断与监测的任务是对振动信号进行特性参数提取，并依据特征参数进行设备正常与否的分析，以及对特征参数序列进行数据解释，同时对故障信息进行传递和显示，并通过适当途径进行报警和处理。
在现代科学技术条件下，振动故障诊断与监测技术不断进步，智能诊断与远程监测技术应用于振动领域，诊断与监测系统日趋复杂，功能不断扩展，精度也更高。
