设备运行状态趋势预测技术是实现故障预报的关键技术，由于发展趋势信息的信噪比很低，与发生故障时相比其特征难以提取，传统分析方法难以进行有效故障预报，因此设备趋势预测技术是一项重要的且难度较大的现代技术。本项目从重要装备的安全保障需求出发，通过产学研合作，开展长期系统深入的研发工作，重点研发面向多类型大型旋转机电设备趋势预测技术及其系列安全监测仪器系统。
    任务来源于国家、行业的科技任务及企业实际需求，承担及完成的国家级、省部级相关重要科研项目10余项，包括：国家自然科学基金项目、国家科技重大专项、国际合作项目等；另外与企业合作科技项目50余项。
    项目主要技术内容包括：（1）设备状态趋势预测技术及应用研究。针对机电设备，特别是复杂大型关键设备，提出运行状态特征提取及趋势预测新方法，主要包括：提出设备长历程、变工况、非平稳状态下趋势特征提取方法，提高对设备未来故障发展的预见性；提出“时域－频域－时域”设备故障趋势敏感特征分量提取方法，趋势敏感特征分量的提取方法，提高故障预报的针对性；构建基于知识和粗糙集的数据挖掘系统和专家系统，提高故障预报的智能化自动化水平。（2）多类型大型设备安全监测系统研究与开发。提出面向多类型设备的故障预报监测系统集成方法，提高工程应用的适用性。多年来针对我国重要企业安全生产迫切需求，研发了基于设备故障预报新技术的系列安全监测系统，应用于油田采油厂大型注水机组、市政大功率供水机组、石化大型发电机组、铁路机车大功率动力机组、变负荷大型天然气动力设备、风力发电机组和跟踪型太阳能光伏发电机组等多类型重要机电装备。
    根据企业实际需求及设备特点，研发了基于故障预报新技术的系列安全监测仪器系统50余种；典型系统主要技术指标达到国际先进，所用智能非平稳趋势预测技术为首次采用，其中研发的新技术及新系统获得国家级知识产权共计24项，其中发明专利5项，实用新型、外观等专利15项，软件著作权4项；公开发表相关研究论文200余篇，其中国际三大检索系统收录60余篇，部分论文他引200余次；出版学术专著等5部。
    新技术及新系统在保证设备的安全运行、稳定产品质量、实行科学维护、节约维护费用、提高利用率、优化运行状态、节约能源消耗、改善工作条件及提升管理水平等方面发挥了重要作用，广泛应用于仪器仪表、制造业、航天、铁路、石化、电站、市政、冶金、煤炭、机床、国防、能源和环保等有关国计民生的许多行业，促进科技进步的领域广阔且作用显著。