當前，隨著造船技術的進步和遠洋運輸事業的飛速發展，輪機工程學科的發展也是日薪月異，相應的對船舶檢驗技術就提出了越來越高的要求。為滿足航運企業低成本、率的要求，遠洋船舶正日益大型化和智能化，且人員配置趨于減少，船舶安全航行更顯重要，同時也帶來對輪機設備安全性、可靠性的研究熱點。由于船舶機電設備的智能話程度越來越高，船舶的檢驗工作和機器的維護保養也越來越復雜。當船舶動力裝置發生故障時，如何快速而準確地進行故障診斷定位，使之迅速恢復動力，是船舶在海上安全航行的*條件。由此可見，船用設備的檢測和故障診斷技術是現代自動化船舶*的重要組成部分，機艙管理將由計算機進行數據采集、故障分析和經驗積累，并預測機艙內各種輪機設備故障。一種有效的判斷船用設備是否正常工作的檢驗方法，無論是對船舶運行還是船舶檢驗都顯得非常重要。常用的判斷方法有潤滑油法、性能參數法、振動噪聲法等等，其中利用振動信號技術目前已成功應用于機車軸承故障診斷、燃油系統振動故障檢測等實踐中，在實際生產中發揮著越來越重要的作用。
船用設備包括一些象柴油機、泵、壓縮機等大型往復機械和發電機組等旋轉機械，它們是保證船舶安全運行的關鍵設備，保障其安全、穩定、長期運行也是船舶檢驗人員進行船舶檢驗的首要目的。利用振動型號進行設備狀態檢測與故障診斷是通過掌握設備過去和現在運行中或基本不拆卸的情況下的狀態量，判斷有關異常或故障的原因及預測對將來的影響，從而找出必要對策的技術。它是一門綜合性技術，涉及傳感及測試技術、電子學、信號處理、識別理論、計算機激素和以及人工智能專家系統等多門基礎學科，是對這些基礎理論的綜合應用。目前國內大多數企業在生產中對大型設備的管理維修一般采用定期維修和事后維修方法，即按預定的檢修周期對設備進行維修或設備發生故障后才進行維修。定期維修有明顯的缺點，主要表現在過剩維修時間已到，也要按制度停機檢修。這不但浪費人力、物力和時間，還會因檢修不當而引起人因故障，從而人為增加維修費用。而維修不足則是規定的檢修未到，但設備已出現故障，其結果將導致生產系統的非正常停運。
因此，隨著機械設備自動化程度的提高，現場對設備的檢驗診斷及處理的質量和速度要求越來越高，同時對預測性維修與檢驗的呼吁也越來越高。國內外實踐表明，以計算機技術與故障診斷技術為基礎的利用振動信號的檢驗與在線監測能節省大量的維修費用，取得顯著的經濟效益，而且還能保證設備的安全運行，預防和減少惡性事故發生，消除故障隱患，保障人身和設備安全，提高勞動生產率。
近年來，隨著人工智能的發展，其技術在故障分類和模式識別中得到了很大的應用。隨著我國造船行業的蓬勃發展，船舶數量不斷增加，造船技術水平的不斷提高，對船舶檢驗也提出了越來越高的要求。因此，不斷的探索性的船舶檢驗方式，以適應新技術和新產品的要求，已成為現在船舶檢驗人員面臨的新的挑戰。
