在工业应用中，基于振动检测的机器状态监控(CbM)越来越重要。公司寻求优化机械寿命和性能并降低拥有成本，同时有些企业试图围绕此类信息的提供开发新的业务模式。为了准确表示需要监控的机械，必须收集大数据集以确定设备在正常工作模式下和故障情况下的基线工作点。一旦收集到这些数据，便可创建算法或阈值检测例程来为该设备提供正确的分析。