为解决设备异常振动影响生产安全与设备寿命、传统振动监测方法难以满足现代智能运维需求的问题，以固定设备异常振动监测为研究对象，采用运行模态分析技术与自回归模型算法，构建异常振动智能在线监测与诊断系统，分析模态参数辨识原理、智能诊断算法实现及异常振动识别分级机制，并结合工程案例验证系统有效性。该系统通过自回归模型法从振动响应数据中反演模态频率、阻尼比和参与因子，无需测量激励信号，计算效率优于ITD法、ERA法等其他模态识别方法，且可集成于嵌入式处理器实现实时监测；将异常振动分为低频摇晃、中频振颤、高频抖动三类，依据模态参与因子、频率区间及阻尼比可自动判定异常类型与严重程度，并实施分级预警处置。工程应用案例表明，该系统能精准匹配异常发生时间与故障原因，诊断结果与实际检修情况高度相符；其原理与算法可推广至数控车床、数控磨床、轮对退卸机等多领域设备监测，可为设备预防性维护决策提供技术支持。