当代工业中，机械装备是生产运行的重要载体，机械装备的运行稳定与否直接影响生产效率、产品质量和生产安全。传统的事后维修、定期检修模式存在时间耗费、漏诊、非计划停机等问题，难以适应智能制造过程下装备高效运维的要求。故障诊断与预测性维护系统通过发挥传感技术、数据处理、人工智能等多学科的优势，实现装备运行状态感知、故障定位、寿命趋势预判和维护决策优化，是提升装备可靠性、降低装备运维成本的重要保障。本文以机械装备故障诊断与预测性维护系统为主要研究对象，对系统重要内涵和发展背景进行梳理、系统架构、关键技术、应用场景的分析，聚焦已存应用痛点，提出优化措施，预测技术发展趋势，为工业企业安装智能化运维系统，完善装备全生命周期管理提供依据和参考，整个论文围绕系统应用全过程进行，兼顾技术原理和落地实效，注重学术性和实用性的结合。