机械故障诊断近五年内前景如何？女生在这一领域的发展？

HaHa

本人电子信息工程专业，有老师推荐我去考机械故障诊断方面的研究生。基于近段时间对机械故障诊断的了解，对于这个行业未来的发展，和女生在这一行业能够有的作为想要有一个更加客观的认识。
原文地址：https://www.zhihu.com/question/28443041

长长的路

女生和男生都不建议在这个领域发展，建议转向其他领域，因为工业上用不到很深奥的理论，机器学习和深度学习也是摆设。在学术界全是水，看不到陆地，如果真的对学术感兴趣，则另说。
XJTU-SY数据集轴承故障诊断 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/544536060
基于可调Q因子小波变换的信号处理与轴承故障诊断 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/542643597
基于可调Q因子小波变换的信号处理与轴承故障诊断 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/542643597
滚动轴承模拟故障信号生成及时频谱分析 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/539756136
经验小波变换在信号处理及轴承故障诊断中的应用 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/538252009
基于小波包分析的轴承故障诊断研究 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/537791706
看看故障诊断文献中的故障设置方法-中文论文篇 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/535762466
基于双树复小波变换DTCWT的轴承故障诊断 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/535393228
基于自适应Chirp模态分解的滚动承故障诊断方法 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/534321655
基于离散小波变换的滚动轴承故障诊断 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/534179963
基于改进最大相关峭度反卷积的轴承故障诊断方法 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/534128282
基于包络谱的轴承故障诊断方法-第2篇 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/533984966
小波分析随笔 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/533214477
基于CNN的轴承故障诊断及特征可视化 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/531748264
一种旋转机械故障诊断方法 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/531499108
希尔伯特(Hilbert)包络解调故障诊断-基于paderborn轴承数据集 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/53

队长是我

就业方面:机械故障诊断在企业对口岗位是设备维护，辅助行业而且岗位还少，大部分学这个的也都转行从事it了。
学术方面:圈子太小，主要是国内人在做，因为没什么意思，国外人都不屑于做，国内人都是为了发文章，做的东西基本没什么价值
综上，不推荐进入这个坑

清风寡欲

我从事故障诊断5年了，是在中国的一家民营企业，具体名字就不说了，有广告之嫌。前景很好，圈子很小，就业面也小。不过我建议你如果感兴趣，前几年能耐得住寂寞，下的了现场，在现场不怕苦，不怕脏就可以从事，故障诊断还是非常有意思的一个专业。
前景很好，我之前是学电子信息的，到这这家公司做工程，就是给客户安装调试仪器，干了一年觉得真没有意思，后来转行搞诊断，那时公司刚刚要成立远程诊断中心，当时就4个人，现在30+，而且还在招聘，我的工资待遇也是5年翻翻翻，因为干这个的少，只要干的精，待遇自然好，但也吃了不少苦。
圈子小，属于新兴行业，互相不认识的人，只要这个圈子里的，盘盘道就能扯上关系，当然大部分是同学、师生、同事的关系，蛮有趣的。
就业面确实小，我们这个城市，就一家做设备诊断的，但是现在都提倡云数据，也就是说基本是在家办公。

同花顺

机械故障诊断其核心还是信号处理，传统的故障诊断主要思路是模式识别，然而在工业系统应用中模式识别比较受限，不具有普适性。现在研究比较多的故障诊断技术主要还是采用信号处理来进行，它可以更灵活，也不需要太多的先验知识（机械装备历史故障数据）。所以，要做就做基于信号处理的故障诊断，其理论性和应用价值都相对较高。

继续前进

正值假期，借之前的问题更新一波自己的认识;不喜勿扰
       传统行业的故障诊断无外乎就是机理+数理模型了，对于各种公司智能模型的鼓吹、寿命的预测、数学孪生搭建一定睁大眼睛。无论人工智能怎样发展，技术怎样进步，故障诊断工程师永远都不会被替代，举个例子，无论技术多么发达，对病人下诊断结论必定的经验丰富的医生拍板，哪怕是算法给出了99%的可能患有疾病的概率。
     工业互联网貌似前两年很火，也涌现了一批的工业数据智能的创业公司，具体公司名称就不提了，以免有贬低诋毁的嫌疑。此类跟传统做振动故障诊断的公司没什么区别，不过是拉了些融资，有国外大学教授、博士经历的学者站台，承接传统行业的诊断项目微薄盈利，不断的烧钱，只希望坚持到有招一日，企业IPO上市融资，然后创始人就财务自由了，但真正创造了什么？
      有幸与其中一家公司的算法博士技术上聊了个把小时，虽然之前概念上公司宣传的不错，也有过几个落地的项目，交谈之中得知，他们本质上跟传统上做故障诊断的公司没什么区别，主要做定制项目，虽然招人开的价很高，但员工流动性确很大，主要靠做第三方企业项目，还需要不断的融资为生……而传统的故障诊断公司有产品在手，早就赚的盆满钵满，一套火电振动诊断TDM得30w+吧,一套风电的振动cms早些年也得5w+,头部公司装机量早就过万了，早就占领了市场，这是多少营业额啊！这些公司有产品、有利润、经历这么多年都还没上市，个把创业智能公司鼓吹数据智能、智能模型、寿命预测、phm.数字孪生就想上市融资发财？先看看自己做项目挣了多少钱吧，够不够发工资的，一遍遍的忽悠投资人也不是傻子……
        谈发展，扯的有点远了，故障诊断就那么些东西，机理模型拿振动来说就是分析频率，什么转速下，什么轴承或齿轮，应该表现出来什么故障频率都是有特定的规律可询的，就是个倍频或边频带关系，写个逻辑程序遍历一下，结果就出来了。再者是一些电气故障，或跟转速无关的，就更容易了……当然这些都需要不断的总结提炼，算法服务于诊断，相辅相成
       需要用机器学习吗？可以起到锦上添花的作用，利用不同故障样本库去提取故障特征，建立分类模型去分类，但是辅助功能或对未知故障特征，找不到故障跟特征的一一对应关系时使用。
       寿命预测用振动个人感觉就有些扯了，除非是特定设备，能够获取完整的设备劣化趋势曲线，个体符合一般规律，否则，用这个+机器学习不就是瞎搞么.
就到这吧


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      故障诊断真的是一个比较冷门的就业门类，对于非机械类研究生不建议涉及；如果进入这个行当，你可能会去的岗位：

• 专门从事故障诊断研究性质的科研院所。（跟地域有关，对口少，没仔细了解过，很久之前貌似中船有类似的岗位吧，现在好像是三一，不太了解,怕误导，自行招聘网站查找是否存在招聘单位）
  
• 跟电力相关的上市公司、如风机做故障诊断、火电汽轮机的故障诊断、还有挖掘机、冶金、石化、钢铁、航天等行业得故障诊断，但岗位也有限，不过这两年随着沪深上市开闸、注册制横空出世，一大波创业公司也随之涌现，准备大干一场，比如做振动诊断服务类的、做声学听诊的、做光纤诊断的、做超声诊断损伤的...（有多少是真赚钱的，自己品，细品，选择创业公司得慎重，有些就是烧融资得，公司靠不靠谱看盈利模式，做产品路线or 做项目路线？行业背景、资源关系够不够硬、创始团队出身是否足够优秀）
  
• 故障诊断一般都会用到传统的信号处理，所以也可以考虑信号处理的，往医学信号、雷达、声纳方向转也是不错的，医疗信号处理目前看比较火一点，做智能可穿戴设备的信号处理算法类的，比如手环、血压计、心电、脑电、呼吸等信号的处理分析，也有很有意思的产品。
  
• 机器学习算法类的岗位，貌似也是目前故障诊断研究的热点，不过感觉应用并不如图像成熟，不多说。现在远不是几年前会跑几个模型，调用个tensorflow就能找到好工作的时代了。
  

其他不知道了，找工作会个Java编程、会底层嵌入式开发、都比纯诊断来的强，不过编程的青春饭，年过30学习记忆力下降，大部分人转管理了，少数会坚持到35+，诊断类的是经验积累型的，跟医生一样，越老越吃香，不过得耐得住寂寞、下得了现场，喜欢从事的行业；

<hr/>5年前的：回看有些偏激，不修改留着；
不知道楼主是否读了机械故障诊断的研究生，电子信息工程，走通信，嵌入式方向都很好啊，机械故障诊断这个领域就业实在是太窄了，千万不要读，除非是学机械的，并对此敢兴趣。发展待遇的话跟通信，嵌入式也没法比。我读研也搞过故障诊断，基本上学校里搞故障诊断的教授们都在闷头写论文，不对，是让学生们写论文，造论文，编试验结果，然后毕业，学的几乎不能用。也不了解实际。
机械故障诊断就业的话，没看到有啥好的就业方向，诊断工程师基本上也是一个萝卜一个坑，做故障诊断的企业全国就那么几家，招不了几个人。
电子信息就不一样了，你可以学单片机，嵌入式，ＤＳＰ，FPGA，可以搞出点东西出来玩玩，了解硬件，又懂编程的话，走到哪里都吃香，物联网，大数据的时代，电子信息也是很火的，什么无人机，机器人，高科技啊，真正的可以让人感受到科技改变生活，而不是整体对着机械发呆。纯手打，忘采纳！