故障特征提取（fault feature extraction），工学-机械工程-〔制造系统〕-机械制造系统监测诊断维护-机械故障诊断，对获取的各种状态信息进行加工、变换，以提取能够反映机械装备运行状态的时域、频域或时频域特征信息的信号分析与处理方法。是机械装备健康监测与故障诊断的核心问题之一。自20世纪60年代初，美国开展机械故障特征提取与分析技术方面的研究工作以来，故障特征提取与诊断技术得到了长足的发展。常用于特征提取的信号处理方法分为时域、频域和时频域三大类。时域信号处理方法主要包括相关分析、时间序列分析等。其中，相关分析是利用信号之间的相互联系以及噪声具有随机性的特点，实现信号的降噪处理，提取出有用故障特征，在振动分析中广泛应用于机械结构探伤。频域信号处理方法的基础是傅里叶变换和相应的快速傅里叶算法。借助于快速傅里叶算法实现的信号处理有频谱分析、倒谱分析、细化谱分析等。这些分析方法在故障特征提取中起到了重要的作用，但傅里叶分析方法只适合分析平稳的时域信号。