在工业设备的预测性维护中，如何尽早发现轴承的“亚健康”状态，是避免突发停机的关键。目前主流的三大监测手段——振动分析、声发射检测和油液分析，各有千秋，适用于轴承寿命的不同阶段。
根据相关研究数据，声发射技术对微小裂纹、表面剥落等初期损伤极为敏感。它能捕捉到材料内部因微观断裂释放的高频弹性波，因此在故障萌芽期就可发出预警，堪称“最早察觉异常的哨兵”。但其缺点是对环境噪声敏感，且信号解读复杂，需配合专业算法。
相比之下，振动分析在故障进入发展中后期时表现更优。当轴承出现明显磨损、滚道损伤或保持架松动时，振动频谱会出现特征频率及其谐波，诊断准确率高、技术成熟、应用广泛。然而，在故障初期，振动信号变化微弱，往往难以与背景噪声区分，容易“错过黄金窗口”。
而油液分析则另辟蹊径，通过检测润滑油中的金属磨粒成分、浓度和形态，直接反映轴承的磨损状态。尤其适用于判断渐进式磨损、润滑失效或污染侵入等问题。但它无法定位具体故障位置，也无法实时监测瞬态冲击事件，响应速度相对较慢。
实际应用中，单一技术常有盲区。例如某风电齿轮箱案例显示：声发射提前两周发现内圈微裂纹，振动分析在一周后才识别出特征频率，而油液分析则在故障恶化后检出铁系磨粒激增。这说明，多技术融合才是实现全生命周期监测的最佳策略。
