在滚动轴承的健康监测体系中，振动分析虽为主流手段，但面对低速、重载或结构受限工况时往往力不从心。此时，温度监测、油液分析与声发射等非振动类诊断方法便展现出不可替代的价值。尤其当多种技术融合应用时，可显著提升故障识别的准确性与早期预警能力。
温度信号对润滑状态变化极为敏感。一旦润滑油失效、油膜破裂或局部摩擦加剧，轴承温升会迅速响应。通过高精度热敏元件实时追踪温升趋势，不仅能判断润滑是否正常，还能间接反映载荷异常或装配问题，为预防性维护提供关键依据。
油液分析，特别是铁谱技术，在磨损机理识别方面具有独特优势。该方法可从润滑油中分离并定量分析微米级金属颗粒，依据其形貌、尺寸和成分，精准判断磨损类型——是疲劳剥落、粘着磨损还是磨粒损伤。这种“血液检测”式的诊断方式，使设备内部状态可视化，实现从“看不见”到“看得清”的跨越。
而声发射技术则擅长捕捉材料内部微裂纹扩展或表面微小冲击事件释放的高频弹性波。在低转速甚至启停阶段，传统振动信号信噪比极低，但声发射仍能有效拾取瞬态能量脉冲，特别适用于早期点蚀、微剥落等缺陷的探测。
将上述三类参数进行多维融合——以温度判断系统热态、以油液揭示磨损本质、以声发射捕捉瞬态异常——可构建互补性强、鲁棒性高的综合诊断模型。这种多源信息协同策略，正成为现代智能运维体系中提升滚动轴承故障诊断可靠性的重要路径。
