摘要：本文针对工程现场在线监测系统存在的本地资源有限性问题展开研究。运用可视化技术实现机械设备状态的快速异常检测。为了节省本地资源,提高监测效率,在处理海量的实时监测数据时需要作两方面的考虑,一方面,运用可视化技术对实时数据进行异常检测,以便保留下异常状态的实时数据做进一步诊断处理,解决本地资源的有限性问题；另一方面,对实时数据做可视化处理,把表征系统状态的统计特征通过图像表示出来,既可供操作者观察,也可上传监控中心以图像的方式留存系统状态信息。本文以滚动轴承的运行状态为研究对象,分别用三种可视化方法从不同角度阐述了基于可视化技术的设备状态异常检测问题。首先,从检测数据的波形统计出发将时间序列位图技术应用于滚动轴承的异常检测。研究发现滚动轴承正常状态和异常状态的时间序列位图差异明显,应用时间位图技术可以很好的对机械系统进行异常检测。另外,提出了一种基于时间序列位图技术的波形分析方法。其次,从特征量的角度出发以雷达图作为可视化方法进行滚动轴承的异常检测。制定了正常状态“基准雷达图”作为机械系统状态正常与否的标准,实现了滚动轴承的异常检测。再此基础上,提出了“状态圆”的概念,使得到的雷达图可识别性更强,在滚动轴承异常检测上取得了更明显的效果。最后,从机械系统运行状态出发,利用基于相空间重构的递归图技术进行滚动轴承的异常检测。研究发现递归图对冲击特性非常敏感：其图形模式与冲击异常波形相对应,可以实现滚动轴承状态的异常检测。本文的工作成果将在诸多领域如矿山移动式设备的在线监测、佩带式人体健康监测、军用移动车辆的状态监测等领域具有一定的应用前景。