故障檢測、隔離和恢復 (FDIR) 是控制工程的一個子領域，它涉及監控系統、識別故障何時發生以及查明故障類型及其位置。 可以區分兩種方法：指示故障的傳感器讀數的直接模式識別，以及分析傳感器讀數與源自某些模型的預期值之間的差異。 在后一種情況下，如果差異或殘差超過某個閾值，則通常認為檢測到故障。 然后故障隔離的任務是對故障類型及其在機器中的位置進行分類。 故障檢測和故障檢測 (FDI) 技術大致可分為兩類。 這些包括基于模型的 FDI 和基于信號處理的 FDI。

在基于模型的 FDI 技術中，系統的某些模型用于決定故障的發生。 系統模型可以是基于數學或知識的。 一些基于模型的 FDI 技術包括基于觀察者的方法、奇偶空間方法和基于參數識別的方法。 基于模型的 FDI 方案還有另一種趨勢，稱為集合成員方法。 這些方法保證了在一定條件下故障的檢測。 主要區別在于，這些技術不是尋找最有可能的模型，而是省略了與數據不兼容的模型。

右圖所示的示例通過使用真值表和狀態圖說明了飛機電梯反應控制器的基于模型的 FDI 技術。 真值表定義了控制器如何對檢測到的故障做出反應，狀態圖定義了控制器如何在每個執行器的不同操作模式（被動、主動、備用、關閉和隔離）之間切換。 例如，如果在液壓系統 1 中檢測到故障，則真值表會向狀態圖發送一個事件，指示應關閉左側內部執行器。 這種基于模型的 FDI 技術的好處之一是，這種反應控制器還可以連接到執行器液壓系統的連續時間模型，從而可以研究切換瞬態。

在基于信號處理的 FDI 中，對測量值執行一些數學或統計運算，或者使用測量值訓練一些神經網絡以提取有關故障的信息。

基于信號處理的 FDI 的一個很好的例子是時域反射計，其中信號沿著電纜或電線發送，并將反射信號與原始信號進行數學比較以識別故障。 例如，擴頻時域反射計涉及沿著線路向下發送擴頻信號以檢測線路故障。 還提出了幾種聚類方法來識別新故障并將給定信號分成正常和故障段。

機器故障診斷是機械工程的一個領域，涉及發現機器中出現的故障。 其中一個特別完善的部分特別適用于旋轉機械，這是最常見的類型之一。 為了識別最可能導致故障的故障，使用多種方法收集數據，包括振動監測、熱成像、油粒子分析等，然后利用光譜分析、小波分析、小波變換、短期等方法對這些數據進行處理。 傅里葉變換、Gabor 展開、Wigner-Ville 分布（WVD）、倒譜、雙譜、相關法、高分辨率頻譜分析、波形分析（在時域，因為頻譜分析通常只涉及頻率分布而不涉及相位信息）等。

該分析的結果用于根本原因故障分析，以確定故障的原始原因。 例如，如果診斷出軸承故障，則很可能軸承本身并未在安裝時損壞，而是由于另一個安裝錯誤（例如，未對準）導致軸承損壞。 診斷軸承的損壞狀態不足以達到精確維護的目的。 需要找出根本原因并加以補救。 如果不這樣做，更換的軸承很快就會因同樣的原因磨損，機器將遭受更大的損壞，仍然很危險。 當然，由于在數據收集階段進行的光譜分析，原因也可能是可見的，但情況可能并非總是如此。

最常用的故障檢測技術是時頻分析技術。 對于旋轉機器，機器的轉速（通常稱為 RPM）不是一個常數，尤其是在機器的啟動和關閉階段。