由于汽轮机工作环境恶劣，所以在汽轮机故障诊断系统中，对传感器性能要求就更高。目前对传感器的研究，主要是提高传感器性能和可靠性、开发新型传感器，另外也有相当一部分力量在研究如何诊断传感器故障以减少误诊率和漏诊率，并且利用信息融合进行诊断。 汽轮机叶片故障诊断中存在的问题有：检测的手段、材料性能、复杂故障的机理、人工智能的运用及汽轮故障诊断的发展前景与趋势。 目前,汽轮机故障诊断系统中的振动信号处理大多采用快速傅立叶变换(FFT),FFT的思想在于将一般时域信号表示为具有不同频率的谐波函数的线性叠加,它认为信号是乎稳的,所以分析出的频率具有统计不变性。FFT对很多平稳信号的情况具有适用性,因而得到了广泛的应用。除此之外,应用热力学分析诊断汽轮机性能故障也是一个重要手段,另外还有声发射法、油分析、无损检测技术等。声发射法主要用于动静碰磨故障检测、泄漏检测等。

由于汽轮机工作环境恶劣，所以在汽轮机故障诊断系统中，对传感器性能要求就更高。目前对传感器的研究，主要是提高传感器性能和可靠性、开发新型传感器，另外也有相当一部分力量在研究如何诊断传感器故障以减少误诊率和漏诊率，并且利用信息融合进行诊断。
汽轮机叶片故障诊断中存在的问题有：检测的手段、材料性能、复杂故障的机理、人工智能的运用及汽轮故障诊断的发展前景与趋势。
目前,汽轮机故障诊断系统中的振动信号处理大多采用快速傅立叶变换(FFT),FFT的思想在于将一般时域信号表示为具有不同频率的谐波函数的线性叠加,它认为信号是乎稳的,所以分析出的频率具有统计不变性。FFT对很多平稳信号的情况具有适用性,因而得到了广泛的应用。除此之外,应用热力学分析诊断汽轮机性能故障也是一个重要手段,另外还有声发射法、油分析、无损检测技术等。声发射法主要用于动静碰磨故障检测、泄漏检测等。