当前,以旋转机械状态监测为基础的预知维修日益受到国内外企业的推崇,同时可视化以其直观而形象的特点成为许多领域况相追逐的的一个目标.鉴于此,该文重点研究了可视化的故障诊断方法,以及旋转机械的可视化故障诊断和预测系统.针对传统的故障诊断不够直观的特点,该文提出一种故障可视化方法.借助自组织特征映射的特点:即网络输出层特征平面能基本反映样本数据的分布情况,将高维的,不同种类的故障样本数据进行降维和聚类,显示在一个二维的平面上.使每种类别的样本占据平面上不同的区域.据此能够很好地对新样本进行识别,从而达到故障可视化的目的.针对旋转机械的振动的特点,该文深入讨论了利用时间序列模型预测振动趋势的方法,并提出了职何处理现场数据的非平稳性,非正态性,奇异值和模型类型判别方法,以构建合适的模型,实现对振动趋势进行准确的多步预测.结合上述两种方法,该文提出了用于旋转机要故障的可视化监控和状态预测的方案,就基关键技术进行了分析,并利用工业现场的数据对其理论部分进行了验证.结果表明,利用该方案进行可视化地机器状态监控和预测是直观而有效的.