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针对故障检测和隔离的深度学习技术.随着人工神经网路的研究进展，以及使用复杂层次的深度学习演算法的发明，已经发展了新颖的分类模型来处理故障检测及诊断的任务。大部份的浅学习模式会从信号中提取一些特征值，因此和原来信号相比，会有维度缩减的情形。连续小波转换的再配合卷积神经网络，可以直接分类成正常的案例及异常的案例。这类的技术避免了忽略重要故障讯息的问题，在故障检测及诊断上的性能也有提昇。此外，透过将信号转换为影像的建构过程，可以用卷积神经网络，透过振动影像的特征来识别故障的信号。