多层感知器）已在一些产业的故障检测和诊断上有不错的成果，这些应用像是变速器、机械部组（也就是轴承)、压缩机、风力发动机及燃气涡轮发动机及钢板等。
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