故障预测与健康管理（PHM）技术包括故障诊断、故障预测与健康管理相关技术，突出装备健康管理理念。美国“工业物联网”和德国“工业 4.0”的启动，促进了 PHM 技术以及应用PHM 技术所实现的预测性维护的发展与推广。 
现阶段国内外地面工业领域的故障诊断技术发展迅速，在装备检修、工业制造等领域，开发出有效的诊断算法，实现部件、设备以及系统级的故障诊断，保障工程机械、工业生产线等故障预测与健康管理等。 
故障诊断系统智能化程度高低决定了综采工作面开采的无人化程度，针对故障诊断系统最为关键的压力、电流、行程和温度传感器，本项目从工艺特点出发，分析故障原因，提炼故障特征模型，开发故障诊断算法，实现故障同步诊断，重大故障提前预警，保障综采工作面高效、稳定的运行。项目主要研究了综采工作面关键故障原因和机理分析、设备传感器故障诊断算法设计、故障诊断系统软件设计及开发三部分。
在榆家梁项目部署综采工作面故障诊断系统，实现工作面内无人巡检、自主监测，故障诊断和预警。项目研发了煤炭行业无人化的关键技术，国内领先，商业前景广阔。该方案有较好的技术移植性，可用于工业行业电、液、温控系统设备的故障监测预警。