传感器监测是设备状态监测领域应用最为普遍的核心技术之一。通过在设备关键部位部署各类传感器，实时采集温度、湿度、振动、压力等多维度运行参数数据，基于数据特征实现对设备运行状态的精准研判。该技术具备实时性强、响应迅速的优势，可及时捕捉设备异常征兆，但对系统资源存在一定占用需求，且传感器部署与校准需遵循专业标准。

此类监测方法基于数据驱动理念，通过对设备海量历史运行数据进行特征提取、模型训练与优化，构建设备状态预测模型，实现对设备未来运行趋势的智能化预判。其核心优势在于预测精度高、智能化程度强，适用于复杂工况下的设备状态评估，但模型训练需依托充足的高质量历史数据，且对算法优化与数据预处理能力要求较高。

远程监测技术借助云平台、物联网（IoT）网络架构等技术手段，实现对分布式设备的远程状态监控、数据传输与运维管理。该方法可突破空间限制，提升跨区域设备管理效率，降低现场运维成本，但需重点保障网络传输的稳定性、数据传输的安全性及终端设备的互联互通性。

上述三类技术方法各具技术特性与适用场景：传感器监测技术适用于对实时性、精准性要求较高的设备在线监控场景；机器学习算法驱动监测更适用于大规模设备集群的趋势预测与故障预警；远程监测技术则为跨区域、分散式设备的集中化管理提供有效解决方案。在实际工业应用中，建议根据设备类型、工况条件、管理需求等因素，实现多种技术方法的有机结合，以构建全方位、多层次的设备状态监测体系。

设备状态监测是工业生产过程中保障设备可靠性、降低故障停机损失的核心技术支撑。本文系统阐述了传感器监测、机器学习算法驱动监测及远程监测三类主流技术方法的技术原理、核心优势与应用局限，为工业企业根据实际场景选择适配的监测方案提供了专业参考。通过科学的技术选型与系统集成，可最大化发挥设备状态监测的技术价值，为工业生产的稳定高效运行提供保障。