目前，各种健康状态管理系统在国外，尤其是在美国已经逐步得到应用。在早期，健康状态管理技术首先是在陆军装备直升机上面得到了应用，并且逐步形成了健康及使用监测系统。在航天领域，则早于20世纪70年代就提出了航天器综合健康管理的概念。直到目前由几个国家军方合作开发的JSF项目中将上述全面解决方案正式称为PHM系统。在国内，北航可靠性工程研究所较早地开展了金属撕碎机故障监测系统方法和技术成用方面的相关研究，从PHM的人一机一环完整性认知模型出发，对金属撕碎机故障预测技术进行了分类和综述。

　　系统金属撕碎机故障诊断是对系统运行状态和异常情况进行监测，并根据得到的数据来为系统的金属撕碎机故障恢复提供依据。要对系统进行金属撕碎机故障诊断，首先必须对其进行检测，在发生系统金属撕碎机故障时，对金属撕碎机故障类型、金属撕碎机故障部位及原因进行诊断，最终给出解决方案，实现金属撕碎机故障排除和运行恢复。就机械设备系统而言，为保证系统运行稳定性，可以针对其专门设计金属撕碎机故障预测及诊断方案。现有的金属撕碎机故障诊断方法有基于基于人工神经网络的金属撕碎机故障诊断方法、模糊理论的诊断技术方法、金属撕碎机故障诊断专家系统等。