设备状态监测需要围绕运行工况、机械振动、温度、电气参数、工艺指标、润滑状态及环境因素等多维度数据建立体系，其中振动、温度与电流是核心基础指标，油液与工艺数据用于深度诊断。通过多源数据融合与趋势分析，企业能够实现故障预警与预测性维护，提升设备可靠性与资产利用率，未来发展方向将更加智能化与数据驱动。

常见的PHM数据集包括C-MAPSS发动机数据集、IMS轴承数据集、FEMTO/PRONOSTIA轴承数据集、PHM挑战赛数据集以及XJTU-SY轴承数据集等。这些数据集广泛应用于故障诊断与剩余寿命预测研究，在数据规模、工况复杂度和标签完整性方面各有特点。仿真数据适合算法验证，真实退化数据更利于工程落地。选择合适的数据集需结合研究目标与应用场景，未来PHM数据将向多模态与真实工业环境方向发展。