智能故障检测是指通过人工智能、自动识别、分析和诊断机器学习、数据挖掘等技术的故障，以提高系统的可靠性和质量。以下是智能故障检测领域里程碑技术综述：

1. 根据规则：该方法采用专家知识和规则库进行故障检测，但需要手动编写标准，不能适应复杂的系统结构和故障模式。

2. 基于模型的方法：该方法应用概念模型或统计模型来建模和分析系统，但需要大量的数据和模型培训，难以解决非线性和复杂的系统。

3. 根据数据驱动模式：该方法利用机器学习和数据挖掘算法分析大量数据，学习系统的行为和故障模式，然后自动诊断故障。该方法已成为智能故障检测的主要技术。

4. 深度学习方法：该方法利用深度神经网络对系统进行建模和分析，可以处理非线和复杂的系统，但需要大量的数据和计算资源。

5. 基于模型和数据结合方法：该方法将模型与数据驱动方法相结合，利用模型的物理问题和数据的统计特性对系统进行诊断，可以提高诊断的准确性和可靠性。

6. 分布式智能故障诊断方法：该方法采用分布式计算和通信技术，对各节点进行实时监控和诊断，可提高系统的可靠性和鲁棒性。

7. 智能故障诊断系统集成方法：该方法集成了多种故障诊断方法和技术，形成了完整的智能故障诊断系统，可以提高系统的全面性和可靠性。

以上是智能故障检测领域里程碑该技术的发展和应用将进一步促进智能故障诊断技术的发展和应用。