AHD是一种端对端的数据分析方法，用于实时或离线故障检测和特征描述。AHD利用计算机中运行的自适应分析软件，可以为任一复杂系统（如管线，桥梁，舰船，平台，飞机、先进的设备和工业系统等）提供实时自主式诊断和预测。
它是一种基于数据的设备装备的健康评估和状态总体评价方法，可以实现长期稳定的自动化数据特征（信标）模式操作。AHD执行运行设备对象系统与监控管理中心的通信，提供有关设备的健康和状态的完整、稳定、简明的压缩信息。
AHD的体系结构由多种便于传感器数据、基于物理的系统动态模型、符号数据模型和统计模型融合的独特部件组成。它具有两个出众的特征：（1）具有广泛的适用性，AHD几乎可以检测和预测任何被测系统的故障；（2）可以检测并在大多数情况下可以解决过去未知的或不能训练的异常问题。该方法已在众多系统上与种类迥异的传感器和计算数据一起使用，无需详细的系统知识或复杂的先期训练。其灵活性和已获证明的对新事件的推理能力，使其对各种位置状态需要做出现场响应的自主式大型装备的监测尤其有价值。
以前，对于许多自诊断方法，如基于模型的方法和神经网络方案，在多数情况下，这些方法需要在建模和训练上有巨大的投入，而且这些方法在超出模型或训练范围时效果较差，在存在数据不确定性时效果也不佳。由于AHD的基本结构不同于这些方法，理论对象模型对AHD方法而言是有用的，但不是必需的。AHD的训练过程比较简单，而且可不断改进。该系统能够在训练范围以外还能够发现系统异常问题与特征。
AHD提供现场识别和隔离异常状态的能力，避免了遥测大量原始数据和大量的地面分析工作。AHD能够隔离可能影响安全、导航或性能的所有异常情况，从而减轻工作人员的工作负担。AHD是一种可不断改进的自主式技术、不但可以自主工作，还可提供压缩信息以辅助人的操作决策。因此，该系统对极端情况，也就是全自主情况和全部由操作员控制的情况以及介于其间的情况都适用。
特征监测是AHD设计的原动力。特征监测是一种压缩监测方法。该方法是将现有工程数据的子集通过所监测系统按照规定的方式进行传输，这种方式不是实时地将全部监测原始数据下传，而是将现场监测系统的对象系统根据现场监测数据和分析结果划分成几种运行特征状况，这些特征状况可以是：（1）系统正常工作；（2）异常或引起注意操作；（3）性能降级或严重故障；或（4）完全故障。
特征状况采用一种通过对原始数据采用流数据挖掘方法、得到更浓缩的数据进行发送。只有在系统操作员请求或要求给予特别注意时才发送额外的数据。换言之，状态特征监测代表一种机器朝自主方向发展的趋势。然而，要使这种方法现实可行,必须首先克服大量障碍。该方法的核心是，设备必须具有完成精确、及时和经证实的自诊断和分析处理的能力。这种自诊断必须不仅能提供一种安全的工作剖面，而且必须至少与中心的专家完成的效果相当。敏感性差、产生误报或要求人工干预的系统不是有效的系统。
AHD的核心方法是：构造一种根据全部可获得的观测值表征系统的分析策略，然后针对典型的使用阶段对这些特征进行分析与训练。在这点上，AHD推理机的功能就如同人分析解决问题一样——借助经验和其他可用资源（已知的结构、模型、仿真等），学习掌握一组特征属性，掌握正常范围，然后注意和检查其中的偏离现象。
AHD这种方法在实际应用时可以作为在几乎所有监测系统中都能见到的常规的监控器和报警装置的补充。这种方法还便于实现自动化的决策支持系统。
它可以广泛应用于各种其他机械设备和电气系统的安全监测中。包括强电供电品质监测，空调系统状态监测、建筑结构监测以及厂区环境沉降监测等技术领域。