基于噪声与振动分析的机械系统状态监测方法主要包括以下几种：

1.频域分析法：该方法通过将信号转换为频域，分析机械系统振动的频率分布，从而确定系统中存在的振动源及其频率。可用于诊断机械系统的故障类型，例如轴承损坏、不平衡、过载等。

2.时域分析法：该方法通过对机械系统振动信号进行时域分析，可以提取出信号中的瞬时特征，例如振动信号的幅值、波形、峰值等，进而诊断系统的故障类型，例如齿轮故障、松动、磨损等。

3.小波分析法：该方法可以同时提取信号的时间域和频域信息，具有时频分析的优点。小波分析法可以通过分析信号的不同频段特征来诊断机械系统的故障类型。

4.人工神经网络法：该方法利用人工神经网络对机械系统的振动信号进行学习和分类，从而识别故障类型。这种方法可以自动处理大量数据，能够快速诊断故障。

5.统计分析法：该方法通过统计分析机械系统振动信号中的平均值、标准差等统计特征，以及相关系数、功率谱密度等信号特征，来诊断机械系统的故障类型。

基于噪声与振动分析的机械系统状态监测方法，可以实时监测机械系统的状态，并及时发现故障，从而保障机械系统的安全运行。