1. 5 获取数据的不准确性
在实施故障诊断过程中，首先应获取机械系统运行的有关数据。机械运行过程中
往往受外界环境及各种随机因素影响，使获取的数据具有某种程度的不准确性，
容易造成误诊。因此须采取必要数据预处理手段，减少随机因素的影响，剔除其
中的趋势项、奇异项等，提高数据准确性，这也是降低误诊率的必要条件。

1. 6 诊断人员不专业
诊断人员的素质也决定了诊断结论的正确程度。诊断人员的理论知识、实践经验、
方法知识以及执行故障诊断时的态度都可能导致误诊。同时，诊断人员在综合运
用知识、理论联系实际、善于解决实际问题等方面的能力也会影响诊断结论。

2 机械故障诊断中信息提取
2.1 信息提取不可靠
    机械故障诊断分为直接诊断和间接诊断，但由于受到设备结构和工作条件的
限制，直接诊断往往难以进行。因而，多采用间接诊断，即通过二次诊断信息来
间接判断设备中关键零部件的状态变化。而诊断测试便是获取二次诊断信息必备
的关键环节。最常见的是振动测试

(位移、速度、加速度)和声音测试。

然而，由于各种原因，获取的数据可能发生偏差。体现在

3 个方面:(1)数据没有

正确反映客观存在

;(2)数据的信噪比低;(3)数据的不完备性。如果把这些不准确的

数据当成有效数据来分析，就很可能发生误诊。

2. 2 信息处理不准确
    能够快速、有效地提取反映机器故障信息的特征是机械故障诊断的关键。诊断
特征主要通过对设备采集来的信号进行分析和处理获取。这些特征可能是一些简
单的时域特征，如峰峰值、均方根值、峭度等，或者工艺参数特征，如油温、油压
等，还有一些复杂的频域特征及基于全息谱的特征，如转频椭圆及轴心轨迹等。
目前，各种特征提取方法层出不穷，如统计模拟、小波分析、独立分量分析、频域
分析、全息谱分析等，为诊断对象的特征提取提供了有效的解决方案。在应用中
许多方法都有其应用的前提条件。而且，在不同的应用场合，各种方法还可能存
在其局限性以及数学上的精确性问题。在实际应用中，如果没有注意到这些，就
可能引起误诊。

2. 3 信息不完美
对于一个诊断对象，如果其运行状态较复杂，由于客观条件和手段的限制等原
因，可能使获得的信息难以确切地给出诊断结论，主要体现在以下

3 个方面:

(1)信息不完备。在诊断实践中，故障与诊断信息之间并非一一对应的关系。1 个
信息对应多个不同的故障，而

1 个故障也表征为多个不同的信息。这就需要掌握

充分的有用信息来区分不同的故障。否则，就可能出现误诊。
(2)信息不一致。诊断信息不一致在诊断实践中也是较常见的现象。这些信息之间
存在一定程度上的冲突。也就是说，某些信息很大程度上支持故障

F1，否定故

障

F2;相反，另一些信息则支持故障 F2，而否定故障 F1。此时，误诊也容易发

生。