造成恶性循环，这增加了查找原发性故障的难度。
    为克服故障征兆的复杂性给故障诊断带来的困难，必须开阔思路，不拘泥于典型故障一
征兆的狭窄思路，从系统角度出发，进行由环境到机械，由局部到整体，由阶段到过程的
具体分析，将征兆、原因、故障机理有机结合起来加以研究，减少误诊率。
    1. 2 诊断知识的不确定性
    各种机械设备，由于复杂程度不同，工作环境各异，使我们获得的有关故障的知识往往
有不确定和不完善的一面。一般来说，我们不能等待某种故障完全发生后再得出结论，而必
须实施早期诊断，及时采取措施避免故障的进一步发展，这样，我们必须依据故障的部分
征兆或无任何征兆情况下作出诊断，这不可避免地带来误诊。
由于故障诊断资料不足，对故障的认识受到较大限制，给明确诊断带来困难，有时不能将
其有类似征兆的故障完全排除，有时所怀疑的故障的一般规律与故障征兆不完全相符，另
外排除了一种故障的可能，又缺乏对某种故障作出识别的足够依据，因此故障诊断的推理
过程往往也是模糊的，具有一定程度的不确定性。
    针对这种情况，充分研究故障诊断对象，建立合理的模糊知识体和模糊推理机，利用现
代人工智能原理实施诊断更符合故障诊断的性质，将提高诊断的可靠性。
    1. 3 理论的相对性
    任何理论与实际的故障过程相比，总有局限性，机械设备作为一个与环境和人共同组成
的有机体，是有差异的，理论只能大体概括故障诊断实践中的具体情况，同时，理论又受
到一定科学技术条件的限制，还存在尚待认知的领域。
    理论与具体故障相比，总是有一定距离的。以故障诊断的标准来说，它是以典型征兆为基
础而总结制定的，不太典型的故障，就未必都与诊断标准相符合，若将诊断标准当作教条
而一成不变，难免造成误诊。
    总之，我们所研制的诊断系统，应具有开放性和可扩充性，使系统具有不断完善的能力 ，
这是降低误诊率的重要途径。
    1. 4 诊断实践的局限性
    故障诊断的实践是机械故障诊断学形成发展的基础，对故障现象进行试验研究，虽然也
是获取相关知识的重要途径，但由于试验与机械系统实际运行情况、工作环境是有差异的，
所得出的结论必然存在一定的局限性，作为实施故障诊断的主体

—人，对机械系统的了解

程度及故障诊断的实践经验不同，得出的结论也有差异，如观察

1 幅机械图象，1 个经验

丰富的人，头脑中积累了大量故障知识，往往能较准确地从中把握机械运行状况，作出合
理诊断结论，尤其是对早期故障和不典型故障的诊断更是如此。因此，必须加强诊断的实践
环节，从实践中抽取有用的知识去扩充和丰富我们的诊断系统。
    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