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异常运行状态数据获取困难是制约机械状态评估的主要因素。针对此问题，将模糊数学原理与基于免疫机理的否定选择算法应用于机械状态评估中，该算法在对机械正常运行数据学习的基础上就可对机械进行状态评估。通过对齿轮运行状态的检测结果表明，该方法对在异常数据缺乏的情况下的机械状态评估问题是可行有效的，为机械的状态评估提供了有效途径。