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为了系统地阐述机械故障诊断中的误诊问题，给出了误诊的含义及分类：按照机械故障诊断推理过程的环节，详细分析了误诊产生的机理和具体的原因，针对这些误诊的潜在原因，提出了减少误诊的方法和措施。
一、机械误诊断的原因
从诊断结果与诊断对象客观存的差异来看，故障诊断的结论可分为确诊，误诊和漏诊。
1.1故障的复杂性
在故障诊断过程中，诊断对象的故障过程是复杂多变的，在故发展过程中，由于引起故障的因素在性质、特点及作用方式是不同的，机械功能状况和所受损害的具体情况也不同，使得故障征兆和演变具有不同形式，诊断中往往难以迅速准确地认识故障的性质，导致误诊，具体表现在以下几方面：
（1）故障的发展过程中，一种故障可能表现出多种不同故障征兆。如液压系统故障诊断中，电磁换向阀故障可能导致系统压力、流量不满足要求，脉动可能加剧，还可能导致系统工作温度升高等。而对不同诊断对象，即使是同一种机械，对同一种故障的反应也是有差异的。
（2）不同故障在发展过程中，可能出现相似的征兆，同种征兆可能对应多种故障形式。如回转机械中，各种故障的发生，往往都伴随着振动的加剧，而且在频域分析时，在相同倍频上，不同故障可能会有相似的表现形式。
（3）在很多情况下，随着故障的发展，还可能引起继发性故障，这种继发性故障可能会掩盖原来的故障，或原来的故障掩盖继发性故障，这都将造成故障诊断的困难。如液压系统中，由于某种原因引起油液污染程度增加，这可能引起液压泵运动副的严重磨损，磨损的颗粒混入油液中，进一步加剧油液，液这种压泵磨损将引起液压系统失效，泵的失效是油液污染这种原发性故障引起的，而原发性故障和泵磨损这种继发性故障混在一起，相互促进，造成恶性循环，这增加了查找原发性故障的难度。
1.2诊断知识的不确定性
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判断，这不可避免的带来误诊。
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性，又缺乏对某种故障作出识别的足够依据，因此故障的推理过程往往也是模糊的，具有一定程度的不确定性。
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的具体情况，同时，理论又受到科学技术条件限制，还存在尚待认知的领域。
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。如观察一副机械图像，一个经验丰富的人头脑中积累了大量经验知识，往往能准确的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。因此需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、奇異项等，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
诊断人员的素质也觉得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有可能导致误诊。
二、机械故障诊断中信息提取
2.1信息提取不可靠
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。然后，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）数据没有正确反应客观存在；（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
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。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的给出诊断结论，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。一个信息对应多个不同的故障，而一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常见现象。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。
（3）信息不确定。来自于诊断对象的诊断信息经历了许多传输途径，其不确定性可能较小，也可能很大，如传感器、传输线等均影响其确定性。此外，还有定性与定量信息之间转换导致的不确定性。
三、提高信息可靠度、减少误诊断的措施
3.1提高诊断测试的准确性
提高诊断测试的准确性是保证诊断数据可靠性的重要前提。可以从以下4方面着手：（1）对传感器进行定时检验；（2）可考虑用多个传感器测量；（3）采用可靠的传输线；（4）正确设置采样参数。
3.2提供诊断系统的可靠性
随着设备运行与维护的需要，各种在线、离线、远程等诊断分析系统以及人工神经网络、贝叶斯网络、专家系统等智能诊断系统逐渐用于机械故障诊断，为确诊故障带来了许多便利之余，也增加了机械故障误诊的可能性。开放合理完善有效的诊断系统，提高它们在特征提取或诊断推理方面的可靠性，有利于减小误诊。
3.3加强诊断信息描述的可靠性
在诊断实践中，诊断信息既有定性信息，也有定量信息；既包含简单信息，又包含复杂信息；既存在确定信息，又存在不确定信息。在诊断推理过程中，定量信息经常会转换为定性信息。
概率论和模糊数学是描述这些信息的强有力的工具。因而，可以考虑要用适当的方式把概率论和模糊数学理论融入到故障诊断的信息表达和描述中来，加强其描述的客观性。
四、粗级理论对信息不确定性的处理
粗级理论是一种处理模糊和不确定知识的有效数学工具，其在知识分类和知识获取中以得到成功应用。粗级理论方法不需要任何附加信息或先验知识，如证据理论中的基本概率赋值、模糊集理论中的隶属度函数、统计学中的概率分布等，粗级方法以观察和测量数据进行分类为基础，直接处理对象的可测输出，剔除冗余信息和矛盾信息，从而找到问题的内在信息，因此粗级理论比其他“软计算”方法更具实用性。
一、机械误诊断的原因
从诊断结果与诊断对象客观存的差异来看，故障诊断的结论可分为确诊，误诊和漏诊。
1.1故障的复杂性
在故障诊断过程中，诊断对象的故障过程是复杂多变的，在故发展过程中，由于引起故障的因素在性质、特点及作用方式是不同的，机械功能状况和所受损害的具体情况也不同，使得故障征兆和演变具有不同形式，诊断中往往难以迅速准确地认识故障的性质，导致误诊，具体表现在以下几方面：
（1）故障的发展过程中，一种故障可能表现出多种不同故障征兆。如液压系统故障诊断中，电磁换向阀故障可能导致系统压力、流量不满足要求，脉动可能加剧，还可能导致系统工作温度升高等。而对不同诊断对象，即使是同一种机械，对同一种故障的反应也是有差异的。
（2）不同故障在发展过程中，可能出现相似的征兆，同种征兆可能对应多种故障形式。如回转机械中，各种故障的发生，往往都伴随着振动的加剧，而且在频域分析时，在相同倍频上，不同故障可能会有相似的表现形式。
（3）在很多情况下，随着故障的发展，还可能引起继发性故障，这种继发性故障可能会掩盖原来的故障，或原来的故障掩盖继发性故障，这都将造成故障诊断的困难。如液压系统中，由于某种原因引起油液污染程度增加，这可能引起液压泵运动副的严重磨损，磨损的颗粒混入油液中，进一步加剧油液，液这种压泵磨损将引起液压系统失效，泵的失效是油液污染这种原发性故障引起的，而原发性故障和泵磨损这种继发性故障混在一起，相互促进，造成恶性循环，这增加了查找原发性故障的难度。
1.2诊断知识的不确定性
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判断，这不可避免的带来误诊。
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性，又缺乏对某种故障作出识别的足够依据，因此故障的推理过程往往也是模糊的，具有一定程度的不确定性。
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的具体情况，同时，理论又受到科学技术条件限制，还存在尚待认知的领域。
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。如观察一副机械图像，一个经验丰富的人头脑中积累了大量经验知识，往往能准确的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。因此需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、奇異项等，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
诊断人员的素质也觉得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有可能导致误诊。
二、机械故障诊断中信息提取
2.1信息提取不可靠
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。然后，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）数据没有正确反应客观存在；（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
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。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的给出诊断结论，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。一个信息对应多个不同的故障，而一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常见现象。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。
（3）信息不确定。来自于诊断对象的诊断信息经历了许多传输途径，其不确定性可能较小，也可能很大，如传感器、传输线等均影响其确定性。此外，还有定性与定量信息之间转换导致的不确定性。
三、提高信息可靠度、减少误诊断的措施
3.1提高诊断测试的准确性
提高诊断测试的准确性是保证诊断数据可靠性的重要前提。可以从以下4方面着手：（1）对传感器进行定时检验；（2）可考虑用多个传感器测量；（3）采用可靠的传输线；（4）正确设置采样参数。
3.2提供诊断系统的可靠性
随着设备运行与维护的需要，各种在线、离线、远程等诊断分析系统以及人工神经网络、贝叶斯网络、专家系统等智能诊断系统逐渐用于机械故障诊断，为确诊故障带来了许多便利之余，也增加了机械故障误诊的可能性。开放合理完善有效的诊断系统，提高它们在特征提取或诊断推理方面的可靠性，有利于减小误诊。
3.3加强诊断信息描述的可靠性
在诊断实践中，诊断信息既有定性信息，也有定量信息；既包含简单信息，又包含复杂信息；既存在确定信息，又存在不确定信息。在诊断推理过程中，定量信息经常会转换为定性信息。
概率论和模糊数学是描述这些信息的强有力的工具。因而，可以考虑要用适当的方式把概率论和模糊数学理论融入到故障诊断的信息表达和描述中来，加强其描述的客观性。
四、粗级理论对信息不确定性的处理
粗级理论是一种处理模糊和不确定知识的有效数学工具，其在知识分类和知识获取中以得到成功应用。粗级理论方法不需要任何附加信息或先验知识，如证据理论中的基本概率赋值、模糊集理论中的隶属度函数、统计学中的概率分布等，粗级方法以观察和测量数据进行分类为基础，直接处理对象的可测输出，剔除冗余信息和矛盾信息，从而找到问题的内在信息，因此粗级理论比其他“软计算”方法更具实用性。