在现代工业生产与设备维护领域，故障诊断技术扮演着至关重要的角色。随着复杂系统和高精度设备的广泛应用，单一传感器往往难以全面捕捉设备运行状态下的所有关键信息。因此，多传感器信息融合技术逐渐成为研究热点之一，而其中关于信息冗余性的探讨更是不可或缺。

信息冗余性是指在多传感器数据采集过程中，不同传感器可能对同一物理量或特征提供重复或相似的数据描述。这种现象既带来了信息丰富性的好处，也可能导致数据处理过程中的效率下降等问题。如何合理利用这些冗余信息，并将其转化为有价值的诊断依据，是当前故障诊断研究的一个重要方向。

袁小宏在其相关研究中深入分析了多传感器信息冗余性的特点及其在故障诊断中的应用价值。他认为，在实际操作中，通过科学地设计传感器布局以及优化数据融合算法，可以有效提高系统的鲁棒性和准确性。例如，在航空发动机监测系统中，多个温度、压力和振动传感器共同工作时，它们之间存在显著的信息冗余。通过对这些冗余数据进行深度挖掘与智能处理，不仅能够增强对潜在故障的早期预警能力，还能够在一定程度上降低因个别传感器失效而导致的整体性能下降风险。

此外，袁小宏还强调了建立统一标准对于实现跨平台间高效协作的重要性。他提出了一种基于机器学习框架的新方法，该方法能够自动识别并剔除不必要的冗余数据，同时保留最具代表性的特征值。这种方法已经在若干典型应用场景下取得了良好的效果验证。

综上所述，“故障诊断中多传感器信息冗余性的研究”为我们揭示了一个全新视角——即如何更好地平衡信息量与处理成本之间的关系，以期达到最佳的诊断结果。未来的研究将继续探索更加先进且实用的技术手段，为推动整个行业的进步贡献力量。