在现代工业系统中，机械设备的运行状态直接影响生产效率和安全性。为了及时发现和诊断潜在的故障问题，越来越多的研究开始关注于从大量传感器数据中提取有效的特征信息。然而，随着数据维度的不断增大，特征之间可能存在高度的相关性或冗余性，这不仅增加了计算复杂度，还可能降低模型的泛化能力。因此，如何科学地进行特征选择，成为提升故障诊断准确率的重要环节。

本文围绕机械故障特征选择问题，提出一种基于特征相关性与冗余性分析的方法。该方法首先通过统计分析手段，如皮尔逊相关系数、互信息等，评估各个特征与目标变量之间的相关性，筛选出对故障分类具有较高判别能力的特征。其次，采用冗余性分析技术，识别并去除那些与其他特征高度相关的冗余特征，以降低数据维度并提高模型的可解释性。

在具体实现过程中，本文结合了多种特征选择算法，包括过滤法（Filter Method）、包装法（Wrapper Method）和嵌入法（Embedded Method），并通过实验验证其在不同机械故障场景下的适用性。实验结果表明，经过相关性与冗余性优化后的特征子集，能够在保持较高分类精度的同时，显著减少模型训练时间与资源消耗。

此外，本文还探讨了不同特征组合对故障诊断效果的影响，并提出了一个动态调整机制，根据实际数据分布情况自动优化特征选择策略。这一机制能够适应不同工况下的设备运行状态，增强了方法的灵活性和鲁棒性。

综上所述，本文提出的基于特征相关性与冗余性分析的特征选择方法，为机械故障诊断提供了新的思路和技术支持。未来的研究可以进一步引入深度学习等先进算法，探索更高效、更智能的特征选择框架，以应对日益复杂的工业环境。