微机继电保护测试仪出现异常现象往往被正常工作噪声所掩盖，特别是在发电厂、变电站等工作环境下，根本无法听到微机继电保护测试仪所发出的警报异常，另一个问题是异常现象是宏观的系统级的，而故障原因却是部件级、材料级的，而这种现象存在多种可能的原因，导致故障定位困难。
所以异常现象信息诊断的任务是将历史统计数据、故障注入，在针对微机继电保护测试仪异常来对症下药．依次进行故障损伤程度的判断和预测。
1、概率趋势诊断
此类概率趋势诊断方法通过异常现象对应的关键参数集，根据历史数据建立各参数变化与故障损伤的概率轨迹，在结合当前多参数概率状态空间进行比较，进行当前健康状态判断与趋势分析。通过当前参数概率空间与已知损伤状态概率空间的干涉来进行定量的损伤判定，便可直观的检查出（微机）继电保护测试仪的关键问题所在。
2、基子诊断分析
基子诊断分析是利用建立被观测对象动态响应方式，针对当前系统的响应输出，进行参数辨识，对照正常状态下的参数统计特性，进行故障模式确认微机继电保护测试仪是否良好。这种方法提供了一种不同于概率趋势分析、通过这种途径，便可快速达到报警效果。
3、综合型诊断
利用来自多种信息源的参数、传感器信息，以及历史与经验信息的相互结合来分析微机继电保护测试仪自检，以减小工作中的差错，更可以有效提高精确度，是数据融合的最佳之选。
