基于粗糙集-决策树融合模型的故障诊断深度探究与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代工业、交通、能源等众多领域，设备与系统的稳定运行至关重要。一旦发生故障，不仅可能导致生产中断、经济损失，甚至会威胁到人员安全和环境稳定。例如，在航空航天领域，飞机发动机的故障可能引发严重的飞行事故；在电力系统中，关键设备故障可能导致大面积停电，影响社会正常运转。因此，故障诊断技术作为保障设备和系统可靠性的关键手段，一直是学术界和工业界研究的重点。

传统的故障诊断方法，如基于专家经验的诊断、基于物理模型的诊断等，在简单系统和特定场景下取得了一定的成效。然而，随着现代设备和系统的日益复杂，其故障模式呈现