作为人工智能领域中的一种新方法--粗糙集理论,是继概率论、模糊集理论、证据理论之后的又一种新的处理不确定性信息的数学方法.它不仅为信息科学和认知科学提供了新的科学逻辑和研究方法,而且为智能信息处理提供了有效的处理技术.将人工智能的理论和方法用于故障诊断,发展智能化的诊断方法,是故障诊断的一条全新的途径.随着人工智能学科的不断发展,许多新思想、新理论、新技术将不断涌现,如何将这些新理论、新技术、新方法应用于故障诊断,形成新的智能诊断方法,这是人工智能学者与故障诊断研究者共同面临的重要课题.该文主要围绕粗糙集理论在不确定性知识表达和故障诊断中的应用展开研究.该文的主要创新之处可以归纳如下：1.提出了一种基于粗糙集理论的知识表示特征集模型.2.提出了一种基于粗糙集和模糊集的不确定性知识表示方法.3.提出了一种基于粗糙集理论的燃气轮发电机组故障诊断新方法.4.应用粗糙集理论,对IEC三比值法进行分析、化简,抽取刻画故障类型的关键特征比值对,从而得到简化的三比值法,该方法不仅保留了与原IEC三比值法完全相同的分类能力,而且还扩展了编码范围,弥补了原IEC三比值法编码的不足,提高了故障诊断的能力,使诊断更具有灵活性、实用性和容错性.同时,该方法还提示了IEC三比值法中气体组分比值特征信息内在的冗余性.