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特征参数是故障诊断的基础和关键，然而特征参数中总是存在很多冗余特征，影响故障诊断的准确率；根据设备的结构特点提出了基于故障树分解的冗余特征处理方法；首先，采用基于分类的粗糙集算法对不同部件的冗余特征进行约简，根据故障树结构分层处理；进而采用Apriori算法挖掘隶属于同一父节点的部件的频繁特征，降低不同部件特征参数的相关性；仿真实验证明，对原始特征进行冗余处理后，故障诊断系统的性能有较大提高。