经过验证的 FMEA 模型排名的故障隔离方法，最大的亮点是把数据挖掘和传统 FMEA 玩出了点新花样。嗯，FMEA 你肯定不陌生，就是哪个地方出问题，早点预防。以前做完 FMEA 文档就基本束之高阁了，但这套方法不一样，它会先验证你那份 FMEA 信息是不是靠谱，再配合数据挖掘模型去干正事——故障隔离。

比较有意思的是，它还会拿这些验证过的 FMEA 数据当“评分标准”，去挑哪个数据驱动模型最适合识别特定的故障。比如像二元分类器，就能好地区分“能启动”和“不能启动”两个状态，蛮实用的。案例中用到的是飞机 APU 故障数据，实验做得还挺扎实的，实打实跑出来的结果，感觉有参考价值。

里面用到的技术也不算太复杂，比如ANN、AUC、DEA这些，你要是常搞建模或者评估，应该都接触过。顺带一提，文末列了不少相关资源，有用得着的可以直接点过去看看，像那套基于 MATLAB 搞风险评估的工具，挺适合快速上手。

如果你平时做故障诊断、系统建模或者搞风险评估，这篇文章还挺值得一读的。尤其是当你想结合历史数据和已有经验文档时，用这套方法效果比你想象中还不错。