光纤光栅(FBG)传感技术作为一种新兴的振动信号采集技术，以其灵敏度高、抗电磁干扰能力强、耐腐蚀等优势，在结构健康监测、地震监测、航空航天等领域得到广泛应用。

振动信号的识别与分类是光纤光栅传感技术应用的关键环节，其准确性直接影响着系统的可靠性和稳定性。

本文综述了基于决策树与随机森林的光纤光栅振动信号识别与分类的研究现状，首先介绍了光纤光栅传感技术和振动信号识别与分类的基本概念，然后分别从基于决策树和基于随机森林两个方面概述了光纤光栅振动信号识别与分类的研究进展，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。

最后，对该领域未来发展趋势进行了展望，指出深度学习、迁移学习等新兴技术的引入将为光纤光栅振动信号识别与分类带来新的机遇和挑战。

关键词：光纤光栅；振动信号；识别与分类；决策树；随机森林

随着工业技术的不断发展，各种机械设备在生产生活中扮演着越来越重要的角色。

然而，随着设备运行时间的增长和工作环境的恶劣，机械设备inevitably会出现各种故障，如磨损、断裂、松动等。

这些故障如果不能及时detection和处理，将会导致设备性能下降、生产效率降低，甚至引发安全事故。

因此，如何有效地对机械设备进行故障诊断，及时发现和排除故障隐患，已成为工业领域亟待解决的关键问题。

光纤光栅(FBG)传感技术作为一种新兴的光纤传感技术，具有灵敏度高、抗电磁干扰能力强、耐腐蚀、重量轻、体积小等优点，在结构健康监测、地震监测、航空航天等领域得到了广泛应用。