作者：De-long FENG,Ming-qing XIAO,Ying-xi LIU,Hai-fang SONG,Zhao YANG,Ze-wen HU 单位：中国工程院;浙江大学 出版：《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》2016年第12期 页数：19页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJZUS2016120040 DOC编号：DOCJZUS2016120049 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 精确故障诊断是预测与健康管理的一个重要部分。它能避免事故的发生，延长设备使用寿命，还能降低设备维修保养费用。本文研究涡轮发动机的故障诊断。由于发动机工作在高温、高压、高转速的严峻环境中，不能安装过多传感器，因此我们无法获得足够多的传感器数据，以至于采用现有算法不能进行精确的潜在故障诊断。本文针对复杂环境下有限传感器数据的发动机故障诊断问题，提出了一种基于信息熵的深度置信网络方法。首先介绍了几种信息熵，并基于单信号熵提出了联合复杂信息熵。其次，分析了深度置信网络的构成，提出了基于信息熵的深度置信网络方法。验证实验表明，与现有的机器学习算法比较，该方法的诊断精度大大提高。

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