A method for fault detection in multi-component systems based on sparse autoencoder-based deep neural networks

•We consider the problem of detecting failures in multi-component system.•The autoencoder-based method is able to automatically extract degradation indicators.•A single run-to-failure trajectory is enough to pre-train the deep neural network.•The computational burden of deep neural network hyperpara...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Reliability engineering & system safety Jg. 220; S. 108278
Hauptverfasser: Yang, Zhe, Baraldi, Piero, Zio, Enrico
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Barking Elsevier Ltd 01.04.2022
Elsevier BV
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ISSN:0951-8320, 1879-0836
Online-Zugang:Volltext
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