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...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Vydáno v:Reliability engineering & system safety Ročník 220; s. 108278
Hlavní autoři: Yang, Zhe, Baraldi, Piero, Zio, Enrico
Médium: Journal Article
Jazyk:angličtina
Vydáno: Barking Elsevier Ltd 01.04.2022
Elsevier BV
Elsevier
Témata:
ISSN:0951-8320, 1879-0836
On-line přístup:Získat plný text
Tagy: Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!
Nejprve se musíte přihlásit.