《表3 故障分类置信度Table 3 Confidence level of fault classification》

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《基于深度学习的航空发动机故障融合诊断》

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截取故障F05的5次实验结果，其置信度见表3。从表中可以看出每次诊断得出的置信度（置信度1~置信度5）都有一定偏差，对于F05的置信度1约为0.278，同时F09的置信度1约为0.716，发生了明显的分类错误。对比故障F05和F09的状态参数可以看出由于范围较为接近，在故障仿真中的数据特征较为模糊，因此容易在单次故障诊断结果出错。为了消除个别实验结果对诊断结果的影响，需要决策融合再进行更准确的诊断。同时应当对那些特征不明显的样本，应再仿真出一些类似样本，添加到深度信念网络的训练集中，从而对深度信念网络的参数进行进一步优化。