随着机械装备不断朝高速化、大型化、智能化方向发展,为了保障机械设备高效、安全、可靠运行,故障预测与健康管理(PHM)一直是工业领域研究的热点问题。机械装备的工作环境恶劣,工况复杂,多系统相互耦合,在长期服役过程中,其状态监测信息呈现出典型的“体量浩大、多源异构、生成快速、价值稀疏”的大数据4V特征。因此,“大数据”背景下的机械装备健康管理呈现出“三高”特点:(1)需要高容量的大数据存贮能力;(2)需要高效实时的数据处理能力;(3)需要高强的多源异构适应性。针对上述特点,亟需一种能够从海量数据中自适应提取故障特征并进行有效诊断、评估和预测的数据处理方法。深度学习理论作为机器学习的进一步发展,以强大的建模与数据处理能力,在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功,国内外诸多学者也将深度学...