故障熵（fault entropy），工学-机械工程-〔制造系统〕-机械制造系统监测诊断维护-机械故障诊断-智能诊断，用来描述设备故障诊断过程的定量指标。用以描述系统的无序性。故障熵可表征对象的可诊断性，反映了诊断对象中潜在故障的不确定性。在设备故障诊断中，故障熵可以判断系统的复杂性、分布的不均匀性、系统的依赖性，以及设备的可维护性。故障熵越大，说明主导故障越不明显，或者说潜在的故障多，诊断分析的难度会越大；反之，故障熵越小，诊断越容易。故障熵是设备可诊断性的一个属性，当设备发生异常时，引起设备异常的一种或几种故障，就构成了此时的故障熵，是具体的定值，不随诊断推理过程变化。设备诊断过程中故障熵的一般描述见图：第一种情况，在故障诊断过程中，最开始是信息积累阶段，熵变化比较小；当信息积累到一定程度之后，就可以排除或肯定许多故障，直到最后确诊故障；在许多情况下，故障不可能被完全否定，这时仍然会有一定的残余故障熵。第二种情况，在某些情况下可能难以得出确切的诊断结果，这时可用早熟收敛来描述。