航空传感器故障检测在航空飞行任务中具有重要意义。然而传感器时序数据长度极长、时间跨度极广导致目前大多数方法检测性能较差。针对上述问题,提出基于时序二维化的航空传感器故障检测(time-series to 2D fault detection,T2D)方法。...航空传感器故障检测在航空飞行任务中具有重要意义。然而传感器时序数据长度极长、时间跨度极广导致目前大多数方法检测性能较差。针对上述问题,提出基于时序二维化的航空传感器故障检测(time-series to 2D fault detection,T2D)方法。将信息熵应用到分段聚合近似算法中,充分保留时序特征的同时实现对数据的有效压缩;引入格拉姆角场将降维后的一维数据编码为二维图像,维持原始序列的长程依赖性;设计一种灵活的卷积映射模块并插入检测网络Vision Transformer的编码器中,提高模型的检测精度。实验结果表明,T2D模型在某民机试飞仿真时序数据集上,性能显著优于其他模型,验证了所提方法的有效性和优越性。展开更多
