两阶段异常检测模型

0.9916 F1 无惧数据缺失

学生模型轻量快速，边缘部署即可判断发动机健康，无需复杂teacher在线。

Xinwei, Zhang · Feng, Yong · 陈敬龙 · Liu, Zijun · 王浚 · Hong, Huang

Reliability Engineering and System Safety 2024

参数信息

F1分数

0.9916

延迟

19 ms

技术优势

数据缺失也能检

教师模型内置插补与重构模块，可恢复缺失的多模态数据；学生模型蒸馏后保留该能力，无需在线处理缺失。

延迟低于19毫秒

轻量学生模型推理延迟小于19 ms，满足实时监测需求。

模型轻到能上边缘

将复杂教师模型的知识压缩到简单学生模型，降低部署门槛。

应用场景

• 液体火箭发动机健康监测：实时判断LRE健康状态，防止故障漏报。
• 工业设备异常检测：处理多模态数据缺失，应对复杂工况。
• 机械故障诊断：高F1分数与低延迟实现快速准确诊断。
• 边缘端实时监测：轻量学生模型可部署到边缘设备。