未见故障可诊断
该模型利用可迁移的属性知识，首次使无人机群系统在缺失目标故障样本的条件下仍能识别未知故障，并量化诊断不确定性。
Peng, Huachao · Mao, Zehui · 蒋彬 · 程月华
IEEE Transactions on Industrial Informatics 2025
通过分层故障属性与语义对应学习，无需目标故障样本即可迁移诊断。
结合物理模型生成仿真故障数据，增强模型对未见故障的特征学习。
贝叶斯框架提供诊断置信度，支持可靠决策。
在固定翼无人机群半物理平台上验证了方法有效性与优势。