缺失信号下故障检测仍准
通过对抗学习重建缺失信号，使故障检测模型在异构传感器数据不完整时依然保持高精度，优于直接在缺失数据上检测的方法。
Yi, He · Du, Lifu · Wei, Chen · 陈复扬 · Yuntao, Xu
Neurocomputing 2025
重建模块可恢复缺失信号，使检测模型对不完整数据依然保持高精度，无需丢弃含缺失样本。
重建模块设计为可插拔，可直接嵌入现有检测流程，无需修改原始检测器。
通过对抗学习将缺失信号的历史先验信息迁移到重建模块，提高重建准确性。
双时空编码器结合局部图注意力与Transformer，共同提取缺失信号与其余信号的时空特征。