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本文提出一种基于LSTM自编码器的离线异常检测框架，用于电液静压执行器（EHA），在传感器数据上实现了平均99.0%的准确率和较高的召回率，优于传统方法。
TPA-AD 是一种用于轴承时间序列异常检测的两阶段伪异常引导方法，利用重建模型和对比学习在正常边界附近生成伪异常窗口，再通过 KNN 对异常进行评分——训练过程中无需真实异常样本。该方法在轴承故障和退化数据集上进行了评估，包括高速列车轴箱轴承数据。
本文介绍了CAFD，一种基于学习的DNN故障检测方法，它整合了基于模型、基于距离以及一种新颖的基于概念的特征——概念失败率（CFR），该特征源自视觉语言模型。CAFD在多个数据集和预算下的故障检测率方面持续优于最先进的基线方法。