一种基于重构模型的多变量飞行数据异常检测和定位方法

一种基于重构模型的多变量飞行数据异常检测和定位方法，包括以下步骤：数据预处理步骤：收集无人机飞行数据，将原始输入数据按预设比例划分为训练集和测试集，对数据进行归一化处理；模型构建步骤：构建基于DCANNs的神经网络重构模型；自动编码器模块通过编码器将输入数据压缩为潜在变量再由解码器将z解码回原始数据空间获得重建数据；自适应异常检测步骤：利用训练集重构残差计算异常阈值，通过比较测试集的异常分数与阈值实现异常检测；异常定位步骤：通过计算和分析残差的统计特征定位异常参数；本发明的目的解决了传统深度学习模型特征提取不充分、固定统计阈值无法适应飞行数据动态变化以及异常参数具体来源无法定位的问题。