LaplaceDiag 用执行器效应变化诊断故障

Oliver Niggemann 提出数据驱动故障诊断方法 LaplaceDiag，通过执行器效应变化缩小故障设备排查范围。 该方法用 LaplaceNet 学习健康状态模型，将基于历史测量的非线性预测与描述执行器对传感器影响的显式矩阵分离；固定历史预测器后，可用线性回归估计当前执行器效应，无需重新训练网络。 LaplaceDiag 支持在线与离线诊断，并已在两组数据集上完成评估。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。