論文の概要: A Task Decomposition Framework for Aircraft Health Diagnosis: Balancing Safety and Efficiency via Heterogeneous Long-Micro Scale Cascading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.22885v2
• Date: Thu, 26 Mar 2026 14:53:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-27 13:32:29.886734
• Title: A Task Decomposition Framework for Aircraft Health Diagnosis: Balancing Safety and Efficiency via Heterogeneous Long-Micro Scale Cascading
• Title（参考訳）: 航空機の健康診断のためのタスク分解フレームワーク:不均一な長期スケールカスケードによる安全性と効率のバランス
• Authors: Xinhang Chen, Zhihuan Wei, Yang Hu, Zhiguo Zeng, Kang Zeng, Wei Wang,
• Abstract要約: 本稿では,異種タスク分解の工学的応用を展開可能なインテリジェント断層診断に適用する。 提案したLong-Micro Scale Diagnostician (LMSD) は、ミクロスケールの断層分類からグローバルな異常検出(全シーケンスの注意)を明示的に分離する。 知識蒸留に基づく解釈可能性モジュールは、安全クリティカルな検証のための物理的にトレース可能な説明を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.473116962477409
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Real-world aircraft health diagnosis requires balancing accuracy with computational constraints under extreme class imbalance and environmental uncertainty. This paper presents an engineering application of heterogeneous task decomposition for deployable intelligent fault diagnosis. The proposed Long-Micro Scale Diagnostician (LMSD) explicitly decouples global anomaly detection (full-sequence attention) from micro-scale fault classification (restricted receptive fields), resolving the receptive field paradox while minimizing training overhead. A knowledge distillation-based interpretability module provides physically traceable explanations for safety-critical validation. Experiments on the public National General Aviation Flight Information Database (NGAFID) dataset (28,935 flights, 36 categories) demonstrate 4-8% improvement in safety-critical metrics (MCWPM) with 4.2 times training acceleration and 46\% model compression compared to end-to-end baselines, substantiating deployability in resource-constrained aviation environments.
• Abstract（参考訳）: 現実の航空機の健康診断は、極端な階級不均衡と環境の不確実性の下での計算的制約と精度のバランスをとる必要がある。 本稿では,異種タスク分解の工学的応用を展開可能なインテリジェント断層診断に適用する。 提案したLong-Micro Scale Diagnostician (LMSD) は, 微視的断層分類(restricted receptive field)からグローバルな異常検出(フルシーケンスアテンション)を明示的に分離し, トレーニングオーバーヘッドを最小限に抑えながら, 受容野パラドックスを解消する。 知識蒸留に基づく解釈可能性モジュールは、安全クリティカルな検証のための物理的にトレース可能な説明を提供する。 国立一般航空情報データベース(NGAFID)データセット(28,935回の飛行、36のカテゴリー)での実験では、資源に制約のある航空環境における展開性を実証し、4.2倍のトレーニングアクセラレーションと46.5%のモデル圧縮による安全クリティカル指標(MCWPM)の4-8%の改善が示されている。

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