في عالم الأنظمة السيبرانية-الفيزيائية (Cyber-Physical Systems)، وخاصة في التطبيقات الحيوية مثل الطائرات، تعد البيانات اللازمة لتدريب خوارزميات كشف الشذوذ والتشخيص نادرة نتيجة لمشاكل حماية البيانات والرصد الجزئي. لمواجهة هذا التحدي، نقدم محاكاة عالية الدقة ومعتمدة على الفيزياء لنموذج مضخة الوقود الرئيسية المستخدمة في الطائرات، تم تطويره باستخدام extsc{MATLAB/Simulink Simscape Fluids}.

لقد تم أيضًا توفير بيانات زمنية مفصلة تم توثيقها لخصائص الصحة وأنماط الأعطال. ولإثبات الجدوى من هذا البرهان، تم تطبيق نموذج غير خاضع للتشرف يُسمى Recurrent Variational Autoencoder (RNN-VAE) للكشف عن الشذوذ، بالإضافة إلى استخدام SOM-VAE لتجزئة أوضاع التشغيل، مما يساعد في فصل الحالات الصحية عن الحالات المعطلة.

إن هذه التكنولوجيا لا تعزز فقط من دقة التشخيص، بل تمهد أيضًا الطريق لتطبيقات جديدة في مجال صيانة الطائرات مما يزيد من كفاءة عمليات الطيران ويضمن سلامة أعلى.