飞机飞行异常检测数据集

以下是一些公开的飞行异常检测数据集，您可以尝试使用它们进行研究和实验：

1. NASA的TEB数据集：包括在实验室内进行的各种飞机发动机测试。

2. NASA的FDDB数据集：包括从空客A320飞机上收集的飞行数据。

3. NASA的Turbofan数据集：包括从仿真的涡轮风扇发动机上收集的飞行数据。

4. PHM 2010挑战赛数据集：包括从实际运行的涡轮风扇发动机上收集的飞行数据。

5. C-MAPSS数据集：包括从仿真的涡轮风扇发动机上收集的飞行数据，以及机械故障和性能退化的标签。

6. FEMTO数据集：包括从轴承上收集的振动信号，以及机械故障和性能退化的标签。

请注意，这些数据集可能需要进行一些预处理和清洗，以确保它们的质量和可用性。

相关问题

用pytourch实现无人机飞行数据异常检测

无人机飞行数据异常检测是无人机飞行控制系统重要的一部分，能够及时监测无人机飞行数据，发现并排除异常，提高飞行安全性。

使用PyTorch实现无人机飞行数据异常检测的方法如下：

1. 数据收集：收集无人机飞行数据并进行标注，包括无人机的位置、速度、加速度等数据。

2. 数据预处理：将收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化、数据标准化等操作，便于后面模型的训练。

3. 搭建模型：使用PyTorch搭建适合无人机飞行数据异常检测的模型，可以选择自编码器、卷积神经网络等模型。

4. 模型训练：将预处理后的数据输入到模型中进行训练，使用优化器及损失函数不断优化模型，提高模型的准确率。

5. 异常检测：将实时收集到的无人机数据输入到训练好的模型中进行检测，如果检测到异常，及时通知无人机飞行控制系统进行相应的处理，保障飞行安全。

总之，使用PyTorch实现无人机飞行数据异常检测，可以提高无人机的安全性和稳定性，是一项非常重要的工作。

google earth飞机数据集

Google Earth飞机数据集包含了来自世界各地飞机的实时航迹、位置和飞行信息。这些数据是通过卫星定位和航空交通管理系统收集的，能够准确记录飞机的飞行轨迹、高度、速度和航线等信息。借助这些数据，用户可以在Google Earth上实时追踪飞机的位置和飞行状态，了解各地空中交通的情况。

除了实时飞行数据，Google Earth飞机数据集还包括了历史飞行轨迹和航班信息。用户可以通过回放功能查看特定飞机在过去的航迹，了解其飞行路线和历史飞行信息。此外，该数据集还提供了关于飞机型号、飞行公司和航班号码等详细信息，方便用户查询和了解特定飞机的相关情况。

Google Earth飞机数据集的应用场景非常广泛，除了普通用户可以通过它实时追踪飞机位置，航空公司、航空交通管理部门和相关领域的专业人士也可以利用这些数据进行飞行监控、航班规划和飞行路线优化等工作。总之，Google Earth飞机数据集为用户提供了全面、实时和准确的飞机位置和飞行信息，为航空领域的管理和研究提供了有力支持。