介绍惯性导航系统（SINS）和全球定位系统（GPS）在导航领域的应用，以及它们各自的优点和局限性。阐述本研究对于提高导航系统性能、增强安全性及实用性的意义。
1.2.1组合导航系统的研究现状 1.2.2故障诊断方法的研究现状 1.2.3深度学习在故障诊断领域的研究现状.
详细描述本论文的研究内容，包括故障检测算法的设计、模型训练、实验验证等。
概述本研究采用的深度学习方法，包括神经网络架构、数据处理流程等。
介绍论文的章节安排和各章节的主要内容。
强调本文在故障检测算法上的创新之处，如新的模型架构、优化策略等。
介绍惯性导航系统的原理，包括加速度计和陀螺仪的作用及其工作原理。
介绍全球定位系统的原理，包括卫星信号接收、定位计算等关键环节。
2.3.1组合导航系统状态方程 2.3.2组合导航系统量测方程 2.3.3 Kalman滤波算法
首先分析讨论SINS与GPS组合导航系统中故障产生原因，根据障类型对其进行分类处理，分析具体故障类型对组合导航系统影响程度，选取具有代表 性的故障类型，针对故障类型建立具体的故障模型数学表达式，最后注入故障模型实现数据仿真。
介绍深度学习的基础知识，包括神经网络的层次结构、激活函数等。
阐述深度学习在故障检测中的优势，如强大的模式识别能力和高精度的预测能力。
分析适用于故障检测的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
展示一些深度学习模型在故障检测中的实际应用案例。
介绍深度学习模型的训练方法和优化策略，如损失函数设计、超参数调优等。
明确故障检测算法的需求，包括实时性、准确性等方面的要求。
描述故障检测算法的总体架构，包括数据输入、模型训练、结果输出等模块。
详细描述故障检测算法中的关键技术，如特征提取、异常检测等。
详细说明故障检测算法的实现步骤，包括数据预处理、模型训练、结果分析等。
介绍故障检测算法的性能评估方法，如准确率、召回率、F1分数等指标。
详细描述实验设计的方法和步骤，包括实验环境搭建、数据采集等。
介绍实验中使用的数据集，包括数据来源、数据预处理方法等。
展示实验结果，包括故障检测的准确率、召回率等指标。
对实验结果进行详细分析，探讨故障检测算法的效果和潜在改进空间。
将本文提出的故障检测算法与其他现有算法进行对比，评估其性能。
总结本文的主要研究成果和发现，指出故障检测算法的优势和不足。
提出未来进一步研究的方向和可能的改进措施。