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集成LSTM的航天器遥测数据异常检测方法

论文摘要

航天器作为一类集合结构、热控、电源、姿轨控等的复杂系统,遥测数据是地面判断其在轨性能的唯一依据,而有效的异常检测是保证航天器在轨可靠运行的基础要素。针对遥测数据连续、离散样本混合且样本变化高度关联于指令的数据异常检测问题,提出一种基于集成长短期记忆网络(LSTM)的航天器遥测数据异常检测方法。利用LSTM强大的非线性建模能力,结合矩阵范数实现对遥控指令的多模式挖掘,并通过多LSTM预测模型的构建以及有效集成,提升模型对于航天器复杂工况的适应性,进而有效标记遥测数据中的异常。通过对NASA公布的2个类型航天器的遥测数据进行实验验证,结果表明,与基于LSTM的遥测数据异常检测方法相比,所提出的方法异常检测率提升明显,尤其适合检测上下文类型异常。测试结果验证了方法的可行性,可为航天器地面运控提供有效的数据判读能力。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 基于LSTM的时间序列预测方法
  • 2 基于集成LSTM预测的遥测数据异常检测方法
  •   2.1 控制指令模式挖掘
  •   2.2 多LSTM预测模型训练
  •   2.3 遥测数据异常检测模型
  • 3 实验验证与结果分析
  •   3.1 实验设置
  •     1)实验数据
  •     2)LSTM模型参数
  •     3)实验性能指标
  •   3.2 基于集成LSTM的遥测数据异常检测方法验证
  • 4 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 董静怡,庞景月,彭宇,刘大同

    关键词: 卫星,遥测,异常检测,上下文异常

    来源: 仪器仪表学报 2019年07期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 航空航天科学与工程,自动化技术

    单位: 哈尔滨工业大学电子与信息工程学院

    基金: 国家自然科学基金(61571160,61771157,61701131)资助项目

    分类号: V557

    DOI: 10.19650/j.cnki.cjsi.J1904832

    页码: 22-29

    总页数: 8

    文件大小: 315K

    下载量: 268

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/a686b3b7df35346624754622.html