迁移学习下的火箭发动机参数异常检测策略

张晨曦; 唐曙; 唐珂

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迁移学习下的火箭发动机参数异常检测策略

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摘要

在火箭飞行时的参数异常检测中,传统红线法的漏报率和误报率较高,专家系统法的维护成本过高,而机器学习受制于数据集规模难以训练模型,因此提出了分别基于实例和基于模型的两种迁移策略.为了对YF-77新型发动机的关键参数氧泵转速进行实时监测,在分析具有相同构造原理的YF-75与YF-77氢氧发动机的参数组成和数据特点后,处理领域差异,构建特征空间,并筛选特征向量.对YF-75向YF-77分别进行了实例和模型的迁移,并进行了实验验证.对比无迁移的k最近邻(kNN)与支持向量机(SVM)方法,迁移训练后的模型的漏报率从最高58.33％降至最低12.25％,误报率从最高60.83％降至最低13.53％.实验结果验证了两型发动机之间信息的可迁移性,以及迁移学习在航天领域工程实践中应用的可能性.

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来源
《计算机应用》 |2020年第9期|2774-2780|共7页
作者
张晨曦; 唐曙; 唐珂;
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作者单位

中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230000;

中国文昌航天发射场指挥控制中心海南文昌571300;

南方科技大学计算机科学与工程系广东深圳518000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类在其他方面的应用;
关键词
航天测控; 火箭发动机; 参数异常检测; 迁移学习; 数据处理;

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