基于多源数据的液体火箭发动机智能异常检测

为提高航天发射任务的可靠性和安全性,对液体火箭发动机异常智能检测技术进行了研究。针对传统方法存在的检测准确率低、依赖专家经验和先验知识、所需数据量大等问题,提出运用深度学习方法构建自编码式—生成对抗网络——训练基于发动机健康状态下的多源数据,测试基于输入数据的重构损失和鉴别分数,完成对液体火箭发动机异常状态的智能检测。某型号液体火箭发动机地面热试车实验数据的分析结果表明,该方法取得了96.55的测试准确率,并在利用邻近信息的条件下取得最高100的准确率,可有效用于液体火箭发动机的异常检测。

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本文档关键词:智能,液体,异常,数据,火箭发动机