基于多源数据的液体火箭发动机智能异常检测

• 作者: 刘子俊 冯勇 陈景龙 王珺 张志伟
• 来源期刊: 火箭推进
• 关键词: 液体火箭发动机 异常检测 自编码式—生成对抗网络 多源数据
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 测控与试验
• 页码范围: 79-86
• 页数: 7页
• 分类号: V434,TP391
• 语种: 中文

摘要

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。