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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。
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