典型文献
基于多变量LSTM-AE方法的地面测发控系统异常检测
文献摘要：
火箭地面测发控系统流程复杂,为自动检测系统运行流程中的异常,本文提出一种基于多变量长短时记忆自编码器(LSTM-AE,Long-short Term Memory-Autoencoder)方法的测发控系统运行异常检测方法.首先对正常系统运行数据进行分析,对系统中开关量和数字量数据进行归一化处理,并系统中模拟量信息进行统计特征提取.然后将提取的模拟量特征和其他数字量信息组成系统运行特征向量,并作为LSTM-AE的样本输入,经自编码学习自动识别系统状态,并建立系统状态迁移异常检测模型.通过对某火箭地面测发控流程监测数据的自动建模,实现了对仿真注入故障的高效实时检测.仿真结果表明,本文所提的自编码方法优于传统的BP神经网络方法.
文献关键词：
异常检测;长短记忆自编码器;火箭测发控;状态迁移
中图分类号：
作者姓名：
朱浩文
作者机构：
中南大学,湖南长沙,410083
文献出处：
引用格式：
[1]朱浩文-.基于多变量LSTM-AE方法的地面测发控系统异常检测)[J].电子测试,2022(17):39-43
A类：
地面测发控系统,长短记忆自编码器
B类：
多变量,AE,系统流程,自动检测系统,运行流程,长短时记忆,Long,short,Term,Memory,Autoencoder,运行异常,异常检测方法,运行数据,开关量,数字量,归一化处理,模拟量,统计特征,信息组,运行特征,特征向量,自动识别系统,建立系统,状态迁移,检测模型,控流,自动建模,实时检测,编码方法,神经网络方法,火箭测发控
AB值：
0.322497
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