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数据驱动的运载火箭氧涡轮泵异常分析方法
文献摘要：
基于模糊聚类和LSTM网络,提出了一种数据驱动的运载火箭发动机氧涡轮泵数据异常分析方法.通过模糊聚类对工况复杂,标签不完整的数据样本进行预分类,得到完整的标签并且分析特征贡献度,为LSTM网络的特征筛选和训练打下基础;通过LSTM网络对氧涡轮泵数据进行预测,并计算预测结果与原始数据之间的平均误差,再根据非参数阈值计算方法计算的阈值判据来判断设备是否异常,最终实现了氧涡轮泵数据驱动的故障检测报警,相较于红线阈值检测方法准确率提升7％.
文献关键词：
火箭发动机;故障检测;氧涡轮泵;模糊聚类;长短期记忆网络
中图分类号：
作者姓名：
王冠;王婧雨;刘巧珍;宋征宇
作者机构：
北京宇航系统工程研究所,北京100076;中国运载火箭技术研究院,北京100076
文献出处：
引用格式：
[1]王冠;王婧雨;刘巧珍;宋征宇-.数据驱动的运载火箭氧涡轮泵异常分析方法)[J].宇航学报,2022(07):964-973
A类：
B类：
运载火箭,氧涡轮泵,异常分析,模糊聚类,火箭发动机,数据异常,预分,贡献度,特征筛选,打下基础,原始数据,平均误差,非参数,判据,故障检测,测报,红线,阈值检测,准确率提升,长短期记忆网络
AB值：
0.26446
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