【摘 要】
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航天环境复杂、技术难度大,风险高,安全可靠性要求苛刻。航天异常事件样本少,且难以获取,有针对性地开展异常事件检测很有必要。为预防航天事故,尽早发现可能导致故障的异常
【机 构】
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航天工程大学研究生院; 航天工程大学宇航科学与技术系;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(基金号51475472、61803383、51605489)
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航天环境复杂、技术难度大,风险高,安全可靠性要求苛刻。航天异常事件样本少,且难以获取,有针对性地开展异常事件检测很有必要。为预防航天事故,尽早发现可能导致故障的异常事件,深入研究最新人工智能和生成对抗网络技术,提出一种基于生成对抗网络的航天异常事件检测方法。使用正生成对抗网络模拟生成正常事件样本,训练反生成对抗网络模拟生成异常事件样本,设计合理算法训练测试,计算输入事件与正生成对抗网络生成的模拟正常事件,以及与反生成对抗网络生成的模拟异常事件的重构差异距离,实现对异常事件的精确检测。通过在MNIST数据集全部使用正常数据训练,并对异常事件检测性能进行了试验验证,试验结果表明,在MNIST数据集下精确率＿召回率综合评价指标(F1)和精确率＿召回率曲线下面积(PRC)等关键技术指标比变分自动编码器(VAE)方法相应指标性能至少分别提升了31%和11%。在真实环境下采集的模拟航天音频数据试验,异常事件检测性能良好,进一步证实了方法真实可用。
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