面向卫星电源系统的一种新颖异常检测方法

面向卫星电源高维周期性时序遥测数据，提出了一种新颖的代表性特征自编码器（RFAE）模型，并用于无监督的异常检测。RFAE采用改进的堆叠自编码器损失函数和训练算法，从而使模型可以学习到相位相同样本的代表性特征；然后根据代表性特征重构样本，根据重构误差来判断样本是否异常。在试验部分首先通过模拟数据校验了RFAE算法能够有效地检测出高维周期性时序数据的异常，然后又采用某卫星电源系统2014年1~12月真实遥测数据进行试验，RFAE异常检测准确率达到99%，检测效果明显优于目前的其他异常检测算法，具有较高应用价值。