运载火箭遥测数据智能判读算法应用

在运载火箭高发射密度、高判读需求、高数据量的背景下,现有自动化判读的判据覆盖率不全、判据编写门槛高、耗时多的问题日益凸显,缺少较通用的算法对传统判读算法未覆盖的判读任务进行判读补充,进而影响运载火箭效果评估与系统性能评定。为充分挖掘海量遥测数据中隐含的参数变化规律,设计智能判读算法作为传统算法的有益补充,提升传统判读的判读覆盖率和判读效率。以液体运载火箭长期加电试验产生的遥测数据为研究对象,设计集成神经网络智能判读算法,在给出的判读指标下研究得出,集成神经网络在频率异常、丢帧等五种现有判据难以描述的判读场景下,判读性能提升30%,提高了现有判据的覆盖率,后续可为判读体系完善和智能判读落地提供研究参考。