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基于增量式孤立森林的液体火箭发动机异常检测方法
引用本文:张万旋,薛薇,张楠.基于增量式孤立森林的液体火箭发动机异常检测方法[J].航空动力学报,2022,37(8):1674-1682.
作者姓名:张万旋  薛薇  张楠
作者单位:中国航天科技集团有限公司 北京航天动力研究所,北京 100076
摘    要:为解决液体火箭发动机故障标签缺失条件下流数据无监督检测问题,以及满足不同发动机台次和不同工况的自适应检测需求,基于增量学习思想,提出了基于增量式孤立森林的异常检测算法。设计了多工况流数据检测条件下的在线更新策略、异常分数表达式,并通过更新停止策略避免故障数据对模型的污染。利用多台次试车数据对该模型进行验证,并与传统方法进行比较,结果表明,该算法能够对样本异常程度进行量化评价,能够有效检测早期缓变故障,其F1指标较原始孤立森林算法提高了43%,检测及时性优于红线算法和自适应阈值算法。

关 键 词:孤立森林  自适应检测  增量学习  异常检测  流数据
收稿时间:2022/3/9 0:00:00

Anomaly detection method of liquid rocket engine based on incremental isolation forest
ZHANG Wanxuan,XUE Wei,ZHANG Nan.Anomaly detection method of liquid rocket engine based on incremental isolation forest[J].Journal of Aerospace Power,2022,37(8):1674-1682.
Authors:ZHANG Wanxuan  XUE Wei  ZHANG Nan
Abstract:
Keywords:isolation forest  adaptive detection  incremental learning  anomaly detection  streaming data
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