[发明专利]基于LSTM的火箭半实物仿真数据异常评估方法及决策装置

权利要求书

1.基于LSTM的火箭半实物仿真数据异常评估方法，其特征在于，包括：

获取火箭半实物仿真实验中的半实物仿真数据并对半实物仿真数据进行数据预处理；

将预处理完毕的半实物仿真数据传递给经过训练的LSTM预测模型，由LSTM预测模型计算出模型预测值；

对模型预测值集合进行数据异常判断，判别出异常数据和非异常数据；

将异常数据输入LSTM决策模型进行决策判定，有效决策出各个设备关闭的优先级，将非异常数据输入训练集中进行模型训练；

将决策内容通过光纤发送指令至仿真总控装置，仿真总控装置通过以太网发送SCPI指令按照优先级控制相应设备停止或者关闭；

在对模型预测值集合进行数据异常判断，判别出异常数据和非异常数据中，所述数据异常判断包括：

使用Q检验法，对预测数据值进行异常值检验；

将正态分布的中心取值为剩余预测数据的均值，将正态分布的方差取值为剩余预测数据的标准差，当置信概率为98%时获得置信区间；

将实时的光纤数据以时间序列划分为多个数据，当置信概率大于98%时，该序列数据中Q大于置信区间的数据数量，当且仅当Q大于置信区间的数据数量大于4时，确定异常序列在输入中所在的维度，通过与输入序列进行比较，得出具体异常数据信息。

2.如权利要求1所述的基于LSTM的火箭半实物仿真数据异常评估方法，其特征在于，获取火箭半实物仿真实验中的半实物仿真数据并对半实物仿真数据进行数据预处理中，所述获取火箭半实物仿真实验中的半实物仿真数据包括：

由仿真机发出数据源；

光纤转换装置通过与仿真机连接的光纤获取仿真机模型解算的实时数据并传输至飞控组合装置；

飞控组合装置将数据进行飞控模型解算得出舵控信息；

舵控信息通过光纤发送至光纤反射内存网相对应的地址；

仿真机通过读取相应的地址段获取实时的舵控信息，形成了一个数据循环流；

其中，通过光纤可以获取到整个流程数据，将流程数据输入仿真总控装置，作为LSTM预测模型的输入数据。

3.如权利要求1所述的基于LSTM的火箭半实物仿真数据异常评估方法，其特征在于，在将预处理完毕的半实物仿真数据传递给经过训练的LSTM预测模型，由LSTM预测模型计算出模型预测值中，所述LSTM预测模型的训练过程包括：

通过遗忘门确定通过单元状态的参数信息，将预测过程中不需要使用的参数信息选择性过滤，

其中，通过单元状态的参数信息的计算公式为：

；

输入层通过sigmoid神经网络决定需要用来更新计算的参数值，其计算公式为：

；

使用tanh层生成最新的高度值添加入单元状态，其计算公式为：

；

结合和两部分的值对参数信息进行更新；

由sigmoid神经网络得到高度信息的初始输出量，使用tanh将值在[-1,1]区间进行缩放，

其中，进行缩放时采用的计算公式为：

；

将缩放得出的值与初始输出量相乘，得到最终预测参数。

4.如权利要求1所述的基于LSTM的火箭半实物仿真数据异常评估方法，其特征在于，所述使用Q检验法，对预测数据值进行异常值检验包括：

将测定值按照由大到小的顺序排列，计算测定值的极差；

将正态分布的中心取值为训练样本中残差的均值，将正态分布的方差取值为训练样本中残差的标准差，当置信概率为98%时获得置信区间；

将Q值与训练样本数据集中置信区间的数值进行比较，若Q值大于训练样本数据集中置信区间的数值，则将其相应的值进行舍弃，统计舍弃值的数目,其中舍弃值的数目不大于10；

其中，

；

式中，为计算可疑值与相邻值之差的绝对值，为测定值的极差。

5.基于LSTM的火箭半实物仿真数据异常决策装置，其特征在于，包括：仿真机、仿真总控装置、光纤交换机以及光纤转换装置和飞控组合装置；所述仿真机与所述光纤交换机通过光纤通信连接；所述光纤转换装置与所述光纤交换机通信连接；所述飞控组合装置与所述光纤转换装置通信连接；所述仿真总控装置与光纤通信连接。