[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

说明书

本发明公开了基于LSTM的火箭半实物仿真数据异常评估方法及决策装置，属于火箭半实物仿真数据异常评估技术领域，采用LSTM神经网络算法，对半实物仿真从光纤上输出的数据作为LSTM神经网络模型的输入，通过LSTM预测模型计算出预测值，将预测值集合作为异常判断模型的输入,若异常判断模型将数据判断为异常数据则将数据输入LSTM决策模型，得出设备断电、停止优先级，通过光纤发送停止指令控制转台停止，通过以太网发送SCPI指令控制电源关闭。本发明能够解决在火箭半实物仿真实验过程中由于产生的数据量较多，各个数据之间的波动不一致的数据评估问题。

技术领域

本发明涉及火箭半实物仿真数据异常评估技术领域，特别涉及基于LSTM的火箭半实物仿真数据异常评估方法及决策装置。

背景技术

随着中国航天事业不断发展，半实物仿真实验成为运载火箭研制阶段不可或缺的一项重要实验。运载火箭在进行半实物仿真实验过程中由于数据异常导致对各个实验设备的损坏，在严重情况下甚至危害到实验人员的人身安全。因此，数据异常的评估与决策是半实物仿真实验尤为重要的一个环节。

目前，对于数据异常评估的方法可分为三大类别，基于关键量的异常评估方法、基于物理模型的异常评估方法、基于数据预测评估方法，其中前两中方法应用到半实物仿真实验中需要实验人员对航天领域知识具有系统的了解，对整个仿真的硬件与软件通信与交互具有足够的认识，其方法普遍性与适用性较低、无法做出合理的数据异常评估与决策。基于数据预测评估方法即对数据当前量以及下一时刻的数据进行预测评估与比较，在数据量较大的系统中，快速形成对比从而得出评判结果，通常数据以时间序列为标准控制数据量的输出，因而基于数据预测评估方法为首要选择。

在日常实践中，发现现有的技术方案具有如下问题：

由于在火箭半实物仿真实验过程中，数据量较多，各个数据之间的波动不一致，现有数据异常评估方法不能应用于火箭半实物仿真实验中。

有鉴于此，实有必要提供一种新的技术方案以解决上述问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本申请提供一种基于LSTM的火箭半实物仿真数据异常评估方法及决策装置，能够解决在火箭半实物仿真实验过程中由于产生的数据量较多，各个数据之间的波动不一致的数据评估问题。

基于LSTM的火箭半实物仿真数据异常评估方法，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。

优选的，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；