摘要
本发明属于卫星遥测技术领域,具体涉及一种适用于航天器遥测数据的异常检测方法,所述检测方法包括以下步骤:S1:数据获取,选择特定的航天器,获取其遥测数据,并从遥测数据中选取与电气特性相关的参数,将参数数据集按照4:6的比例划分训练数据与测试数据;S2:对数据进行预处理,其包括以下步骤:S21:进行数据填充,根据遥测参数变化的趋势,通过取前一秒和下一秒的平均值来填充缺失的数据点,如果某个参数始终缺失,则用0填充;本发明能够将LSTM模型的捕捉长期依赖的能力和Transformer模型捕捉全局依赖的能力结合,设计了Transformer‑LSTM模型,能够更准确地检测遥测数据的异常。
技术关键词
航天器遥测数据
异常检测方法
LSTM模型
编码器
解码器
参数
卫星遥测技术
记忆
前馈神经网络
注意力机制
定义
建模方法
预测误差
序列
无故障
变量
电气
样本
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循环神经网络模型
深度学习特征
影像
组学特征
数据
负荷预测模型
工业园区
时序结构
负荷预测方法
计算机可读指令
检测模型训练方法
跨模态
无标签样本
文本生成器
视觉特征
网络流量数据
贝叶斯网络模型
白名单文件
监控方法
态势监控