CN112069724A - 一种基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估方法 - Google Patents
一种基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估方法 Download PDFInfo
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Abstract
一种基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估方法,属于发动机健康诊断技术领域,通过将长短时记忆单元作为构建网络模型的基本单元,以自编码器为框架构建模型,对原始数据进行压缩编码,再解码并于原始数据进行比对,通过两者之间的误差水平判定数据健康度。本发明采用长短时记忆自编码器的模型对地面数据进行训练,所获得模型可用于火箭飞行过程中发动机数据诊断,经对历史飞行数据验证,可有效排除测量故障,诊断准确率大于95%,虚警率低于5%,可以较为准确地实现健康度评估。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于长短时记忆自编码器的运载火箭发动机健康诊断模型训练方法,属于发动机健康诊断技术领域。
背景技术
航空航天一直是我国战略部署中相当重要的一个板块,作为航天的动力源泉的火箭发动机更是显得尤为重要。在火箭发射任务中,发动机性能及发动机推力在发射过程中起着决定性的作用,如何在发射过程中,以高效、高可靠的手段评价发动机健康状态,是火箭动力冗余控制的关键。当前主流检测方法主要包括参数阈值检测,数学模型预测等,这些手段依赖于对发动机各部件模型系数固定,不能很好的动态反应发动机各个参数间内在联系,对不同发动机工艺上的差异性不能很好的匹配,对发动机工况诊断结果可靠度较低,不足以满足作为火箭判断动力异常与否的依据。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:克服现有技术的不足,提供了一种基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估方法,通过将长短时记忆单元作为构建网络模型的基本单元,以自编码器为框架构建模型,对原始数据进行压缩编码,再解码并于原始数据进行比对,通过两者之间的误差水平判定数据健康度。
本发明目的通过以下技术方案予以实现:
一种基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估方法,包括如下步骤:
S1、测量并采集运载火箭发动机启动过程中的原始数据,然后进行预处理;
S2、将预处理后的数据分为训练集和测试集;
S3、根据原始数据的维数,建立长短时记忆自编码器模型,并初始化模型参数;
S4、利用训练集对长短时记忆自编码器模型进行多代训练,使得长短时记忆自编码器模型损失收敛,并达到预设训练代数后,获得训练好的长短时记忆自编码器模型;
S5、利用训练好的长短时记忆自编码器模型计算测试集的输出,然后根据测试集、预设阈值,计算运载火箭发动机健康度。
上述基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估方法,优选的,S1中所述的预处理采用min-max标准化方法,即:
其中x′为标准化后的数据样本,x为标准化前的数据样本,xmin为x中的最小值,xmax为x中的最大值。
上述基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估方法,优选的,S2中划分训练集和测试集的方法为:将正常的原始数据选出作为训练集,测量错误的数据选出作为测试集。
上述基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估方法,优选的,所述长短时记忆自编码器模型包括若干编码层和若干解码层;所述编码层用于对数据样本进行特征提取;所述解码层用于将提取的特征还原成与输入样本格式一致的矩阵。
上述基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估方法,优选的,S4中,在进行多代训练时,每一代均从训练集中划分验证集,用于检验长短时记忆自编码器模型的训练效果,同时用于判断长短时记忆自编码器模型是否过拟合。
上述基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估方法,优选的,计算训练好的长短时记忆自编码器模型计算测试集的输出,与,测试集的差值的绝对值后,减去预设阈值,最后计算运载火箭发动机健康度。
一种基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估***,包括数据输入模块、样本训练模块、数据监测模块;
所述数据输入模块用于输入火箭发动机原始数据,并进行数据处理;
所述样本训练模块采用权利要求1所述的方法利用处理后的火箭发动机的样本数据训练模型,确定模型参数;
所述数据监测模块用于监测火箭发动机的实时数据,并利用所述样本训练模块实时确定运载火箭发动机健康度。
上述基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估***,优选的,S2中划分训练集和测试集的方法为:将正常的原始数据选出作为训练集,测量错误的数据选出作为测试集。
上述基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估***,优选的,S4中,在进行多代训练时,每一代均从训练集中划分验证集,用于检验长短时记忆自编码器模型的训练效果,同时用于判断长短时记忆自编码器模型是否过拟合。
上述基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估***,优选的,计算训练好的长短时记忆自编码器模型计算测试集的输出,与,测试集的差值的绝对值后,减去预设阈值,最后计算运载火箭发动机健康度。
本发明相比于现有技术具有如下有益效果:
本发明采用长短时记忆自编码器的模型对地面数据进行训练,所获得模型可用于火箭飞行过程中发动机数据诊断,经对历史飞行数据验证,可有效排除测量故障,诊断准确率大于95%,虚警率低于5%,可以较为准确地实现健康度评估。
附图说明
图1为健康度评估***示意图;
图2为样本训练模块工作示意图;
图3为数据监测模块工作示意图;
图4为长短时记忆单元示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明的实施方式作进一步详细描述。
一种基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估方法,包括如下步骤:
S1、测量并采集运载火箭发动机启动过程中的原始数据,然后进行预处理;
S2、将预处理后的数据分为训练集和测试集;
S3、根据原始数据的维数,建立长短时记忆自编码器模型,并初始化模型参数;
S4、利用训练集对长短时记忆自编码器模型进行多代训练,使得长短时记忆自编码器模型损失收敛,并达到预设训练代数后,获得训练好的长短时记忆自编码器模型;
S5、利用训练好的长短时记忆自编码器模型计算测试集的输出,然后根据测试集、预设阈值,计算运载火箭发动机健康度。
作为本发明的一种优选方案,S1中所述的预处理采用min-max标准化方法,即:
其中x′为标准化后的数据样本,x为标准化前的数据样本,xmin为x中的最小值,xmax为x中的最大值。
作为本发明的一种优选方案,S2中划分训练集和测试集的方法为:将正常的原始数据选出作为训练集,测量错误的数据选出作为测试集。
作为本发明的一种优选方案,所述长短时记忆自编码器模型包括若干编码层和若干解码层;所述编码层用于对数据样本进行特征提取;所述解码层用于将提取的特征还原成与输入样本格式一致的矩阵。
作为本发明的一种优选方案,S4中,在进行多代训练时,每一代均从训练集中划分验证集,用于检验长短时记忆自编码器模型的训练效果,同时用于判断长短时记忆自编码器模型是否过拟合。
作为本发明的一种优选方案,计算训练好的长短时记忆自编码器模型计算测试集的输出,与,测试集的差值的绝对值后,减去预设阈值,最后计算运载火箭发动机健康度。
一种基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估***,包括数据输入模块、样本训练模块、数据监测模块;
所述数据输入模块用于输入火箭发动机原始数据,并进行数据处理;
所述样本训练模块采用权利要求1所述的方法利用处理后的火箭发动机的样本数据训练模型,确定模型参数;
所述数据监测模块用于监测火箭发动机的实时数据,并利用所述样本训练模块实时确定运载火箭发动机健康度。
实施例1:
一种基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估方法。该方法利用长短时记忆单元处理时序数据的优势,结合自编码器进行无监督学习,自动对火箭正常启动过程中的原始数据进行特征提取,还原从而实现火箭异常监测,并结合健康度计算函数进行健康度估计。具体包括以下步骤:
所述预处理步骤分为两步:标准化以及数据格式更改。
所述标准化采用min-max标准化方法,即:
其中x′为标准化后的数据样本,x为标准化前的数据样本,xmin为x中的最小值,xmax为x中的最大值。
所述数据格式更改为将数据格式修改为LSTM需求输入格式,具体为:原输入数据格式为(n,d),n为样本个数,d是特征维数。长短时记忆单元需要的输入格式为(samples,timestep,input_dim),其中:samples为样本个数,即n;input_dim即特征维数,即d;timestep为时间步长,可根据需求设定,此处选用时间步长为1,即将原数据格式变为(n,1,),如果需要设置更长时间步长,仅需在调用数据输入模块中的函数时传入所需的时间步长即可,则对应的数据格式为(n-t+1,t,d),其中t为时间步长。
2、将预处理之后的数据划分为训练集Dtrain和测试集Dtest。
3、根据原始数据维数(原始数据指标个数)搭建长短时记忆自编码器模型LSTM-AE,并初始化参数:各LSTM层的参数Wf,Wi,Wc,Wo,bf,bi,bc,bo,其包含若干编码层(Encoder)和若干解码层(Decoder),其中编码层用于对数据样本进行特征提取;解码层用于将提取的特征还原成与输入的数据样本格式一致的矩阵。
4、利用训练集对长短时记忆自编码器初始模型进行训练以获得模型的各参数Wf,Wi,Wc,Wo,bf,bi,bc,bo的值,并将该参数进行保存。
5、训练过程分为多代训练,每一代随机以0.05的比例从训练集Dtrain中划分出验证集Dvalidation进行交叉验证以检验模型的训练效果以及判断模型是否过拟合。
6、利用存储的预处理参数Xmax,Xmin将待测数据进行预处理后,传入训练好的模型以获得自编码器还原的结果,求得该结果与真实数据的差值绝对值Difference1,并在减去预设的阈值Threshold得到Difference2传入健康度计算函数得到火箭健康度Healthrate。
所述设定的阈值Threshold是由正常数据的输出拟合求得的。具体为:模型训练结束以后,获取所有正常数据的输出,求得均值μ以及方差σ2。然后使用如下公式拟合得到阈值。
本实施例中,该值计算结果为0.01423。
所述测试数据为发动机性能数据。
实施例2:
如图1所示,本实施例涉及一种基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估***,包括:数据输入模块、样本训练模块、数据监测模块。其中:数据输入模块用于输入火箭发动机关键原始数据并初步更改数据格式以符合长短时记忆单元的输入需求;样本训练模块利用样本数据训练模型,更新参数并将最终训练好的模型参数保存;数据检测模块利用训练好的模型对数据进行实时监测,绘制数据曲线,展示数据实时健康度。
所述原始数据为发动机性能数据。
如图2和图3所示,本实施例涉及基于上述***的运载火箭发动机健康诊断方法,具体包括以下步骤:
步骤1:输入测量所得到的发动机性能原始数据,进行标准化并保留标准化参数,更改数据格式以满足后续输入要求。
所述原始数据包括:主涡轮泵转速(nt),煤油一级泵出口压力(Pepf1),推力室点火路压力(Pigc),点火导管前压力(Piti)。
所述原始数据的存储格式如表1所示。
表1
字段名称 | 字母代号 | 数据类型 | 单位 |
主涡轮泵转速 | Nt | Float | r/m |
煤油一级泵出口压力 | Pepf1 | Float | MPa |
推力室点火路压力 | Pigc | Float | MPa |
点火导管前压力 | Piti | Float | MPa |
所述原始数据实例如表2所示。
表2
Pepf1 | Nt | Piti | Pigc |
0.36 | 0 | 0.54 | 0.16 |
0.36 | 0 | 0.53 | 0.16 |
0.36 | 0 | 0.53 | 0.16 |
0.36 | 0 | 0.53 | 0.16 |
0.37 | 0 | 0.53 | 0.16 |
所述标准化步骤采用min-max标准化方法,即:
其中x′为标准化后的数据样本,x为标准化前的数据样本,xmin为x中的最小值,xmax为x中的最大值。
所述标准化参数即为xmin以及xmax,此后对待测样本的标准化过程也使用这两个值而非待测样本的对应值。
所述更改数据格式具体为:原输入数据格式为(n,4),n为样本个数,4是特征维数,也即上述主涡轮泵转速、煤油一级泵出口压力、推力室点火路压力、点火导管前压力四个参数指标。长短时记忆单元需要的输入格式为(samples,timestep,input_dim),其中:samples为样本个数,即n;input_dim即特征维数,即4;timestep为时间步长,可根据需求设定,此处选用时间步长为1,即将原数据格式变为(n,1,4),如果需要设置更长时间步长,仅需在调用数据输入模块中的函数时传入所需的时间步长即可,则对应的数据格式为(n-t+1,t,4),其中t为时间步长。
假设输入数据为[[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]],所需时间步长为2,则更改数据格式后的数据为:[[[1,2],[3,4]],[[3,4],[5,6]],[[5,6],[7,8]]]。
步骤2:将全部原始数据划分为训练集和测试集,将正常的原始数据选出作为训练集,测量错误的数据选出作为测试集。若全为正常数据则可按一定比例划分训练、测试集。
步骤3:根据输入数据格式(原始数据指标个数)建立自动长短时记忆编码器模型,随机初始化各矩阵权重,并选择平均绝对误差为损失函数,Adam优化器为优化器。
所述长短时记忆自动编码器模型结构及参数数量如表3所示
表3
所述模型中lstm(longshorttermmemory,即为长短时记忆)层均采用Relu函数作为激活函数,其公式为:
其中x为上一层长短时记忆单元的输出,y为传递到下一层长短时记忆单元的输入。
所述长短时记忆单元结构如图4所示,其中各值计算公式如下:
ft=σ(Wf·[ht-1,xt]+bf) ⑷
it=σ(Wi·[ht-1,xt]+bi) ⑸
ot=σ(Wo·[ht-1,xt]+bo) ⑺
ht=ot×tanh(Ct) ⑻
其中ft是遗忘门,是一个向量其中每个元素均位于[0,1]范围内,用于表示Ct-1的哪些特征将被用于计算Ct。用sigmoid函数作为激活函数(即σ(·))表示单元状态更新值,由输入数据xt和隐节点ht-1经由一个神经网络层得到,单元状态更新值的激活函数常使用tanh(·)。it叫输入门,同样是一个每个元素均位于[0,1]范围内的向量,用于控制中的哪些特征用于更新Ct。ot是输出门,同样是一个每个元素均位于[0,1]范围内的向量,其与Ct结合用于计算长短时记忆单元的输出ht。
所述损失函数为:
其中num为样本个数,y1为最终模型输出,x1为原始数据,也即模型输入
表3中各LSTM层所需训练参数个数满足如下公式:
Param=4×((input_dim+output_dim)×output_dim+output_dim) ⑽
其中input_dim为输入的特征维数,output_dim为输出的特征维数,以第一个LSTM层举例,其输入维数是4,输出维数是16,则其所需要训练的参数个数为:
4×((4+16)×16+16)=1344
表3中InputLayer为输入层,代表输入数据,故无训练参数。
表3中Repeatvector层为整理数据格式层,故无训练参数。
表3中Timedisributed层本质为全连接层,其参数个数计算公式为:
Param=input_×timestep×output_dim+output_din×timestep ⑾
具体为:
16×4×1+4×1=68
步骤4:利用已经处理好的原始数据训练作为训练样本对已构建好的模型进行训练,计算模型对于原始数据的输出。
所述训练过程采用批训练,批尺寸为32,即每次取出32个样本进行训练,对应的数据格式为(32,1,4)。
所述训练过程将模型进行多代训练,默认训练代数为5代,经过观察,训练3代以后模型损失收敛。
所述训练过程使用反向传播算法,可表示为
步骤5:计算最终输出与原始输入的绝对误差,即计算loss。
步骤6:利用反向传播算法计算各神经元(长短时记忆单元本质为多层神经网络)更新各神经元矩阵参数,并判断是否完成预设训练代数,如果已完成预设训练代数则进入步骤7,否则进入步骤4。
步骤7:运用步骤4至步骤6训练好的模型计算待测原始数据的输出y。
步骤8:计算该输出与待测原始数据的差值绝对值,即:
difference1=|y-x| ⒀
其中x和y的形状均为(n,1,4)
步骤9:将difference1减去预设阈值threshold得到其与阈值的差值,即:
diffenrece2=difference1-threshold ⒁
所述阈值指对异常数据和正常数据的划分阈值,表征对数据波动的容忍度,数值越小则对于数据波动越敏感。
本实施例中阈值是由正常数据的输出拟合求得的。具体为:模型训练结束以后,获取所有正常数据的输出,求得均值μ以及方差σ2。然后使用如下公式拟合得到阈值。
本实施例中,该值计算结果越为0.01423。
步骤10:将difference2传入健康度计算函数,得到该原始数据健康度。
所述健康度计算函数为经过修改的sigmoid函数,因为数据经过标准化,值均比较小,最后算出来的误差绝对值以及与阈值的差值也比较小,故在送入函数计算健康度前先进行放缩处理。放缩处理函数如下:
target=(1(difference2)*w+b)*(difference2) ⒂
其中w,b为均为预设的权值矩阵,与1(difference2<0)结合可对低于阈值和高于阈值的数据分别做扩大处理。其中1(difference2<0)具体为:
最终健康度计算函数如下:
其中difference2的形状为(n,1,4),i,j,w分别为三个维度的下标。
步骤11:利用matplotlib以及tkinter制作UI界面实时展示待测原始数据曲线与实时健康度评估。
模型训练完成后,用一组正常数据以及两组不同异常数据共计三组数据测试后结果如表4(测试数据平均健康度汇总表)、表5所示。
表4
指标 | 正常数据 | 降电平异常数据 | 参数缓慢下降异常数据 |
Pepf1 | 0.914 | 0.205 | 0.166 |
Nt | 0.946 | 0.016 | 0.127 |
Piti | 0.959 | 0.038 | 0.104 |
Pigc | 0.962 | 0.25 | 0.357 |
表5模型作为分类器预测准确度汇总表,即分别使用正常数据和两种异常数据进行验证。将健康度低于90的数据作为异常数据,分别测试异常数据和正常数据根据上述方法所判断的正确率,其具体值如下表所示。
表5
本发明说明书中未作详细描述的内容属本领域技术人员的公知技术。
本发明虽然已以较佳实施例公开如上,但其并不是用来限定本发明,任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内,都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改,因此,凡是未脱离本发明技术方案的内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰,均属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、测量并采集运载火箭发动机启动过程中的原始数据,然后进行预处理;
S2、将预处理后的数据分为训练集和测试集;
83、根据原始数据的维数,建立长短时记忆自编码器模型,并初始化模型参数;
S4、利用训练集对长短时记忆自编码器模型进行多代训练,使得长短时记忆自编码器模型损失收敛,并达到预设训练代数后,获得训练好的长短时记忆自编码器模型;
S5、利用训练好的长短时记忆自编码器模型计算测试集的输出,然后根据测试集、预设阈值,计算运载火箭发动机健康度。
3.根据权利要求1所述的一种基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估方法,其特征在于,S2中划分训练集和测试集的方法为:将正常的原始数据选出作为训练集,测量错误的数据选出作为测试集。
4.根据权利要求1~3之一所述的一种基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估方法,其特征在于,所述长短时记忆自编码器模型包括若干编码层和若干解码层;所述编码层用于对数据样本进行特征提取;所述解码层用于将提取的特征还原成与输入样本格式一致的矩阵。
5.根据权利要求1~3之一所述的一种基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估方法,其特征在于,S4中,在进行多代训练时,每一代均从训练集中划分验证集,用于检验长短时记忆自编码器模型的训练效果,同时用于判断长短时记忆自编码器模型是否过拟合。
6.根据权利要求1~3之一所述的一种基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估方法,其特征在于,计算训练好的长短时记忆自编码器模型计算测试集的输出,与,测试集的差值的绝对值后,减去预设阈值,最后计算运载火箭发动机健康度。
7.一种基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估***,其特征在于,包括数据输入模块、样本训练模块、数据监测模块;
所述数据输入模块用于输入火箭发动机原始数据,并进行数据处理;
所述样本训练模块采用权利要求1所述的方法利用处理后的火箭发动机的样本数据训练模型,确定模型参数;
所述数据监测模块用于监测火箭发动机的实时数据,并利用所述样本训练模块实时确定运载火箭发动机健康度。
8.根据权利要求7所述的一种基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估***,其特征在于,S2中划分训练集和测试集的方法为:将正常的原始数据选出作为训练集,测量错误的数据选出作为测试集。
9.根据权利要求7所述的一种基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估***,其特征在于,S4中,在进行多代训练时,每一代均从训练集中划分验证集,用于检验长短时记忆自编码器模型的训练效果,同时用于判断长短时记忆自编码器模型是否过拟合。
10.根据权利要求7所述的一种基于长短时记忆自编码器的火箭健康度评估***,其特征在于,计算训练好的长短时记忆自编码器模型计算测试集的输出,与,测试集的差值的绝对值后,减去预设阈值,最后计算运载火箭发动机健康度。
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