典型文献
基于增量式孤立森林的液体火箭发动机异常检测方法
文献摘要：
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.
文献关键词：
孤立森林;自适应检测;增量学习;异常检测;流数据
中图分类号：
作者姓名：
张万旋;薛薇;张楠
作者机构：
中国航天科技集团有限公司北京航天动力研究所,北京100076
文献出处：
引用格式：
[1]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(08):1674-1682
A类：
红线算法
B类：
增量式,液体火箭发动机,异常检测方法,下流,流数据,无监督,监督检测,检测问题,机台,台次,不同工况,自适应检测,增量学习,学习思想,检测算法,多工况,数据检测,检测条件,在线更新,更新策略,故障数据,多台,试车,量化评价,有效检测,变故,孤立森林算法,及时性,自适应阈值
AB值：
0.368
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