联合字典学习与OCSVM的遥测数据异常检测方法

doi:10.7527/S1000-6893.2022.27931

Abstract

Abstract:

To solve the problems of small fault sample size in spacecraft telemetry data and lack of effective detection methods for correlation anomalies of multi-parameters， Dictionary Learning （DL） is introduced to improve the recognition performance of One-Class Support Vector Machine （OCSVM）. A jointly optimized mechanism is proposed to improve the detection effect and generalization of the model. Firstly， the joint learning function of dictionary learning and OCSVM is given based on telemetry data in the normal state. The optimal dictionary for extracting correlation features and the decision boundary of anomalies are obtained by iterative optimization. Then， test samples are sparsely decomposed via the optimal dictionary， and the extracted features are input into the optimized OCSVM. Finally， anomalies are labeled based on the decision boundary. The proposed method is applied to the MSL dataset published by NASA and telemetry data of a real satellite antenna. The results show that compared with existing one class classification anomaly detection methods， the proposed method shows improved performance in detection precision， F1-score and G-mean， especially in detection of correlation anomalies.

Key words: dictionary learning, one-class support vector machine, telemetry data, anomaly detection, jointly optimized mechanism

CLC Number:

V243

Jiahui HE, Zhijun CHENG, Bo GUO. Telemetry anomaly detection method based on joint dictionary learning and OCSVM[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2023, 44(13): 327931-327931.

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属性	MSL
异常序列总数	36
点异常序列总数	19（53%）
上下文异常序列总数	17（47%）
遥测信道总数	27
遥测信道中参数总数	55（1组遥测值和54组遥测指令）

方法	点异常		上下文异常
方法	检测率	虚警率	检测率	虚警率
JDLOC	16/19（84%）	2/18（11%）	12/17（71%）	2/14（14%）
OCSVM	15/19（79%）	2/17（12%）	9/17（53%）	5/14（36%）
MFAD	14/19（74%）	2/16（13%）	8/17（47%）	3/11（27%）
DL+OC	8/19（42%）	2/10（20%）	6/17（35%）	2/8（25%）

卫星部件	遥测参数代号	含义
方位轴	TB8	XX温度
	TB9	XX温度
	TB10	XX温度
	IB1	XX电流
仰角轴	TB4	XX温度
	TB5	XX温度
	TB6	XX温度
	IB2	XX电流
电缆	TB14	XX电缆温度
GDAE	TB3	XX温度
	VB11	XX电源状态
	ZL5	XX加热器
	ZB1_EMG	急停状态
	ZB2_EMG	急停状态

异常	异常类型	数据长度	异常长度
1	点异常	2 073	60
2	集体异常	1 186	80
3	点异常	3 000	300
4	关联关系异常	1 729	271
5	关联关系异常	2 765	242

异常	F1-score				G-mean				FPR
异常	JDLOC	OCSVM	MFAD	DL+OC	JDLOC	OCSVM	MFAD	DL+OC	JDLOC	OCSVM	MFAD	DL+OC
1	0.983 3	0.960 0	0.960 0	0.809 9	0.983 3	0.960 0	0.960 0	0.810 0	0.001 2	0.001 0	0.001 0	0.014 8
2	0.993 7	0.818 2	0.631 6	0.860 3	0.993 7	0.828 5	0.632 5	0.866 3	0	0.082 8	0.053 7	0.035 0
3	0.947 5	0.879 6	0.876 5	0.920 5	0.947 6	0.880 2	0.876 5	0.920 6	0.009 2	0.040 8	0.026 6	0.007 3
4	0.915 1	0.776 4	0.797 0	0.846 0	0.916 7	0.776 7	0.797 0	0.846 0	0.025 9	0.438 3	0.339 5	0.028 6
5	0.987 4	0.970 7	0.954 0	0.400 3	0.987 5	0.970 8	0.954 0	0.499 4	0	0.003 9	0.007 8	0.704 8

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