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Unsupervised Anomaly Detection for Rocket Engine Test Facilities

Lemke, Ansgar (2023) Unsupervised Anomaly Detection for Rocket Engine Test Facilities. Bachelor's, Julius-Maximilian-Universität Würzburg.

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Abstract

Diese Arbeit befasst sich mit unüberwachten, rekonstruktionsbasierten Ansätzen zur Erkennung von Anomalien auf multivariaten Zeitreihendaten. Diese Daten wurden für das LOX-System des Raketentriebwerkteststandes P5 in Lampoldshausen generiert. Wenn das Health Monitoring System des Teststands zum Testabbruch rät, könnte die Anomaliedetektion bei der Entscheidungsfindung helfen. Dazu wird ein Feedforward-Autoencoder trainiert. Mit Hilfe des Rekonstruktionsfehlers werden dann Anomalien detektiert. Die Detektionsraten bei den Daten für das LOX-System sind mit einem F1-Wert von 0; 90 vielversprechend. Allerdings sind Verbesserungen bei den falschpositiven Ergebnissen und bei komplexeren Fehlertypen erforderlich, um diesen Ansatz zur Erkennung von Anomalien bei tatsächlichen Triebwerkstests verwenden zu können.

Item URL in elib:https://elib.dlr.de/196718/
Document Type:Thesis (Bachelor's)
Title:Unsupervised Anomaly Detection for Rocket Engine Test Facilities
Authors:
AuthorsInstitution or Email of AuthorsAuthor's ORCID iDORCID Put Code
Lemke, Ansgaransgar.lemke (at) dlr.deUNSPECIFIEDUNSPECIFIED
Date:2023
Refereed publication:No
Open Access:Yes
Number of Pages:64
Status:Published
Keywords:Anomaly Detection, Machine Learning, Triebwerkprüfstand
Institution:Julius-Maximilian-Universität Würzburg
Department:Fakultät für Mathematik und Informatik
HGF - Research field:Aeronautics, Space and Transport
HGF - Program:Space
HGF - Program Themes:Space Transportation
DLR - Research area:Raumfahrt
DLR - Program:R RP - Space Transportation
DLR - Research theme (Project):R - Project LUMEN (Liquid Upper Stage Demonstrator Engine)
Location: Lampoldshausen
Institutes and Institutions:Institute of Space Propulsion > Rocket Engine Systems
Deposited By: Böhringer, Isabell
Deposited On:23 Aug 2023 09:13
Last Modified:23 Aug 2023 09:13

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