CN110207997B - 基于卷积自编码器的液体火箭发动机故障检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于卷积自编码器的液体火箭发动机故障检测方法，该方法先采集原始数据，形成数据样本集；再将数据样本集划分为训练集、验证集和测试集，并对其进行预处理；然后搭建卷积自编码初始模型；训练卷积自编码器初始模型，获得卷积自编码器模型；训练单类支持向量机，获得单类支持向量机模型；最后将卷积自编码器模型的编码部分和单类支持向量机模型串联，对液体火箭发动机故障进行检测。该方法可无需依赖专家经验和领域知识，仅利用液体火箭发动机运行过程中的正常数据就可对模型进行训练，实现液体火箭发动机故障检测。

Description

基于卷积自编码器的液体火箭发动机故障检测方法

技术领域

本发明涉及液体火箭发动机故障检测技术领域，尤其是一种基于卷积自编码器的液体火箭发动机故障检测方法。

背景技术

液体火箭发动机是运载火箭推进系统的重要组成部分，极端恶劣的工作环境也使其成为故障的敏感多发部位。自上世纪六十年代以来，随着载人登月、航天飞机等具有里程碑意义的重大工程的开展，人们对液体火箭发动机的可靠性要求越来越高。作为一种能有效提高液体火箭发动机安全性和可靠性的方法，健康监控技术也成为了该问题的解决方案中的重要组成部分。其中，故障检测方法作为健康监控技术的基础，一直是该领域的研究重点。

当前，除了门限检测算法外，故障检测方法主要包括基于解析模型的方法和基于信号处理的方法等。另外，随着数据挖掘和机器学习领域的不断发展，相关的故障检测算法也不断涌现。然而，现有方法主要存在两点不足：一是都需要根据经验知识，对液体火箭发动机的测量参数进行甄选，以求获得能够有效表征发动机故障特征的参数，或者利用各种人工设计的特征提取方法对故障特征进行提取，整个过程严重依赖工程经验和专家知识，方法的开发成本和使用难度较高，可移植性比较差；二是这些方法一般都需要液体火箭发动机的正常数据和故障数据进行训练，但是在液体火箭发动机试车过程中，可能存在大量的正常试车数据，但是故障数据却比较少见，而且不同故障的试车数据之间也存在较大的差异。

因此，仍有待发展通用性更强，对工程经验、领域知识和故障数据依赖性更弱的液体火箭发动机故障检测方法。

发明内容

本发明提供一种基于卷积自编码器的液体火箭发动机故障检测方法，用于克服现有技术中对于专家经验、领域知识和故障数据依赖性强，通用性不好等缺陷。该方法利用卷积自编码器的无监督学习方式，自动对液体火箭发动机正常试车工作过程的原始数据进行特征提取，结合单类支持向量机的异常检测功能，实现液体火箭发动机故障检测，该方法不依赖专家经验和领域知识，也无需采集液体火箭发动机运行过程中故障数据，并且有潜力实现未知故障的检测。

为实现上述目的，本发明提出一种基于卷积自编码器的液体火箭发动机故障检测方法，所述方法为基于卷积自编码器和单类支持向量机的液体火箭发动机故障检测方法，所述方法中构建的液体火箭发动机故障检测模型由卷积自编码器模型的编码部分和单类支持向量机模型串联而成，其中卷积自编码器模型的编码部分用于自动提取数据样本中的数据特征，单类支持向量机模型用于基于提取的数据特征实现故障检测，所述方法具体包括以下步骤：

S1：采集液体火箭发动机工作过程中各个不同传感器的原始数据，并将所述原始数据划分为若干数据样本，所有数据样本组成数据样本集；

S2：将数据样本集划分为训练集、验证集和测试集，并分别对所述训练集、验证集和测试集中的数据进行预处理；

S3：搭建卷积自编码器初始模型，包含若干编码层和若干解码层，其中编码层用于对输入的数据样本进行特征提取和降维压缩，解码层用于将提取的特征还原成与输入的数据样本大小一致的数据矩阵；

S4：利用训练集对卷积自编码器初始模型进行训练以获得模型的权值矩阵参数，利用所述训练后的模型在验证集上的效果来调节超参数；重复上述训练过程，获得卷积自编码器初始模型的参数和超参数，从而获得卷积自编码器模型；

S5：将训练集和验证集分别输入所述卷积自编码器模型的编码部分，获得降维编码后的数据特征；利用训练集的数据特征对单类支持向量机进行训练，利用验证集的数据特征对单类支持向量机的超参数进行优选；最终获得单类支持向量机的参数和超参数，从而获得单类支持向量机模型；

S6：将所述卷积自编码器模型的编码部分和所述单类支持向量机模型串联，得到液体火箭发动机故障检测模型；将未知工作状态的液体火箭发动机运行数据经预处理后输入所述模型，获得当下所述液体火箭发动机是正常工作或发生故障。

与现有技术相比，本发明的有益效果有：

本发明提供的故障检测方法不依赖于故障数据，仅通过正常数据即可实现液体火箭发动机故障检测；通过卷积自动编码器的无监督学习过程，可实现正常数据特征的自动提取，无需依赖专家经验和领域知识，可以节省工程技术人员大量的时间和精力；此外，该方法的通用性更好。

本发明提供的基于卷积自编码器的液体火箭发动机故障检测方法先采集液体火箭发动机工作原始数据，将原始数据划分为数据样本，构成数据样本集；然后将数据样本集划分为训练集、验证集和测试集，并对所述训练集、验证集和测试集中的数据进行预处理；接着搭建卷积自编码器初始模型；再利用训练集和验证集对卷积自编码初始模型进行训练；再利用训练好的卷积自编码器模型的编码部分对训练集和验证集进行特征提取，利用提取的特征对单类支持向量机进行训练；最后将训练好的卷积自编码模型的编码部分和单类支持向量机串联，得到液体火箭发动机故障检测模型，用于液体火箭发动机故障检测。该方法无需依赖专家经验、领域知识和故障数据，仅利用液体火箭发动机运行过程中的正常数据就可对本发明方法中的模型进行训练，从而实现液体火箭发动机故障检测。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。

图1为液体火箭发动机示意图；

图2为本发明提供的方法中数据样本的划分方法示意图；

图3为本发明提供的卷积自编码器模型示意图；

图4为本发明提供的单类支持向量机的原理示意图；

图5为卷积自编码器模型训练过程中损失函数曲线变化示意图；

图6为液体火箭发动机故障检测结果示意图；

图7为本发明提供的基于卷积自编码器的液体火箭发动机故障检测方法流程图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

另外，本发明各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

如图7所示为本发明中基于卷积自编码器的液体火箭发动机故障检测方法流程图，图1为液体火箭发动机示意图，所述方法为基于卷积自编码器和单类支持向量机的液体火箭发动机故障检测方法，所述方法中构建的液体火箭发动机故障检测模型由卷积自编码器模型的编码部分和单类支持向量机模型串联而成，其中卷积自编码器模型的编码部分用于自动提取数据样本中的数据特征，单类支持向量机模型用于基于提取的数据特征实现故障检测，如图7所示，所述方法具体包括以下步骤：

S1：采集液体火箭发动机工作过程中各个不同传感器的原始数据，并将所述原始数据划分为若干数据样本，所有数据样本组成数据样本集；

S2：将数据样本集划分为训练集、验证集和测试集，并分别对所述训练集、验证集和测试集中的数据进行预处理；

S3：搭建卷积自编码器初始模型，包含若干编码层和若干解码层，其中编码层用于对输入的数据样本进行特征提取和降维压缩，解码层用于将提取的特征还原成与输入的数据样本大小一致的数据矩阵；

S4：利用训练集对卷积自编码器初始模型进行训练以获得模型的权值矩阵参数，利用所述训练后的模型在验证集上的效果来调节超参数；重复上述训练过程，获得卷积自编码器初始模型的参数和超参数，从而获得卷积自编码器模型；

S5：将训练集和验证集分别输入所述卷积自编码器模型的编码部分，获得降维编码后的数据特征；利用训练集的数据特征对单类支持向量机进行训练，利用验证集的数据特征对单类支持向量机的超参数进行优选；最终获得单类支持向量机的参数和超参数，从而获得单类支持向量机模型；

S6：将所述卷积自编码器模型的编码部分和所述单类支持向量机模型串联，得到液体火箭发动机故障检测模型；将未知工作状态的液体火箭发动机运行数据经预处理后输入所述模型，获得当下所述液体火箭发动机是正常工作或发生故障。

在S1中，可利用压力传感器、温度传感器、流量传感器、转速传感器等来采集液体火箭发动机热试车过程中的原始数据，所述原始数据包含整个液体火箭发动机内所有不同参数对应的传感器(分布在火箭发动机内各个不同地方；若每个参数对应多个传感器的，去掉明显异常数据后取其平均值)采集的有效数据。

将原始数据划分为若干数据样本。所述数据样本为大小m×n的矩阵，其中m为该矩阵的行数，表示单个数据样本中包含的采样点数；n为该矩阵的列数，表示监测参数个数。为方便卷积操作，一般m和n均为2的次幂，或者其大小为2的次幂与其他数字的乘积。如不满足，可利用补零操作使其大小满足要求，即在数据矩阵周围添加0，补齐缺失的数据。

一般来说，数据样本数量越多，卷积自编码器的训练效果越好。因此，在原始数据数量有限的情况下可采用如图2所示的重叠分割的方法来扩大数据样本的数量。

在S2中，数据集划分时，训练集和验证集中均只包含正常数据样本，测试集中同时包含有部分正常数据样本和故障数据样本。其中，其测试集中的正常样本用于最后测试该方法是否会发生误报警，故障样本用于测试该方法是否能及时、有效的实现故障检测。

数据样本集划分过程中，训练集、验证集和测试集占数据样本的比例可以根据实际情况进行划分，一般为3:1:1，如果数据样本特别多，测试集所占数据样本的比例可以适当减少(例如：如果一个数据集只有100个数据样本，测试集占的比例不宜过小，不然一个样本错分就会对准确率产生很大的影响；反过来，如果有十万个数据样本，则哪怕测试集和验证集只有1％，里面也有1000个样本，错分几个样本对整体准确率的影响也不会很大)。

数据样本集划分完成后，在训练之前，要分别对训练集、验证集和测试集中的数据进行预处理。由于原始数据中包含压力、温度等多种类型的数据，不同类型的数据具有不同的量纲和数量级，且数量级相差很大。为避免数量级不同造成不同参数在特征提取中无法被公平对待，保证所得特征的可靠性，需要对训练集、验证集和测试集中的数据进行标准化处理。常用的标准化方法一般有min-max标准化(也叫离差标准化)、z-score标准化方法等，均为常用的统计学方法，可根据实际情况进行选择。本实例中选择的是z-score标准化方法，即

其中，x′为预处理后的数据样本，x为预处理前的数据样本，μ为训练集的样本均值，s为训练集的标准差。值得注意的是，对训练集、验证集和训练集内的数据样本进行预处理，采用的均值和方差均来自训练集，以保证在模型训练过程中仅从训练数据中获取信息。

在S3中，卷积自编码器初始模型包含多个编码层和多个解码层，具体层数可根据数据样本数量等实际情况进行选择。其中，编码层用于对输入的数据样本进行特征提取和降维压缩，解码层用于将提取的特征还原成与输入的数据样本大小一致的数据矩阵。具体如下：

假设共有l个编码层，则第i个编码层的编码过程可以表示为

h₀＝x′ (2)

h_i＝σ_i(h_i-1*W_i+b_i),i＝1,2,…,l (3)

其中，x′表示经过预处理的数据样本；h_i表示第i个编码层的编码结果；σ_i为第i个编码层的激活函数；h_i-1为前一编码层的编码结果；W_i为第i个编码层的权值矩阵；*表示卷积操作；b_i为第i个编码层的偏置项。

假设有d个解码层，则对于第j个解码层，有

h_l+j＝σ_l+j(h_l+j-1*W_l+j+b_l+j),j＝1,2,…,d (4)

其中，h_l+j表示第j个解码层的解码结果；σ_l+j为第j个解码层的激活函数；h_l+j-1表示前一层的输出结果；W_l+j为第j个解码层的权值矩阵；b_l+j为第j个编码层的偏置项。最后一层的输出结果h_l+d与输入样本x大小相同。

其中，编码层层数和解码层层数可以相同，也可以不同，但是一般将网络设计成对称的形式，即编码层数与解码层数相同。

在S4中，利用训练集对卷积自编码器初始模型进行训练，通过损失函数来确定训练是否完成，当损失函数开始波动并不再下降时单次训练结束；利用所述单次训练后的模型在验证集上的效果来调节超参数；重复上述单次训练来比较损失函数的大小，选择损失函数最小的超参数组合，最后获得卷积自编码器初始模型的参数和超参数，从而获得卷积自编码器模型；

具体训练过程如下：

S401，对卷积自编码器初始模型的参数进行初始化。常用的初始化方法有全0初始化、随机初始化、标准初始化和Xavier初始化。这里采用的是Xavier初始化，即

其中，W表示待初始化的权值；U表示均匀分布；n_in表示参数所在层的输入维度；n_out表示参数所在层的输出维度。

S402，设置卷积自编码器初始模型中的超参数，主要有学习率和正则化系数。

S403，对输入数据样本进行前向传播计算。将数据样本x输入卷积自编码器初始模型，按照S3所示的步骤进行前向传播计算，依次经过各编码层和解码层，并最终得到与数据样本大小相同的输出h_l+d。

S404，求损失函数的大小。一般利用损失函数的大小评价卷积自编码模型的效果，损失函数一般选择均方误差，将第k个样本的模型输出记作y_k，即y_k＝h_k,l+d，则有

其中，loss表示损失函数；num表示数据样本集中的样本个数；k表示第k个数据样本；y_k表示第k个数据样本经过卷积自编码器模型后的输出；h_k,l+d表示第k个样本经过l个编码器和d个解码层后的输出，即经过卷积自编码器模型后的输出；x′_k表示第k个经过预处理的数据样本；α为正则化系数；Ω代表惩罚项，θ代表权值参数集合。

S405，利用反向传播算法对模型权值参数进行更新，即

其中，

表示损失函数对权值矩阵的梯度，η为学习率，W为待更新的权值，W_new为更新后的权值。

权值更新后，回到S403，重复S403到S405的过程，当损失函数开始波动且不再下降时，结束本次训练。

S406，调整S402中的超参数，重复S403到S405的过程，直到选定一组使得损失函数最小的超参数为止。固定此时的网络权值和超参数，得到卷积自编码器模型。

在S5中，训练单类支持向量机。单类支持向量机的基本原理是仅使用正常数据作为训练样本，利用核函数将训练样本映射到高维空间中，将原点作为唯一异常样本点，使得存在一个最优超平面能够将原点和训练样本分隔开，并实现间隔最大化，如图4所示。

将S2获得的训练集和验证集通过训练好的卷积自编码器模型的编码部分，获得降维编码后的数据特征；利用训练集的数据特征对单类支持向量机进行训练；利用验证集的数据特征对单类支持向量机的超参数进行选取，选取在验证集上不发生误报警且正确率最高的一组超参数；训练结束后固定网络参数和超参数，获得单类支持向量机模型；

在S6中，将训练好的卷积自编码器模型的编码部分和训练好的单类支持向量机模型串联，得到液体火箭发动机故障检测模型；可利用测试集对所得故障检测模型的有效性进行验证；将未知工作状态的液体火箭发动机运行数据经预处理后输入该方法，即可得到故障检测结果；当故障检测模型输出为+1时，即工作正常；当输出为-1时，即发生故障。

为减低误警率，提高方法鲁棒性，在故障检测过程中使用持续性准则，即当检测方法连续w次报警时，即连续w次输出-1时，才判断发动机出现故障。

实施例1

本实施例采用上述所述基于卷积自编码器和单类支持向量机的液体火箭发动机故障检测方法，对某大型液体火箭发动机稳态过程进行故障检测，具体实施方式包括：

在S1中，利用传感器采集液体火箭发动机稳态工作过程中的原始数据。所述原始数据共包括11次正常数据和2次故障数据，其中包含试车过程中采集的压力、温度、流量和转速等共22个参数。

将原始数据划分为若干数据样本。采用图2所示的重叠分割方法所述数据样本为大小96×22的矩阵，其中96为该矩阵的行数，表示单个数据样本中包含96个采样点；22为该矩阵的列数，表示22个监测参数。为方便卷积操作，在每个样本两侧各添加一列0，得到96×24的数据样本。

S2：将数据样本集划分为训练集、验证集和测试集，并分别对所述训练集、验证集和测试集中的数据进行预处理。

将正常样本按照约8:1:1的比例划分到训练集、验证集和测试集中，将故障样本全部划分到测试集中。最终，训练集中有190025个样本，验证集中有23768个样本，测试集中有38320个样本。

对样本进行归一化处理。液体火箭发动机的监测参数中包括压力参数、温度参数、流量参数和转速参数等，不同参数具有不同的量纲和数量级，如压力参数一般为10^-1～10¹MPa(压力单位，兆帕)，温度参数则为10²～10³K(温度单位，开尔文)，转速则可以达到10⁵r/min(转速单位，转/分钟)。为避免数量级不同造成不同参数在特征提取中无法被公平对待，保证所得特征的可靠性，对样本数据进行z-score标准化，将所有数据都归一化到均值为0，标准差为1的范围内。

S3：搭建卷积自编码器初始模型，包含5个编码层和5个解码层，如图3所示。其中编码层用于对原始数据中的有用信息进行提取和降维压缩，解码层用于将提取的有用信息还原成与原始数据大小一样的数据矩阵。

S4：利用训练集对卷积自编码器初始模型进行训练，损失函数的变化曲线如图5所示，可见当训练轮数达到1000轮左右时，损失函数已基本平稳，此时即可停止训练。调整学习率和正则化系数这两个超参数，重新对卷积自编码器模型进行训练，通过训练结束后，模型在验证集上的损失函数大小来选择超参数。最终，当学习率为0.0004，正则化系数为10^-6时，验证集上损失函数最小。固定此时卷积自编码器的网络权值和超参数，即得最终的卷积自编码器模型。

S5：将S2获得的训练集和验证集通过训练好的卷积自编码器模型的编码部分，获得降维编码后的数据特征；利用训练集的数据特征对单类支持向量机进行训练；利用验证集的数据特征对单类支持向量机的效果进行评估，选取在验证集上不发生误报警且正确率最高时的模型；训练结束后固定网络参数和超参数，获得单类支持向量机模型；

S6：将训练好的卷积自编码器模型的编码部分和训练好的单类支持向量机模型串联，得到液体火箭发动机故障检测模型；可利用测试集对所得故障检测模型的有效性进行验证；将未知工作状态的液体火箭发动机运行数据经预处理后输入该故障检测模型，即可得到故障检测结果，当方法输出为+1时，即工作正常，当输出为-1时即发生故障。

为减低误警率，提高方法鲁棒性，在故障检测过程中使用持续性准则，即当检测方法连续3次报警时，即输出-1时，才判断发动机出现故障。

用液体火箭发动机发生稳态故障的两次试车数据对方法进行测试，结果如图6所示，该方法分别在3.56s和275.78s报警，结果表明该方法能及时、有效地实现液体火箭发动机故障检测。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的发明构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于卷积自编码器的液体火箭发动机故障检测方法，其特征在于，所述方法为基于卷积自编码器和单类支持向量机的液体火箭发动机故障检测方法，所述方法中构建的液体火箭发动机故障检测模型由卷积自编码器模型的编码部分和单类支持向量机模型串联而成，其中卷积自编码器模型的编码部分用于自动提取数据样本中的数据特征，单类支持向量机模型用于基于提取的数据特征实现故障检测，所述方法具体包括以下步骤：

S1：采集液体火箭发动机工作过程中各个不同传感器的原始数据，并将所述原始数据划分为若干数据样本，所有数据样本组成数据样本集；

S2：将数据样本集划分为训练集、验证集和测试集，并分别对所述训练集、验证集和测试集中的数据进行预处理；

所述训练集和验证集中均只包含正常数据样本，测试集中同时包含正常数据样本和故障数据样本；

S3：搭建卷积自编码器初始模型，包含若干编码层和若干解码层，其中编码层用于对输入的数据样本进行特征提取和降维压缩，解码层用于将提取的特征还原成与输入的数据样本大小一致的数据矩阵；

所述卷积自编码器初始模型中编码部分通过卷积操作实现特征提取；

S4：利用训练集对卷积自编码器初始模型进行训练以获得模型的权值矩阵参数，利用所述训练后的模型在验证集上的效果来调节超参数；重复上述训练过程，获得卷积自编码器初始模型的参数和超参数，从而获得卷积自编码器模型；

S5：将训练集和验证集分别输入所述卷积自编码器模型的编码部分，获得降维编码后的数据特征；利用训练集的数据特征对单类支持向量机进行训练，利用验证集的数据特征对单类支持向量机的超参数进行优选；最终获得单类支持向量机的参数和超参数，从而获得单类支持向量机模型；

S6：将所述卷积自编码器模型的编码部分和所述单类支持向量机模型串联，得到液体火箭发动机故障检测模型；将未知工作状态的液体火箭发动机运行数据经预处理后输入所述模型，获得当下所述液体火箭发动机是正常工作或发生故障。

2.如权利要求1所述的基于卷积自编码器的液体火箭发动机故障检测方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述数据样本为大小m×n的矩阵，其中m表示单个数据样本中包含的采样点数；n表示监测参数个数。

3.如权利要求1所述的基于卷积自编码器的液体火箭发动机故障检测方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述预处理为对数据进行标准化处理；所述标准化处理包括min-max标准化、z-score标准化方法。

4.如权利要求1所述的基于卷积自编码器的液体火箭发动机故障检测方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述编码层的编码过程为

h₀＝x′ (2)

h_i＝σ_i(h_i-1*W_i+b_i)，i＝1，2，...，l (3)

其中，x′表示经过预处理的数据样本；h_i表示第i个编码层的编码结果；σ_i为第i个编码层的激活函数；h_i-1为前一编码层的编码结果；W_i为第i个编码层的权值矩阵；*表示卷积操作；b_i为第i个编码层的偏置项；

所述解码层的解码过程为

h_l+j＝σ_l+j(h_l+j-1*W_l+j+b_l+j)，j＝1，2，...，d (4)

其中，h_l+j表示第j个解码层的解码结果；σ_l+j为第j个解码层的激活函数；h_l+j-1表示前一层的输出结果；W_l+j为第j个解码层的权值矩阵；b_l+j为第j个编码层的偏置项。

5.如权利要求1所述的基于卷积自编码器的液体火箭发动机故障检测方法，其特征在于，所述步骤S4的具体步骤如下：

S401，对卷积自编码器初始模型参数进行初始化；

S402，设置卷积自编码器初始模型中的超参数；

S403，按照步骤S3对输入数据样本进行前向传播计算；

S404，计算损失函数的大小；

S405，利用反向传播算法对模型权值参数进行更新，直至训练结束；

S406，重复S403～S405的过程来调整S402中的超参数。

6.如权利要求5所述的基于卷积自编码器的液体火箭发动机故障检测方法，其特征在于，所述步骤S401中，所述初始化方法包括全0初始化、随机初始化、标准初始化和Xavier初始化。

7.如权利要求6所述的基于卷积自编码器的液体火箭发动机故障检测方法，其特征在于，所述Xavier初始化为

其中，W表示待初始化的权值；U表示均匀分布；n_in表示参数所在层的输入维度；n_out表示参数所在层的输出维度。

8.如权利要求5所述的基于卷积自编码器的液体火箭发动机故障检测方法，其特征在于，所述步骤S404中，所述损失函数为

其中，loss表示损失函数；num表示数据样本集中的样本个数；k表示第k个数据样本；y_k表示第k个数据样本经过卷积自编码器模型后的输出，y_k＝h_k，l+d；h_k，l+d表示第k个样本经过l个编码器和d个解码层后的输出，即经过卷积自编码器模型后的输出；x′_k表示第k个经过预处理的数据样本；α为正则化系数；Ω代表惩罚项，θ代表权值参数集合。

9.如权利要求5所述的基于卷积自编码器的液体火箭发动机故障检测方法，其特征在于，所述步骤S405中，所述反向传播算法为

其中，

表示损失函数对权值矩阵的梯度，η为学习率，W为待更新的权值，W_new为更新后的权值。

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