Skip to main content

Программная система обнаружения аномалий в телеметрии бортового фурье-спектрометра ИКФС-2

Project description

Программная система обнаружения аномалий в телеметрии бортового фурье-спектрометра ИКФС-2

Включает в себя:

  • Модуль экспертного анализа
  • Модуль интеллектуального анализа:
    • LSTM-предиктор
    • LSTM-автокодировщик

Сценарий работы:

1 . Сформировать конфигурационный файл

$ ikfs-anomaly-detector dump-config
$ mv default_config.yml /tmp/myconfig.yml

2 . Указать в нём соответствующие одиночные сигналы и группы сигналов, предполагаемые для анализа

# Директория для хранения обученных моделей
models_dir: '/tmp/ikfs_anomaly_detector/models'

# Директория с логами tensorboard [опционально]
tensorboard_dir: ''  

# Директория с результатами
analysis_result_dir: /tmp/ikfs_anomaly_detection/results  

# Одиночные сигналы для LSTM-предиктора
predictor_for:
- PptRiple
...

# Группы сигналов для LSTM-автокодировщика
autoencoder_for:
  bfk:
  - BfkCntErrCrc
  - BfkCntErrRxBufAlloc
  - BfkCntErrRxPacket
  ...

  mygroup:
  - StrSensorMi1
  - BpopCntErrCrc

thresholds:
  # Границы аномалий по умолчанию
  default:
    rules: 0.55  # Граница аномалий для экспертного анализатора

    # Границы аномалий для групп и одиночных сигналов
    bfk: 0.2
    bpop: 0.4
    bud: 6.0
    bud_board: 15.0
    fp: 0.7
    mi: 0.4
    mk: 0.09
    ppt: 0.27
    ppt_direction: 0.1
    str: 0.05
    PptRiple: 100
    PptSampleCount: 100
    ScannerAngle: 610
    Str27V: 210
    StrSensorTu1: 100
    StrSensorTu2: 100

  # Границы аномалий для конкретного файла
  METM2_9181_9174_1VIE2-IMR_8_IKFS-2_01P8:
    mi: 0.9
    mk: 0.19
    fp: 1.
    ppt_direction: 0.015

3 . Произвести обучение системы

$ ikfs-anomaly-detector train --telemetry-dir /Downloads/good_data -c /tmp/myconfig.yml

4 . Выполнить поверхностный анализ телеметрии

$ ikfs-anomaly-detector analyze --telemetry-file /Downloads/bad_data/METM2_9181_9174_1VIE2-IMR_8_IKFS-2_01P8.tlm.h5 -c /tmp/myconfig.yml

5 . Посмотреть результаты (фукнции ошибок по каждому из сигналов) и при необходимости подправить границы

6 . Выполнить полный анализ телеметрии

$ ikfs-anomaly-detector analyze --full-report --telemetry-file /Downloads/bad_data/METM2_9181_9174_1VIE2-IMR_8_IKFS-2_01P8.tlm.h5 -c /tmp/myconfig.yml

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

ikfs-anomaly-detector-1.0.2.tar.gz (29.4 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

ikfs_anomaly_detector-1.0.2-py3-none-any.whl (2.2 MB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file ikfs-anomaly-detector-1.0.2.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: ikfs-anomaly-detector-1.0.2.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 29.4 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/1.13.0 pkginfo/1.5.0.1 requests/2.22.0 setuptools/41.0.1 requests-toolbelt/0.9.1 tqdm/4.32.1 CPython/3.7.2

File hashes

Hashes for ikfs-anomaly-detector-1.0.2.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 536b13fe789a30c91d4dbf4377824ebd6da5b8c349cf306ff611b9772ed87e54
MD5 336c995afaac28998c69b7be71862ea4
BLAKE2b-256 c7fa1b5ecdf46780cc1b0ed896f2c96cabcd900c9117b8f092ecc150fe50d339

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file ikfs_anomaly_detector-1.0.2-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: ikfs_anomaly_detector-1.0.2-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 2.2 MB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/1.13.0 pkginfo/1.5.0.1 requests/2.22.0 setuptools/41.0.1 requests-toolbelt/0.9.1 tqdm/4.32.1 CPython/3.7.2

File hashes

Hashes for ikfs_anomaly_detector-1.0.2-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 f049228566348a9894689ae52949a98f6c5ef94307e6da59456f69895c680e95
MD5 9c05111a7036e79f8d4203ccadfae33d
BLAKE2b-256 dd5c60e872bfafb88df8be4582c81e73fbc0b08c7d19892b802887838d691b54

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page