Machine Learning for Rocket Propulsion Health Monitoring

This paper describes the initial results of applying two machine-leaming-based unsupervised anomaly detection algorithms, Orca and GritBot, to data from two rocket propulsion testbeds. The first testbed uses historical data from the Space Shuttle Main Engine. The second testbed uses data from an exp...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	SAE transactions 2005-01, Vol.114, p.1192-1197
1. Verfasser:	Schwabacher, Mark
Format:	Artikel
Sprache:	eng
Online-Zugang:	Volltext
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