Диагностирование интегрированной навигационной системы с применением машинного обучения

В статье рассматривается задача диагностирования интегрированной навигационной системы надводного судна с использованием методов машинного обучения. В качестве судна рассматривается модель Номото второго порядка. В качестве диагностируемых датчиков рассматриваются измерители линейной и угловой скоростей. С использованием математической модели сгенерирован набор зашумленных данных показаний датчиков при нормальном функционировании и в состоянии отказов. Для решения задачи определения технического состояния датчиков построены классификаторы с применением следующих подходов: случайный лес, градиентный бустинг, K-ближайших соседей, логистическая регрессия и сверточная нейронная сеть. Проведена настройка гиперпараметров модели, выполнен сравнительный анализ полученных результатов.