空间实验室天地一体化故障诊断技术研究

航天器故障诊断不仅可以提高航天器安全性和可靠性，而且可以节约航天器安全寿命期成本。文中详细阐述了空间实验室天地一体化故障诊断系统方案。整个故障诊断体系由在轨诊断系统和地面诊断系统组成，在轨诊断系统具有部分自主诊断能力，地面诊断系统又分为系统级故障诊断和分系统级故障诊断。强调了基于模型推理技术(特别是多信号建模技术)在空间实验室天地一体化故障诊断系统中的重要性；最后指出了当前需要深入研究的建模技术及故障诊断系统的组件化和网络化等关键技术。     

免疫系统的反面选择算法在故障诊断中的应用

生物免疫系统的主要功能就是检测和杀伤来自生物体内和体外称为抗原的非已物质，受免疫系统自己－非已识别机理的启发提出的反面选择算法能检测任何异常变化。文章结合航天器故障诊断的特点对反面选择算法进行了改进，提出了对卫星电源分系统实时系统故障诊断的新方法，通过诊断实例表明该方法是有效可行的，能对卫星电源系统的故障准确、快速的实时诊断。     

粗糙集在卫星电源系统故障诊断中的应用研究

为了提高多故障诊断算法在诊断信息不完备时的诊断能力,引入粗糙集技术。对粗糙集技术中决策表的约简问题进行了深入地研究,给出了约简算法;详细论述了已有的实时诊断算法的步骤和缺点,把粗糙集技术和其诊断算法相结合,给出了改进的诊断算法。将此技术应用于卫星电源系统的故障诊断中,在缺少征兆信息的情况下仍能正确地进行实时诊断,表明可以提高诊断能力和效率。     

柔性可靠性与故障诊断处理综合设计技术

针对现代卫星高可靠、长寿命的要求,从卫星系统整体角度出发,根据卫星数字化系统/设备的特点,应用网格技术和多学科综合技术实现卫星内部、甚至卫星个体之间的柔性重组,提高卫星及星座的系统可靠性.提出柔性可靠性技术、测试技术和故障诊断与处理的融合技术,将可靠性、测试性和故障诊断与处理的设计分析与产品功能/性能设计紧密结合,建立综合应用的设计分析模型,实现一体化设计,并尝试对此进行综合应用仿真,以达到卫星数字化系统/设备简单、经济和高可靠的目的.      

地球观测卫星太阳电池电源系统的设计

本文从卫星总体设计角度概述地球观测卫星太阳电池电源系统的设计特点。着重阐述太阳同步轨道参数对电源系统设计的影响以及设计中的主要技术问题;包括可展开式太阳电池翼板,镉镍蓄电池组和电源控制装置等设计的考虑。此外,对适应公用舱设计的有关技术也作了一些探讨。本文对其它近地轨道卫星电源系统的设计同样有参考价值。     

卫星高功能密度综合电子系统设计

微小卫星综合电子系统承载了卫星大部分功能，是卫星任务处理和控制的中心，未来新的智能化应用、星群应用、通信服务等需求也将由卫星执行，对综合电子系统提出了新的要求。分析了国外典型小卫星综合电子系统，具有功能综合度高、多数功能集中在一台计算机中、卫星功能软件化的特点。设计了基于软件定义的综合电子系统一体化结构，硬件采用高度集成的模块化设计，软件采用分层和组件化设计，将系统功能进行分层，通过软件定义组件的方式实现各层功能和业务。高功能密度综合电子系统由一个通用化的高性能硬件平台和各种可加载的APP软件组成，除传统功能外，还可扩展自主任务管理、星间组网和载荷管理等功能，不仅使卫星的集成度和功能密度大幅提升，还能实现卫星功能重构，达到一星多用、一星多能的目的，有利于紧急时期卫星系统快速构建与应用，对于未来星座组网应用也具有一定意义。     

卫星群反作用飞轮的故障诊断方法研究

卫星群飞行技术是航天领域的新兴技术,多个低成本小卫星可以完成较为艰巨的太空任务,但与此同时也会带来更多的故障问题。面对复杂的空间环境,针对卫星群可能发生的故障问题,提出了一种分布式卫星群系统故障诊断方案,通过基于Elman神经网络的故障诊断方法完成对卫星群姿态控制系统的故障诊断。试验结果表明,该方案能够快速检测出卫星群中反作用飞轮发生的故障,并且让邻近卫星通过神经网络也能检测到该故障的发生,表现出很好的准确性和实时性,在实际应用中有效可行。     

基于分散化预测滤波的故障诊断方法研究

针对多故障源系统的故障诊断问题,提出一种采用分散化预测滤波与两种不同类型残差相结合的诊断方法。该方法针对不同类型故障敏感的特点,利用不同类型残差,区分系统组件／执行机构故障和传感器故障;利用模型误差估计与故障各分量的对应关系,辨识和隔离系统组件／执行机构故障;利用分散化滤波的结构,识别和隔离不同传感器故障。以卫星姿态估计系统为例,仿真验证该故障诊断方法,结果表明,分散化预测滤波与集中预测滤波相比,对多类型故障讲轩枪测识别以及系统舌柏古白体力事程．     

基于多Agent的卫星故障诊断融合技术研究

为提高基于多Agent的卫星故障诊断系统的诊断准确性，充分利用已有的各种诊断方法获取的诊断信息，在分析故障诊断原理的基础上，提出了将数据融合技术应用于多诊断Agent的思想；并根据卫星故障诊断的特点，将权重引入多诊断Agent的诊断结果融合技术中，给出了权重的具体确定方法和改进的D—S证据理论，最后举例验证了该方法的有效性。     

基于联邦学习的星群故障诊断

针对卫星编队中单颗小卫星欠配置、测量信息不全和故障类型数据少等问题,提出一种基于联邦学习的卫星编队故障诊断方法.基于故障影响下的卫星动力学模型,利用Unity3D引擎搭建虚拟仿真环境,为后续卫星故障注入及故障数据产生奠定基础.考虑单个小卫星测量配置不全的问题,采用双向协调网络(BicNet)构建卫星本地故障诊断模型,借鉴邻居卫星的“远端”敏感器信息,实现本地卫星故障诊断.采用联邦学习框架进行分布式训练,每颗卫星上传本地模型参数进行协同建模,在不增加通信压力的情况下,整合整个星群的故障特征,提高星群对不同故障类型的故障诊断能力.所设计的编队故障诊断算法在编队卫星数量变化时也无需重新训练诊断网络,满足“即插即用”的工程需求.通过仿真实例验证,在测试集上精度达到99%,表明该方法有较高的准确性.     

小卫星多级故障诊断系统设计

提出一种基于模糊神经网络的小卫星多级故障诊断系统,利用多级的方式对小卫星的故障进行诊断。其中第一级采用模糊聚类的方法,将故障定位于模块级;第二级采用模糊径向基神经网络,完成故障的部件级定位。最后用该故障诊断方法针对卫星故障仿真系统做了实验,对其预设故障进行了诊断,诊断结果与仿真系统预设故障完全一致。实验表明:多级故障诊断结构提高了故障诊断的系统性、准确性并大大降低了故障诊断中的计算量。     

卫星导航系统传感器故障识别

传感器是卫星导航系统中的重要部件,其故障的检测和识别对提高系统可靠性具有重要意义。给出了一种基于模糊逻辑的卫星导航系统传感器故障识别方法。首先采用T-S模糊模型描述卫星导航系统,然后应用全解耦奇偶方程的方法进行故障检测,并利用卡尔曼滤波器进行故障参数识别。仿真结果表明,针对导航系统中多个传感器同时发生故障的情况,此方法能有效检测故障,并能准确识别故障参数。     

基于模糊神经网络的故障诊断方法的研究

根据模糊逻辑和神经网络网络对故障诊断方法做了研究，并介绍了具体实现过程，最后结合某液压系统对该方法作了验证，并给出了直接用前馈感知器进行故障诊断的对比结果。     

基于峭度熵与分层极限学习机的动量轮轴承故障诊断研究

动量轮是卫星姿态控制系统的关键部件，其可靠性直接关系到整星寿命与安全。作为动量轮的核心组件，轴承易于发生故障，且独特结构和复杂运行环境导致监测信号信噪比低，早期故障诊断困难。针对这种情况，对变分模态分解和峭度熵结合的特征提取方法进行研究，获得动量轮轴承监测信号中的微弱故障特征，并建立特征向量。引入分层极限学习机，对结构和编码方法进行优化后用于轴承故障的识别。最后，将提出的方法用于实际故障的诊断，并通过与传统ELM方法比较，得出提出的方法在动量轮轴承故障诊断中具有更高的诊断精度，达到98.5%。     

神经网络专家系统在姿控系统诊断中的应用

为了解决传统专家系统在知识获取和推理方面的问题,提出了一种神经网络和专家系统相结合的诊断系统。采用主成分分析方法简化神经网络训练样本,进而优化网络的结构。采用神经网络集成技术,克服选取网络中间层节点数目及判断阈值的困难。给出了诊断推理过程和对诊断结果进行解释的方法。把此技术应用在了卫星姿控系统的故障诊断中,结果表明提高了诊断效率和诊断的正确率。     

一种改进的固液火箭发动机故障诊断方法

针对固液火箭发动机的可靠性问题，设计了一种改进的贝叶斯网络故障诊断方法，可以通过网络化自主逻辑推理，对固液火箭发动机进行故障诊断。为了提取时序观测信号的故障特征，提出将步进法与核主成分分析(KPCA)相结合的分析方法，并根据模糊C均值聚类算法(FCM)建立模糊多态贝叶斯网络，实现对观测信号尺度的模糊处理，提高对不确定性故障的诊断能力。通过Matlab/Simulink建立改进的贝叶斯网络故障诊断系统。仿真结果表明，改进的算法能够实现对固液火箭发动机常见故障的有效诊断，并能够适应小样本集学习的情况。与传统贝叶斯诊断算法相比，故障诊断的平均准确率提高了20.9%。     

基于多模型滚动时域估计的卫星故障诊断

研究了卫星姿态控制系统故障诊断问题, 将滚动时域估计与交互式多模型(IMM)方法相结合, 利用滚动时域估计方法对系统状态进行估计, 系统转换概率也相应地利用了一个时间段的估计误差作为依据, 而不是只考虑一个时刻的估计误差, 因此有效减少了大噪声以及个别错误测量对诊断结果的影响. 最后的仿真结果证明了该算法的有效性.