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。     

基于FDDPB方法的卫星姿态控制系统故障诊断

针对卫星姿态控制系统故障诊断问题,将执行机构及输出传感器的阶跃型和缓变型输出偏差统归于一种"参数偏差"型故障,介绍了改进的参数偏差型故障的实时检测与诊断 (FDDPB,Fault Detection and Diagnostics of Parameter Bias)算法,说明了此算法在卫星姿态控制系统执行机构和传感器故障诊断中的应用.引入卫星姿态动力学模型和飞轮模型,建立了算法仿真模型,选取执行机构阶跃型和缓变型故障作为故障注入条件,将该算法用于实验验证.仿真结果表明:该算法能够检测出系统发生的故障,且能够准确估计出故障幅值.      

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。     

国外载人航天器故障诊断技术

详细介绍了故障诊断技术在国外载人航天器故障诊断中的应用及发展过程，并对专家系统技术进行了重点分析和介绍，国外载人航天器故障诊断经历了60年代简单的状态监测（水星号），70年代的基于算法的诊断（阿波罗），一直到80年代的基于知识的智能诊断（航天飞机），三个阶段，还介绍了NASA为其航天飞机主发动机透平泵和空间站电源系统开发的故障诊断专家系统，并对航天领域故障诊断技术特点进行了综合分析，同时指出了航天领域故障诊断技术的发展趋势。     

基于组件的模糊推理在卫星故障诊断中的应用

利用COM组件技术实现故障诊断组件化 ,用模糊推理技术与故障诊断技术相结合的方法 ,给出卫星故障诊断组件化平台 ,并开发了模糊推理组件。最后针对某型号卫星的电源系统 ,将模糊推理组件应用在电源损耗器故障诊断专家系统中     

基于循环神经网络的卫星姿态执行器故障诊断

针对卫星姿态控制系统执行器机构故障问题，提出了一种基于循环神经网络的故障诊断方法。对卫星姿态控制系统建模，进行故障分析并采集星敏感器和角速度陀螺的连续时刻故障数据。设计六种异构的循环神经网络，对故障数据进行故障诊断和分类, 分别从网络深度、反馈单元、激活函数和训练算法对比网络效果。带有门循环单元的 (gate recurrent unit，GRU)深层循环神经网络训练效果更好，其故障诊断准确率达到了95.7%。结果表明对于时序的卫星数据，门循环单元和带有一定深度的循环神经网络故障诊断效果更优。     

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。     

基于认知无线电的GEO与LEO卫星频谱共存

随着新的宽带多媒体业务的发展，宽带无线频谱的需求日益增长。同时，低轨道（LEO）卫星由于其传输损耗低、传播时延小而被大规模部署。为了更好地利用频谱资源，卫星通信系统普遍采用高轨道（GEO）卫星与LEO卫星频谱共存的方案来提高频谱利用率。在频谱共存的过程中，提出了一种基于动态阈值的能量检测与波束跳跃相结合的算法，以减小LEO对GEO卫星的干扰。首先对LEO卫星的信噪比进行估计并实时选择最优阈值，然后利用基于动态阈值的能量检测算法对GEO卫星信号进行判别，最后根据判断的结果进行波束调整。仿真结果表明，提出的基于动态阈值的能量检测算法的检测误差明显低于传统的基于固定阈值的能量检测算法和基于二阶循环统计量的频谱感知方法。当信噪比低于-10dB的情况下，检测误差低于0.2；而当信噪比高于-5dB时，检测误差趋近于0。     

非合作目标安全走廊设计及飞越逼近轨迹优化

为提高空间非合作目标近距离逼近轨迹的安全性，同时对接近时间及所消耗燃料进行优化，针对空间失效自旋非合作目标近距离接近问题，给出了失效卫星动态安全走廊，并以飞越逼近方式抵达走廊入口，进一步提出了飞越逼近轨迹优化方法。首先，在建立失效卫星自旋模型的基础上，规划了安全区与禁飞区，提出了2种安全走廊的选择依据。其次，采用飞越逼近作为近距离接近方式，以节约燃料和缩短逼近时间为目标对两脉冲机动模型进行优化，选择3种优化算法得到接近轨迹。仿真结果表明:安全走廊的选择与卫星失效自旋的形式、外形以及接口位置有关；在飞越逼近两脉冲机动模型的优化问题中，采用Fgoalattain算法进行优化处理更具优越性。      

基于支持向量机的卫星执行机构故障诊断研究

针对脉冲等离子体推力器（Pulsed Plasma Thruster,PPT）作为执行机构的微纳卫星姿态控制系统故障问题,采用了支持向量(Support Vector Machine,SVM)技术对脉冲等离子体推力器的两种常见故障进行检测与隔离。运用自适应遗传算法优化墨西哥草帽小波核函数参数,并结合小波分析,提高了SVM分类器的超平面寻优效率与泛化能力。最后,通过仿真分析,验证了该方法可快速准确地完成故障诊断任务,也证明了小波核函数支持向量机技术在故障诊断方面的先进性与有效性。     

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%。     

一种基于多虚拟观测量的组合导航自主完好性监测方法

完好性用于导航系统出现故障的情况下提供及时的告警，是生命安全类用户需要考虑的重要性能指标。基于惯性导航系统（INS）辅助的卫星导航自主完好性监测算法，提出了一种利用INS构造3颗虚拟卫星观测量的组合导航系统自主完好性监测方法，通过构造视线方向相互垂直的3颗卫星，最大限度利用组合导航中INS的导航信息，在2颗可见星条件下就能实现故障检测。相比传统接收机自主完好性监测(RAIM)方法，该方法提高了检测算法可用性。在GPS单星座且INS定位误差方差σ_s=1m条件下，加入35m单星故障幅值，传统加权RAIM故障检测概率为48.51%，本文算法检测概率为95.21%，检测性能提升47%；与INS辅助的卡尔曼滤波残差检测法相比，在相同INS精度等级条件下该方法也具有更高的检测概率。此外，仿真分析了不同INS精度等级对该方法故障检测性能的影响，结果表明INS精度越高，该方法检测性能越好。     

改进粒子群优化的卫星导航选星算法

为提高选星算法的性能，提出一种基于人工鱼群算法的粒子群优化（PSO）选星算法。该算法利用人工鱼群算法良好的全局收敛特性，克服了粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点。将每种卫星组合看作空间中的一个粒子，选取几何精度因子（GDOP）作为适应度函数。利用所提算法更新粒子自身位置，优化卫星组合与几何精度因子。利用实际数据对所提算法进行验证和对比，结果表明:改进的选星算法在保障选星效率的同时，选星结果的准确性优于标准的粒子群优化选星算法。      

编队飞行小卫星群的相对自主定轨算法研究

针对有参考星的编队飞行小卫星群的自主位置保持 ,研究了基于星间测距的主从星相对自主定轨的可行性及其算法。考虑突发测量噪声对算法稳定性的影响 ,在迭代EKF算法中引入弱化因子 ,对误差较大的观测量实施“软删除” ,相比抗差Kalman滤波 ,性能稳定、额外计算量小、适于星载实现。仿真表明 ,无摄动运动下的相对定轨误差可控制在 0 1m左右 ;J2 项摄动的情况下的相对定轨误差约为 2m。     

用于识别双星故障的RAIM算法

由于传统的基于识别门限的卫星故障识别算法存在漏检和误警致使识别率较低,为此提出一种可用于识别双星故障的接收机自主完好性监测算法.该算法通过构造新的奇偶矢量与故障特征平面,利用奇偶矢量与故障特征平面之间的几何关系来识别卫星故障,使得算法不再受限于识别门限的影响,从而有效地避免了由于识别门限引起的识别效率较低的问题.计算机仿真结果表明:改进后的算法与传统的基于识别门限的算法相比,双星故障正确识别的性能有显著的提高,正确识别率可达到90%.同时,与基于门限识别的重构最优奇偶矢量法相比,计算量可减少约61.2%以上.     

基于近邻保持嵌入的卫星姿态控制系统微小故障检测

摘要： 以卫星姿态控制系统(ACS)为研究对象，以微小故障检测为研究目标，提出一种改进的近邻保持嵌入算法(EWMA DNPE).针对近邻保持嵌入(NPE)算法中邻域参数无法自动设定的缺陷，通过引入动态邻域，使得动态近邻保持嵌入算法（DNPE）可根据流形的样本密度动态地选取近邻点计算权值重构矩阵.将指数加权移动平均(EWMA)引入DNPE，通过EWMA对历史故障数据的累加作用，建立SPE统计量实现微小故障的检测，并仿真验证了EWMA DNPE算法对卫星ACS微小故障检测的有效性和可行性.