基于G2的航天器故障诊断

基于故障诊断系统开发工具G2,研究了航天器故障诊断问题。并通过对某卫星电源系统故障模拟原理性试验台的故障诊断验证了该工具对航天器故障诊断的可用性。     

一个基于故障树模型的诊断系统

提出一种基于故障树模型的诊断方法，并基于该方法实现了一个验证性的诊断系统。基于故障树的层次诊断模型，提出了确定性推理方法和可能性推理方法及面向故障树的基于框架和广义规则的混合知识表示方法。最后在ＣＯＭ－ＰＡＱ４８６微机上，Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下，用ｂｏｒｌａｎｄＣ＋＋实现了该诊断系统，并通过对一个电路系统实验台的诊断验证了方法的有效性。     

基于故障树和神经网络模型的航天器智能诊断研究

提出基于故障树和神经网络模型的诊断方法,提出面向故障树的基于框架和广义规则的知识表示方法及相应的确定性和可能性推理策略,对于可能性推理的结果,通过基于神经网络模型的学习诊断来进一步确定其状态。在Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下,用Ｂｏｒｌａｎｄ Ｃ＋＋实现了一个原型系统。通过对“实践４号”卫星能源系统故障模拟实验台的诊断验证了系统的有效性。     

基于神经网络模型的学习诊断

基于故障树模型的诊断把故障树的底事件分成三部分：必然的故障源集（ＣＦＳ）、正常底事件集（ＮＥＳ）和可能的故障源集（ＰＦＳ），及如何进一步确定ＰＦＳ中各元素的状态（正常或异常）。在存在大量训练样本的情况下，可采用基于神经网络模型的学习诊断方法来确定ＰＦＳ中各元素的状态，并通过对某卫星能源系统故障模拟原理性试验台的故障诊断验证了该方法的有效性。     

航天器智能诊断系统开发研究

提出了基于故障树的故障报警方法和诊断方法,提出了面向故障树的报警知识和诊断知识表示方法及相应的报警和诊断推理策略,最后,在Windows环境下,用BorlandC++实现了一个原型系统,并通过对“实践-四号”卫星能源系统故障模拟实验台的诊断验证了系统的有效性。     

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。     

基于故障树模型的航天器故障诊断研究

本文建立了基于故障树模型的航天器故障诊断框架，提出了航天器故障诊断的知识组织和表示方法及相应的推理控制策略，并通过对某卫星能源系统故障实验台的故障诊断验证了方法的正确性。