导语

  

内容提要

  

    卫星在轨故障诊断技术是航天领域的重要研究方向。本书构建了比较系统的卫星在轨故障诊断理论方法体系，主要包括基于定量模型的方法、基于定性模型的方法、基于规则的方法、基于案例的方法、数据驱动方法以及卫星在轨故障融合诊断方法，给出了卫星在轨故障诊断的典型实例和应用，介绍了国内外几种典型的卫星在轨故障诊断系统的特点和功能。
    本书取材广泛、内容新颖，理论与实践兼顾，可为工程单位、工业部门、科研院所和高等院校从事航天器在轨故障诊断技术研究和应用的管理人员、工程技术人员和教学科研人员提供参考。

第1章  绪论
  1.1  目的和意义
    1.1.1  卫星在轨故障诊断的目的
    1.1.2  卫星在轨故障诊断的意义
  1.2  卫星在轨故障基本情况与特点
    1.2.1  故障总体情况
    1.2.2  故障类型
    1.2.3  卫星在轨故障诊断特点
  1.3  国外研究现状
  1.4  本书的内容和特色
  参考文献
第2章  卫星在轨数据类型与预处理
  2.1  引言
  2.2  在轨数据类型
    2.2.1  遥测数据
    2.2.2  外测数据
    2.2.3  上行遥控数据
  2.3  数据补齐与采样
    2.3.1  数据补齐
    2.3.2  时间同步
    2.3.3  数据采样
  2.4  野点剔除
    2.4.1  53H法
    2.4.2  前推差分算法
  2.5  数据平滑
    2.5.1  中值滤波算法
    2.5.2  滑动平均算法
  2.6  数据特征检验
    2.6.1  分布检验
    2.6.2  时间序列特征识别
    2.6.3  基于EMD的趋势分析
  2.7  数据降维
    2.7.1  主成分分析
    2.7.2  投影寻踪
    2.7.3  示例分析
  参考文献
第3章  基于定量模型的卫星在轨故障诊断
  3.1  概述
  3.2  测量机构的定量故障诊断方法
    3.2.1  平衡方程法
    3.2.2  状态X2检验法
  3.3  基于奇偶向量法的执行机构故障诊断
    3.3.1  奇偶向量法的基本思想
    3.3.2  故障检测方法
    3.3.3  故障隔离方法
    3.3.4  基于Potter算法的奇偶矩阵解算
    3.3.5  仿真算例
  3.4  基于多解析模型的故障诊断方法
    3.4.1  基于多解析模型的故障隔离
    3.4.2  姿控系统的冗余产生及故障隔离
    3.4.3  仿真验证
  参考文献
第4章  基于定性模型的卫星在轨故障诊断
  4.1  概述
    4.1.1  定性和定量诊断方法的区别
    4.1.2  定性故障诊断方法简介
    4.1.3  实施步骤
  4.2  典型定性模型建模方法
    4.2.1  基于故障树的建模方法
    4.2.2  基于符号有向图的建模方法
    4.2.3  传递系统模型建模方法
    4.2.4  基于决策树的建模方法
  4.3  基于定性模型的诊断推理方法
    4.3.1  基于第一定律的推理方法
    4.3.2  理论基础及数学描述
    4.3.3  约束传播技术
    4.3.4  基于解析冗余的冲突识别
    4.3.5  基于定性模型的诊断过程
    4.3.6  定性模型中的不确定推理
  4.4  应用示例——卫星电源系统故障诊断
    4.4.1  卫星供配电分系统组成
    4.4.2  基于有向图的结构描述
    4.4.3  基于命题表达式的功能描述
    4.4.4  冲突识别算法
    4.4.5  电源定性模型诊断推理过程
  参考文献
第5章  基于规则的卫星在轨故障诊断
  5.1  概述
    5.1.1  基本原理
    5.1.2  实施步骤
  5.2  卫星故障规则的获取和表示
    5.2.1  故障规则知识获取
    5.2.2  故障规则去示
    5.2.3  规则修正
    5.2.4  卫星典型故障规则
  5.3  基于规则的推理
    5.3.1  推理策略
    5.3.2  不确定性推理
  5.4  应用示例
    5.4.1  经验知识的提取
    5.4.2  定性故障模式的设置
  参考文献
第6章  基于案例的卫星在轨故障诊断
  6.1  概述
    6.1.1  基本原理
    6.1.2  基本步骤
  6.2  卫星故障案例的获取和表示
    6.2.1  故障案例获取
    6.2.2  故障案例表示
    6.2.3  案例修正
    6.2.4  案例学习
  6.3  基于案例的推理
    6.3.1  案例检索
    6.3.2  案例相似性度量
    6.3.3  案例匹配
  参考文献
第7章  数据驱动的卫星在轨故障诊断
  7.1  概述
    7.1.1  基本原理
    7.1.2  实施步骤
  7.2  特征提取
    7.2.1  时域特征
    7.2.2  频域特征
    7.2.3  信息域特征
    7.2.4  反作用轮异常掉电时的多层次征兆建模
  7.3  特征约简和降维
    7.3.1  基于粗糙集的卫星特征约简
    7.3.2  基于非负矩阵分解的高维特征约简
    7.3.3  基于流形学习的复杂特征降维方法
  7.4  基于支持向量机的故障建模与诊断
    7.4.1  基本原理
    7.4.2  SVM实现问题
    7.4.3  示例分析
  7.5  基于概率图的故障建模与诊断
    7.5.1  贝叶斯网络基本概念
    7.5.2  贝叶斯网络建模
    7.5.3  贝叶斯网络推理
    7.5.4  示例分析
  参考文献
第8章  卫星在轨故障融合诊断
  8.1  概述
  8.2  融合诊断框架
    8.2.1  融合诊断框架的基本要素
    8.2.2  融合诊断信息分类
    8.2.3  融合诊断框架模块设计
    8.2.4  融合途径
  8.3  定量模型与神经网络融合诊断
    8.3.1  理论基础
    8.3.2  技术方法
    8.3.3  故障建模方法的示例
  8.4  残差分析与规则推理融合诊断
    8.4.1  理论基础
    8.4.2  残差分析与规则推理融合诊断的技术方法
    8.4.3  钱差分析与规则推理融合诊断示例
  8.5  定量模型与历史数据融合诊断方法
    8.5.1  理论基础
    8.5.2  定量模型与历史数据融合诊断的技术方法
    8.5.3  定量模型与历史数据融合诊断示例
    8.5.4  结果分析
  参考文献
第9章  卫星在轨故障诊断系统
  9.1  概述
  9.2  围外情况
    9.2.1  G2实时专家系统开发平台
    9.2.2  Livingstone卫星诊断推理系统
  9.3  国内卫星故障诊断系统
    9.3.1  测控单位故障诊断系统{
    9.3.2  运管单位故障诊断系统
  参考文献