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第1章 绪论1

1.1 故障诊断技术的产生与历史1

1.2 故障诊断技术发展现状与展望2

1.2.1 故障诊断技术的现状2

1.2.2 故障诊断技术应用模式3

1.2.3 故障诊断未来面临的问题5

1.4 故障诊断的术语定义6

第2章 航天器在轨故障分析8

2.1 引言8

2.2 结构机构分系统故障统计分析8

2.2.1 可伸展机构故障9

2.2.2 驱动装置故障10

2.2.3 天线装置故障10

2.2.4 装配连接件与其他故障10

2.3 控制分系统故障统计分析10

2.3.1 外部原因造成的姿控回路故障11

2.3.2 内部构造缺陷引起的姿控回路故障11

2.4 电源分系统故障的统计分析13

2.4.1 太阳能电池阵列故障14

2.4.2 蓄电池组故障15

2.4.3 电源控制器故障16

2.5 推进分系统故障统计分析16

2.5.1 泄漏故障17

2.5.2 喷注器及尾喷管故障17

2.5.3 其他电子元器件故障18

2.6 故障防护18

2.7 小结19

第3章 动态系统故障诊断的基本原理20

3.1 系统故障的数学表示20

3.1.1 传感器故障模型20

3.1.2 执行器故障模型21

3.1.3 系统故障模型21

3.1.4 控制系统故障的数学描述21

3.2 基于系统模型的故障诊断原理22

3.3 线性系统的故障诊断原理23

3.4 故障检测观测器的设计26

3.5 带干扰系统的故障诊断34

3.5.1 残差生成与残差响应34

3.5.2 干扰解耦设计的一般原理35

3.6 奇偶矢量法37

第4章 基于统计理论的故障检测原理40

4.1 引言40

4.2 二元假设检验40

4.2.1 最小误差准则41

4.2.2 贝叶斯准则（最小风险准则）42

4.2.3 最大后验概率准则42

4.3 多元假设检验43

4.4 基于多种测量残差的故障诊断方法44

4.4.1 问题描述44

4.4.2 M-ARY的故障决策方法44

4.4.3 应用实例46

第5章 基于神经网络的故障诊断方法47

5.1 引言47

5.2 神经网络特性简述47

5.3 带有偏差单元的递归神经网络48

5.3.1 BP网络及算法的不足48

5.3.2 带有偏差单元的递归神经网络49

5.3.3 带有偏差单元的递归神经网络的误差反向传播学习规则的数学推导50

5.3.4 带有偏差单元的递归神经网络诊断模型的建立54

5.3.5 IRN网络的故障诊断方法在航天器电源分系统故障诊断中的应用57

5.4 基于Hopfield神经网络的故障诊断60

5.4.1 Hopfield神经网络描述60

5.4.2 双向联想记忆61

5.4.3 卫星姿态控制器故障诊断63

第6章 基于模糊神经网络的故障诊断65

6.1 引言65

6.2 模糊、神经网络和人工智能技术的关系65

6.3 神经网络和模糊系统的比较66

6.4 模糊和神经网络的结合形式68

6.5 模糊推理的残差估计69

6.6 模糊神经网络的故障诊断原理72

6.6.1 模糊神经网络的结构73

6.6.2 模糊神经网络的训练74

6.7 基于模糊神经网络的未建模系统的故障诊断74

6.7.1 模糊神经网络模型75

6.7.2 模糊神经网络的训练算法76

6.7.3 基于模糊神经网络的未建模系统的故障检测76

6.8 基于泛函模糊神经网络的GPS/INS组合导航系统的软故障诊断77

6.8.1 状态x2检验原理77

6.8.2 泛函模糊神经网络的结构82

6.8.3 仿真结果84

第7章 基于径向基网络的故障诊断91

7.1 模糊-径向基网络的故障诊断91

7.1.1 径向基函数网络和模糊推理系统的功能等价关系91

7.1.2 基于自适应模糊系统的径向基高斯函数网络93

7.1.3 学习算法95

7.1.4 非线性系统的故障诊断97

7.2 基于HBF神经网络的故障诊断100

7.2.1 HBF神经网络100

7.2.2 HBF网络的自适应观测器101

7.2.3 航天器执行机构故障重构104

7.3 基于CCA优化的前馈神经网络故障诊断及应用106

7.3.1 优化算法106

7.3.2 网络观测器设计与分析107

7.3.3 非线性系统故障检测107

7.3.4 航天器姿态敏感器的故障诊断109

第8章 基于小波神经网络的故障诊断与应用113

8.1 小波神经网络应用于航天器故障诊断113

8.1.1 BP神经网络简介113

8.1.2 小波变换及小波神经网络114

8.1.3 小波神经网络在航天器电源故障中的应用115

8.2 单隐含层模糊递归小波神经网络的观测器设计116

8.2.1 单隐含层模糊递归小波神经网络117

8.2.2 使用GA对SLFRWNN进行初始化119

8.2.3 SLFRWNN的训练算法119

8.3 SLFRWNN的自适应观测器120

8.3.1 观测器的建立120

8.3.2 观测器的稳定性分析122

8.3.3 系统仿真试验125

第9章 智能故障诊断技术在姿态测量系统中的应用128

9.1 引言128

9.2 航天器AD系统模型129

9.2.1 航天器动力学模型129

9.2.2 测量误差模型129

9.3 组合传感器130

9.4 FDD滤波器设计131

9.5 故障模型及残差计算133

9.5.1 敏感器故障模型133

9.5.2 残差生成133

9.5.3 统计实验133

9.6 FDD方案134

9.6.1 故障检测135

9.6.2 初级故障隔离135

9.6.3 故障隔离135

9.7 AD系统仿真结果136

9.7.1 方案实施136

9.7.2 仿真结果137

9.8 小结146

思考题与习题148

参考文献151