● 摘要
现代航天技术的高速发展对航天器的安全性提出了新的要求。而故障诊断技术对于确保航天器运行的可靠性和安全性至关重要。近年来，故障诊断与容错控制方面的研究引起了极大的重视，也取得了丰富的成果。其中，基于模型的故障诊断方法由于其能充分利用系统的深层知识而被广泛采用，但是该方法的诊断精度在受到系统未知输入影响时会降低。 本文在对各种故障诊断方法进行系统分析比较的基础上，针对基于模型故障诊断方法的上述缺陷，设计了一种降维观测器，通过该观测器可获得卫星姿态控制系统执行机构——反作用飞轮的故障信号估计值，且此估计值未受到系统未知输入的影响，因此利用该方法进行故障诊断可保证诊断精度，避免发生虚警或漏检,通过仿真验证了此方法的有效性。然后，针对卫星姿态传感器故障诊断的问题，又设计了一种未知输入观测器，利用此观测器同样可以在不受未知输入影响的情况下，估计出姿态传感器故障，也就是说，此方法同样具有良好的鲁棒性。然后，在得到故障信号估计值后，利用小波变换对常见几种典型故障信号进行处理，由于小波具有时频分析特性，可提取出故障特征，进一步利用BP神经网络完成故障模式的辨识。最后，在诊断出系统发生故障的情况下，隔离故障单机并利用未发生故障的单机来进行系统的重构。并在Matlab/Simulink下对前面的工作进行了仿真验证与分析。