题目：基于数据驱动的故障预测方法研究

近年来，复杂系统的故障诊断与维护得到了研究者的关注，以故障预测技术为核心的故障预测和健康管理技术也逐渐发展起来并应用到实际系统中。本文主要对基于数据驱动的故障预测方法进行了理论研究和仿真分析。论文主要由以下四部分组成：第一部分，给出了基于T-S模糊故障树的故障机理分析方法。采用高斯-梯形隶属函数描述底事件，建立了卫星姿态控制系统的T-S模糊故障树。进而，在已知底事件失效率的条件下，对系统的故障率进行了计算与预测。另外，根据系统的故障状态，定性分析了故障传播机理，提出了基于T-S模糊故障状态计算的重要度评判方法，并以卫星姿控系统中的传感器故障子树为例进行了验证。第二部分，研究了基于神经网络与支持向量机的故障预测方法。利用RBF神经网络对正常运行的系统进行建模，并将其作为卫星姿态控制系统的标准模型；应用中，将RBF输出与系统实际输出之差作为残差，利用最小二乘支持向量机进行残差建模，完成故障预测。第三部分，研究了局部模型与神经网络相结合的故障预测方法。将系统分成已知和未知两部分，已知部分利用T-S模糊模型描述，未知部分利用FBFN神经网络拟合。T-S模糊模型和FBFN共同作为系统标准模型，进而生成残差；预测时，引入滚动窗与递推预测的思想，利用FBFN神经网络对残差进行建模与预测。第四部分，研究了故障预测结果的可信度评价方法。针对基于数据驱动的故障预测方法，采用蒙特卡洛分析方法，系统地进行了信噪比、预测时间和故障阈值等因素对故障预测结果不确定性的影响分析，并对各因素进行了综合评价。