● 摘要
随着我国航天技术的发展，无论从军事战略或者民用方面，对航天器产品的需求越来越强烈，随着越来越多的各种功能的卫星投入运行，安全隐患问题随之而来。与常规的设备不同，卫星一旦正式工作，就无法再有人亲自去星上维护，只能通过卫星传递下来的遥测数据来判断卫星的运行状态，为了提高卫星设备整体的可靠性，减少不必要的国家财产损失，本文从航天卫星数据出发，研究了可以应用在卫星设备上的故障预测与多故障耦合解耦的方法。
首先本文对目前实际的卫星的工作方式做了整体的研究。用软件完整的构造出卫星的数据管理单元，模拟了真实的卫星如何接收遥控指令，如何产生遥测数据并打包下传的所有过程。从真实卫星的数据出发，分析得出卫星数据的类型，并确定好研究对象，为接下来的故障预测与复合故障解耦分析打下良好的基础。
然后本文对常用的故障预测方法进行了研究，并将其用到分析卫星数据上来。通过分析不同方法之间的优劣，加入了小波分析以及机器学习方法中的集成学习方法，多种方法结合之后，形成一种更适用于卫星故障预测的改进方法，实验证明该方法相对于传统的方法而言预测更加准确，使得在进行故障预判的时候更加有说服力。
最后本文对卫星故障信号解耦方法进行研究。系统的学习经验模态分解以及局部均值分解方法之间的区别与不足之处，并提出将均值分解方法应用到卫星复合故障信号解耦中，并通过改进边界效应，取得了良好的解耦效果。