随着航天技术的发展,航天器的结构日益复杂,对故障诊断技术提出了更高的要求。开展航天器故障诊断研究,对于提高航天器的可靠性、自主性和有效性具有重要意义。本文以卫星姿态控制系统为研究对象,利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)方法与自适应观测器方法,对卫星故障诊断技术进行了比较深入的研究。论文的研究工作主要包括:
首先介绍了国内外航天器故障诊断技术的发展历史与现状,系统地分析了航天器故障诊断方法,以及航天器故障诊断技术的发展方向。介绍卫星常用坐标系以及姿态描述方法,阐述卫星的姿态运动学与动力学方程,介绍卫星姿态控制系统的测量机构与执行机构,并分析可能发生的故障类型,给出故障模型,最后建立卫星姿态控制系统的闭环仿真模型,为卫星姿态控制系统故障诊断方法研究奠定基础。
研究EMD方法在卫星姿态控制系统惯性敏感器故障诊断中的应用。本文采用经验模态分解方法分析陀螺输出信号,提取故障特征。利用能量熵对故障特征进行定量描述,实现陀螺故障诊断。仿真结果说明该方法对陀螺故障具有较强的检测能力。在此基础上,结合等价空间方法,提出了一种基于等价空间和经验模态分解的故障诊断算法,以降低故障诊断算法的计算量。
针对卫星姿态控制系统执行器故障,提出了一种基于径向基函数(Radial Basis Function, RBF)网络的自适应故障诊断观测器的故障估计方法,利用RBF网络的学习能力对执行器故障进行在线辨识,应用李雅普诺夫稳定性理论保证自适应律的稳定。该方法不仅能诊断执行器故障,而且能够估计故障量的大小,尤其适用于缓变、微小故障的诊断,通过与故障检测观测器的对比验证了该方法的优越性。