基于定性定量混合模型的故障诊断方法研究

《基于定性定量混合模型的故障诊断方法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

中图分类号：V448.22论文编号：10006SY0603550京航空航夭大學硕士曇佞卷夂基于定性/定量混合模型的故障诊断方法研究作者姓名张孝功学科专业导航、制导与控制指导教师任章教授培养院系自动化科学与电气工程学院 ResearchonFaultDiagnosisMethodsbasedontheQualitative/QuantitativeHybridModelADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：ZhangXiaogongSupervisor：Prof.RenZhangSchoolofAutomationScience&ElectricEngineeringBeihangUniversity,Beijing,China中图分类号：V448.22论文编号:10006SY0603550硕士学位论文 基于定性/定量混合模型的故障诊断方法研究作者姓名张孝功申请学位级别工学硕士指导教师姓名任章职称教授学科专业导航、制导与控制研究方向导航、制导与控制学习时间自2006年9月15口起至2009年1月18口止论文提交FI期2008年12)12R论文答辩H期2008年12月17H学位授予单位北京航空航天大学学位授予日期年月 关于学位论文的独创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在指导教师指导下独立进行研究工作所取得的成果，论文中有关资料和数据是实事求是的。尽我所知，除文中已经加以标注和致谢外,本论文不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含本人或他人为获得北京航空航天大学或其它教育机构的学位或学历证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对研究所做的任何贡献均己在论文中作出了明确的说明。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文作者签名：H期：年月R学位论文使用授权书本人完全同意北京航空航天大学有权使用本学位论文（包括但不限于其印刷版和电子版），使用方式包括但不限于：保留学位论文，按规定向国家有关部门（机构）送交学位论文，以学术交流为目的赠送和交换学位论文，允许学位论文被查阅、借阅和复印,将学位论文的全部或部分内容编入冇关数据库进行检索，采用影印、缩印或英他复制手段保存学位论文。保密学位论文在解密后的使用授权同上。学位论文作者签名：日期：年J1口指导教师签名：日期：年月II 摘要故障诊断技术是实现航天器安全性和高可靠性耍求的重耍技术Z-O本文在屮国空间技术研究院空间智能控制技术国防科技重点实验室基金项FT基于定性/定量混合模型的快速故障诊断方法研究”的资助支持下，以航天器姿态控制系统为对象，对基于定性/定量混合模型的故障诊断方法进行了研究，开展了以下几方面的工作。对航天器故障诊断技术的发展进行了冋顾，综述总结了当前针对航天器控制系统的各种定性诊断方法和定量诊断方法，以及在定性/定量混合故障诊断方而已经开展的一些工作。研究分析了航天器控制系统的各种故障模式，包括对各种敏感器和执行机构的定性和定量分析，并且对故障的产生机理和故障征兆的传播机理进行了研究。研究了航天器控制系统故障诊断的定性/定量混合建模方法。通过对故障信息的分类规划以及对定性/定量互补转化关系的分析，给出了航天器控制系统故障信息的定性/定量描述，较好的实现了对航天器定性/定量混合知识模型的认识和理解。利用模糊逻辑的思想给岀了定性/定量相结合的新机制，提出了定性/定量混合建模方法，给出了航天器控制系统故障信息的定性/定量混合模型。针对基于定性/定量混合模型的故障诊断方法进行了研究。在建立了航天器控制系统定性/定量混合模型的基础上，给出了基丁•这种混合模型的故障诊断系统结构。并基于这种模型，通过采用定性仿真和奇偶空间法相结合以及知识推理和奇偶空间法相结合的定性/定量混合故障诊断方法，对航天器控制系统进行故障诊断，仿真实验验证了方法的冇效性。最后引入信息素的思想，给出了对定性/定量故障诊断结果的统一处理方法。关键词：航天器控制系统，故障诊断，定性定量混合模型，定性仿真，知识推理，奇偶空间法 AbstractFaultdiagnosistechnologyisoneofthemostimporttechnologiesachievingtherequirementsofspacecraft^safetyandreliability.UnderthefundingsupportoftheprojectuResearchontheFastFaultDiagnosisMethodsbasedontheQualitative/QuantitativeHybridModelnofnationallaboratoryofspaceintelligentcontrolofChinaAcademyofSpaceTechnology,thefaultdiagnosismethodbasedonthequalitative/quantitativehybridmodelisstudiedfortheresearchobject-spacecraftattitudecontrolsystem.Theworkcarriedoutisasfollows.Thecourseofdevelopmentofspacecraftfaultdiagnosisisreviewedandallkindsofqualitativeandquantitativemethodsusedforthespacecraftfaultdiagnosisandsomeworkwhichhavebeingdevelopedonthequalitative/quantitativehybriddiagnosisaresummarized・Allkindsoffaultmodesincludingthequalitativeandquantitativeanalysisforthesensorsandactuatorsandthemechanismoffaultcoininganddisseminationareresearched.Thequalitative/quantitativemodelingmethodofspacecraftcontrolsystemisstudied.Basedontheclassificationforfaultinformationandtheanalysisforthecomplementaryandconversionrelationshipbetweenthequalitativeandquantitativeknowledge,thequalitative/quantitativedescriptionforthefaultinformationofspacecraftcontrolsystemwhichachievingtheawarenessandunderstandingforthequalitative/quantitativehybridknowledgemodelofspacecrafts.Thenewcombinationmechanismofqualitative/quantitativeknowledgeandthequalitative/quantitativemodelingmethodareproposedbasedonthefuzzylogic.Andthequalitative/quantitativehybridmodeloffaultinformationofspacecraftcontrolsystemisachieved・Thefaultdiagnosismethodbasedonthequalitative/quantitativehybridmodelisstudied.Basedonthequalitative/quantitativehybridmodelingofspacecraftcontrolsystem,thefaultdiagnosissystemframeisgiven.Andthefaultdiagnosisforthespacecraftcontrolsystemisimplementedbyusingthequalitativesimulation(QSIM)andparityspacecombinationmethodandtheknowledgereasoningandparityspacecombinationmethodandsimulationexperimentsshowthatthemethodisefficientandfeasible.Finally,theunifieddealingmethodfortheresultsoffaultdiagnosisisachievedwiththeintroductionofpheromones.•• Keywords:spacecraftcontrolsystem,faultdiagnosis,qualitative/quantitativehybridmodel,qualitativesimulation,knowledgereasoning,parityspace 第一章绪论11.1论文选题意义11.2国内外研究现状21.3论文的主要工作9第二章故障产生机理及故障征兆传播机理研究112.1引言112.2航天器控制系统故障模式分析112.2.1控制系统故障的类型112.2.2敏感器故障模式分析122.2.3执行器故障模式分析132.3航天器控制系统故障产生机理研究142.4航天器控制系统故障征兆传播机理研究162.5本章小结20第三章航天器控制系统故障诊断的定性定量混合模型研究213.1引言213.2航天器控制系统故障信息的定性/定量描述方法研究21321故障信息的分类规划213.2.2定性/定量的互补转化关系223.2.3航天器控制系统故障信息的定性/定量描述223.3基于模糊逻辑的定性/定量相结合的新机制研究24331模糊逻辑243.3.2定性/定量相结合的新机制253.4航天器控制系统故障诊断的定性定量混合模型研究263.4.1航天器控制系统组成263.4.2航天器姿态动力学方程283.4.3零动量反作用轮的三轴姿态控制律30 3.4.4基于模糊逻辑的定性/定量混合建模313.4.5定性/定量混合模型的知识形式333.5木章小结34第四章基于定性/定量混合模型的故障诊断方法研究354.1引言354.2基于定性/定量混合模型的故障诊断系统结构研究354.3基于定性/定量混合模型的故障诊断方法研究364.3.1定性仿真和奇偶空间相结合方法374.3.2知识推理和奇偶空间相结合方法482.4定性/定量故障诊断结果的统一处理方法研究544.4.1信息素在诊断知识处理中的应用544.4.2故障诊断知识的统一处理方法552.5木章小结56结论57参考文献59攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果65致谢66 图表清单图1故障诊断专家系统功能结果示意图8图2定性方法与定量方法关系图23图3定性/定量结合新机制示意图26图4航天器姿态控制系统组成框图27图5星上口主控制方框图27图6航天器姿态控制的被控对象传递函数结构框图30图7零动量俯仰通道姿态控制系统框图31图8基于模糊逻辑定性/定量混合模型图32图9局部的定性/定量混合模型图32图10知识源的激活及多层次传播示意图34图11定性/定量混合模型故障诊断系统结构图35图12故障诊断方法分类图36图13定性仿真用于故障诊断中的流程38图14定性趋势分析三种基元（不变、上升、下降）示意图39图15轮控系统控制示意图40图16飞轮空间安装结构图43图17俯仰通道控制系统Matlab仿真模型图43图18飞轮空转故障仿真图44图19飞轮摩擦力矩增大故障仿真图44图20飞轮转速持续下降故障仿真图45图21陀螺输出饱和故障仿真图45图22陀螺卡死故障仿真图45图23陀螺漂移增大故障仿真图46图24飞轮摩擦力矩增大吋的故障隔离曲线48图25飞轮空转吋的故障隔离曲线48图26定性定量混合诊断流程图51 表1线性系统各种故障检测诊断方法的对比表4表2非线性系统各种故障检测诊断方法的对比表4表3陀螺故障表现与原因对照表14表4红外地球敏感器故障表现与原因对照表15表5星墩感器故障表现与原因对照表15表6太阳敏感器故障表现与原因对照表15表7飞轮故障表现与原因对照表16表8红外地球敏感器故障表现与原因对照表16表9定性值表示列表18表10参数的定性表示及意义46表11定性约束关系46表12MULT(sah)定性值表47表13故障征兆与故障原因对应表53•• VII 第一章绪论1.1论文选题意义本课题来源于空间智能控制技术国防科技重点实验室基金项目“基于定性/定量混合模型的快速故障诊断方法研究”，研究建立定性/定量方法相结合的新机制，提供基于定性/定量混合模型的故障诊断方法。由于航天器任务使命的特殊性及工作环境的复杂性，航天器在轨期间一旦发生故障，对于空间计划、科学研究，乃至国家的经济、军事、政治都将造成严重后果。拯统计，从1957年-1988年的30年间世界各国发生灾难性事故的卫星约140颗，造成了重大经济损失。另一方面，航天器是一个涉及机械、电子、材料、光学、控制、能源、通讯以及计算机技术等多学科的大型复杂系统，尽管在设计、研制阶段已考虑了诸多因素、采取了有力措施，但由于设计、研制、加工工艺水平等客观因索的影响，加之长期工作于无人值守的恶劣环境下，航天器的各分系统、零部件很难保证不出现故障“。因此如何提高航天器口J靠性，增加航天器寿命，已成为航天界关注的热点问题。航天器故障检测诊断、容错控制技术正是适应这一需要而发展起來的。航天器控制系统是整个航天器的中枢，是航天器完成任务使命的基本保证。与其他分系统相比，其故障率较高而且危害较大。航天器的可靠性、安全性、长期工作稳定性很人程度上依赖其控制系统。要保证航天器长期可靠运行，除在设计、研制阶段提高駛件可靠性和加强软件健壮性设计等之外，必须增强航天器自主应付故障情况和突发事件的能力。主动容错控制即是增强这种能力的一•种重要技术手段。而故障诊断技术则是实现航天器控制系统主动容错的询提和关键。因此，系统深入研究航天器控制系统故障检测与诊断方法已迫在眉睫。目前，航天器控制系统故障诊断方法主要是基于模型的方法（也称为定量方法）和基于知识的方法（也称为定性方法），两种方法各有其优缺点，将两种方法冇机结合综合运用成为航天器控制系统故障诊断技术研究发展的一个重耍方向。对于航天器控制系统一类复杂闭环控制系统，出于具冇强非线性、通道间强耦合、系统参数大范围剧烈变化、存在严重不确定性等特点，要获得较为精确的系统模型、故障模型非常困难。因此，单纯利用基于模型的方法对航天器控制系统进行故障诊断很难奏效；另一方面，由于星载测量设备在重量、体积空间、物理原理等方面的限制，一般仅能获得系统的部分状态信息，导致系统某些部件的故障信息难以直接获得，只能从获得的部分状态信息中提取。 在故障信息提取的过程中，出于系统的动力学特性十分丰富，工作环境非常恶劣，人的推理演绎能力尚不能完全涵盖这种系统丰富的动力学特性，利用基于知识的故障诊断方法亦难以获得满意的诊断效果。如能找到某种机制，将定量/定性方法有机结合，形成定性/定量相结合的航天器控制系统故障诊断方法，则冇望对航天器控制系统一类复杂闭环控制系统进行有效、准确、快速的故障诊断。要将定性方法与定量方法有机结合，首先需要建立航天器控制系统故障诊断的定性/定量混合模型，这种混合模型既可以描述故障信息与系统故障的定性关系，乂可描述故障信息与系统故障的定量关系。经研究，模糊逻辑具有这种双重描述功能。因此采用模糊逻辑作为工具，研究定性/定量方法相结合的新机制，实现航大器控制系统故障诊断的定性/定量混合模型建模。在此基础上，研究基于定性/定量混合模型的航天器控制系统故障诊断方法，为进一步形成具有一定“人工智能”的航天器控制系统故障诊断方法提供理论基础。1.2国内外研究现状鉴于航天器执行任务的重要性、成本造价的昂贵，以及连续工作时间的持久性，以美国为代表的航天强国对航天器，尤其是航天器控制系统的故障检测与诊断技术的研究给子了高度重视⑵。回顾航天器故障检测与诊断技术的发展丿力程，故障诊断技术经丿力了20世纪60年代的简单状态监测⑶；20世纪70年代初基于算法的故障诊断20世纪70年代末期基于知识系统(KBS)的故障诊断⑸；20世纪80年代屮期以具有较强的鲁棒性、适应性、可变性专家系统的自主诊断和管理为主⑺；20世纪90年代以来出现了基TAgent以及网络的诊断技术⑻；随后形成了以诊断专家系统为平台的、集成多种诊断技术的智能诊断系统。经过多年的持续研究，航大器故障检测与诊断技术已取得了显著的进展，规模更人、功能更强的健康管理系统正口益受到航天界的重视。在型号应用上面，七十年代后的第二代航天器控制系统中故障诊断和系统容错控制技术就已经得到了很大发展。美国的Landsat.法国的SPOT、口木的JERS—1、欧洲的EURECA、印度遥感卫星IRU等都具备不同程度的自主故障诊断、隔离及系统重构的能力,特别是八十年代后，许多基于人工智能技术的故障诊断专家系统的陆续问世，出现了各种原型、实用型故障诊断专家系统。这些专家系统综合了人类专家的经验，具有快速、准确、高效的故障诊断能力。FI前己有多种用于航天器系统级和分系统级故障诊断地专家系统问世。如英国不列颠航空航天公司（BAE）开发了PES航天器故障诊断专家系统，用于监控德国通信「卩•星转发器的故障诊断和处理专家系统PEPLEX/DFSo第三代航天器控制 系统具有故障诊断和系统重构的功能。系统关键部件有多垂兀余，有自诊断和自主重构的能力，而作为可靠性的重要保证手段之一的故障诊断专家系统也得到了广泛应用。如美国的“阿波罗”载人飞船和俄罗斯的“联盟TM”飞船。美国航天飞机的数管系统的五冗余计算机，其中一台专门从事故障诊断。目前NASA的几大中心都已独立或与其他机构联合研制出了多种故障诊断专家系统，如LES（航天飞机液氧加注专家系统）、CLEAR（TDRS「卩•星系统通讯故障诊断系统）和FATTH（-旅行者"2号探测器故障诊断专家系统）等。NASA投入了犬量资金用丁空间站系统级故障诊断系统，以及分系统级故障诊断专家系统的研制工作。原定于2000年左右发射升空的“自曲号”空间站是世界范围的最大规模的载人航天计划，该计划几经调整，现已发展为Q系统。由于该系统结构庞大、设计复杂，以及高可靠性和高自主性要求，曾研制了多项基于人工智能的故障诊断专家系统原型，大大提高了一卫星的自主能力。国内复杂航天器故障检测与诊断技术研究备受重视，相关单位在理论与方法的层面上进行了广泛深入地研究，并H在一•些垂耍的卫星上和飞船上获得了应用。航天502所、北航、哈工大、国防科大等在航天器控制系统故障检测与诊断进行了深入的研究，部分成果已应用于我国的一卫星或飞船上。但对航天器控制系统一类大型复杂系统而言，故障检测与诊断技术的研究和应用都与国外存在较犬差距。而基丁定性/定量模型的航天器控制系统故障诊断技术的研究已成为未來发展的趋势，但这种技术在我国尚处于探索阶段，许多原理性、机理性的问题尚不十分清楚，有待进一步研究。定量模型指动态数学模型，被检测对象的执行机构、传感器和控制过程可以用动态模型来描述，那么基于动态模型就有可能对其进行故障检测。检测的方法是利用观测器或滤波器对控制系统的状态或参数进行重构，并构成残差序列，然后采用一些措施来增强残羌序列中所包含的故障信息，抑制模型误弟等非故障信息，通过对残差序列的统计分析就可以检测出故障的发生。基于动态模型的方法又分为线性系统的故障检测和非线性系统的故障检测方法两大类。由于人们对线性系统的深刻认识，因此已经提击了许多成熟的关于线性系统的故障检测方法，如等价空间方法、极大似然比方法、检测滤波器方法、参数估计方法、自适应观测器/滤波器方法、多重观测器/滤波器方法、参数灵敏度方法、鲁棒观测器方法等。而关于非线性系统的研究相对來说就比较薄弱，但也有一些研究成果，如自适应非线性观测器方法、扩展卡尔曼滤波器方法、强跟踪滤波器方法等⑼。这些方法基本可归屈丁以状态估计为主的方法和以参数估计为主的方法两大类。 表1与表2中列出了线性系统和非线性系统各种故障检测诊断方法的对比:表1线性系统各种故障检测诊断方法的对比表线性系统故障检测与诊断方法实时性模参失的棒牛对型^-配鲁是否需要噪声的统计特性序号性能应用范围1修正的序列概率比方法故障检测一般较差是2等价空间法传感器的故障检测与分离一般较强否3广义似然比方法状态与传感器的阶跃性和脉冲性故障的检测与诊断差较差是4极大似然比方法状态及传感器故障的检测与诊断较差较差是5检测滤波器方法状态或传感器的故障检测，要求故障方向集合已知好一般否6参数估计方法部件故障的检测与诊断一般较强否7马氏链方法系统结构变动的检测与诊断，耍求结构参数的变动服从某一马氏链较差是8自适应观测器方法传感器的故障检测好强否9口适应滤波器方法（一）传感器的故障检测，部件故障的检测与诊断一般强否10自适应滤波器方法（二）突变故障的检测，渐变故障的预报较好强是11（简化，广义）奉献观测器滤波器方法传感器故障的检测与诊断较好否12互联系统的观测器方法大系统的故障检测较好否13参数灵敏度方法传感器故障的检测与分离好很强否14鲁棒观测器方法部件故障的检测与诊断一般很强否表2非线性系统各种故障检测诊断方法的对比表非线性系统故障检测与诊断方法实时性对模型参数失配的鲁棒性否要声统特是需噪的计性计程难程设过的易度序号性能方应用范围 1门适应非线性观测器方法非线性定常系统故障检测好否简单2扩展卡尔曼滤波器方法非线性时变随机系统的故障检测一般差是简单3自适应扩展卡尔曼滤波器方法非线性时变随机系统的故障检测一般否简单4非线性未知输入观测器方法非线性定常系统的故障检测。故障分离很困难一般强否比较困难5强跟踪滤波器方法非线性时变随机系统的故障检测与诊断一般很强是简单廿前，基于模型的诊断方法在航天器故障诊断中的应用已经开始受到重视，杨维垣在其《航天专家系统需求、现状、特点和发展战略的初步研究》屮提出，航天器诊断系统把基于浅知识与基于模型的深知识有机地结合起来，从而完成特定任务。自由号空间站的故障诊断原型系统正是以基丁•模型的诊断技术作为其突破点的。定量方法的优点在于，可以更加充分利用系统内部的深层知识，诊断不可预知的故障，不需要历史的经验知识。其缺点在于：由于使用仿真，模型较为复杂庞人，诊断速度慢；对于不同的领域，仿真模型各异，较难统一，对模型精度的依赖性很强，只有得到被监控对象非常精确的数学模型才能有效，在很难建立起比较准确的数学模型的场合，这种方法则不再适用。系统的建模误差、未建模动态、外部干扰也会对系统的故障检测与诊断结果产生重大影响。定性模型描述信号之间的一种静态关系，包括符号定向图［10,11语言变量［⑵、定性过程理论［⑶、定性仿真［14_，6SR1代数〔⑺、维数分析［⑻等。出于控制系统的复杂性，使得许多控制系统的建模是非常'困难的，或不完善的，或不精确的。因此，基于动态模型的方法则不太适用，许多不依赖控制系统动态模型的方法也应运而生。主要有：1•基于直接可测信号的故障检测方法。(1)直接测量系统的输出输入：在正常情况下,被控系统的输入输出在正常范围内变动,血⑴Vy(.t)<怙(0,%n(()<⑴。当此范围被突破时，可认为故障己经发生或者将要发生，另外还可以通过测量输出输入的变化率是否满足ymin(0vy(f)Vym3X(t),Wmin(O341o1.3论文的主要工作本文在对航天器控制系统故障以及定性和定量故障诊断方法进行人量分析和研究的基础上，重点研究了基于模糊逻辑的定性/定量混合建模以及基于这种混合模型的航天器控制系统故障诊断方法。下面简单介绍各章节的研究内容。第一章对航天器故障诊断技术的发展进行了回顾，综述总结了当前针对航天器控制系统的齐种定性诊断方法和定量诊断方法，以及在定性/定量混合故障诊断方面已经开展的一些工作。第二章对航天器控制系统的故障模式进行分析，研究航天器控制系统故障的产生机理和故障征兆传播机理。第三章研究航天器控制系统故障信息的定性/定量描述方法，以及基于模糊逻辑的 思想，寻求定性/定量相结合的新机制。在此基础上研究故障诊断的定性/定量混合建模方法，建立定性/定量混合模型。笫四章研究基于定性/定量混合模型的故障诊断系统结构，以及基于定性/定量混合模型，研究基丁•这种混合模型的定性/定量混合故障诊断方法。 第二章故障产生机理及故障征兆传播机理研究2.1引言航天器故障通常具有层次性、相关性、随机性、不可预测性等特点，而控制系统故障，尤其闭环控制系统中，反馈控制作用的存在会使得敏感器和执行机构的故障在整个系统中传播开来，对系统状态和输出产生累积影响，给故障诊断与隔离带來困难。航天器控制系统是一个闭环控制系统，当某一故障发生后，故障征兆会在闭环系统中传播，导致系统中多个测量点出现类似故障信号的界常征兆，从而会对真止故障源的定位产生严重干扰。因此，要对航天器控制系统的故障进行准确的检测与诊断，首先必须常握航天器控制系统屮的故障模式以及故障征兆在闭环控制系统屮的产生机理。本章从航天器控制系统的分类及主要的頌感器和执行器故障进行分析，通过对故障产生机理的研究，为进一步研究故障诊断方法提供基础。2.2航天器控制系统故障模式分析本文航天器的主要研究对象是卫星，而在故障诊断屮主要考虑卫星敏感器和执行器附创的故障。由文献统计资料何可知，姿态控制分系统是卫星故障发生率较高的几个分系统之一，而其中主耍包括陀螺、自旋控制、磁敏感器、太阳敏感器、地球敏感器、星跟踪器以及动力学控制部分等。卫星故障主要是机械故障和电气故障。造成故障的原因有制造和装配的缺陷、试验不充分、贮存期过长、人为失误以及空间环境的危害等。另外卫星体的带电与放电，卫星轨道的电磁干扰、空间粒子辐射、空间轨道的各种碰撞、太阳、地球和月球杂散光的干扰、各种干扰力矩的影响、空间环境温度变化的影响以及轨道环境化学污染的影响等都可能导致卫星故障。2.2.1控制系统故障的类型1）按严重程度，航天器姿态控制系统故障町以划分为以下三个级别妙捌。第1级故障:设备级故障，该级故障是指那些rti各分系统内部产生的，并能rti各分系统口行检测和恢复的故障。这些故障的产牛不对整个系统的性能产牛影响，但各分系统的控制器必须通知星务管理系统有关故障的产生和恢复结果，以便星务管理系统将这些 信息下传到地面站。第2级故障:系统级故障，该级故障是指那些由各分系统或设备产生的，使系统性能降级的故障。这些故障无法由第1级的故障恢复过程来纠正，但可由星务管理软件检测、隔离和恢复。当然，这时假设星务管理软件是正确的。星务管理软件对第2级故障所采取的对策是：根据存放在EEPROM屮的应用状态和对个别模式的特殊要求，启动或关闭有关设备。第3级故障:系统外部级故障，该级故障是指那些无法由星载机的软駛件恢复，必须通过星载机外部(如看门狗)来纠正的故障。2)按故障的部位划分故障，可知控制系统的主要故障有：①元部件故障；②传感器故障；③执行器故障；④A/D,D/A等计算机接口故障，计算机硕件故障；⑤控制器故障。3)按故障的时间行为特性又可将这三类故障分为三种类型：①脉冲型故障；②阶跃型故障；③缓慢漂移型故障。2.2.2敏感器故障模式分析卫星姿态敏感器主要包括惯性敏感器、红外地球敏感器、太阳敏感器、星敏感器和磁强计等，这些敏感器的参考基准各不相同。卫星姿态控制系统屮传感器故障行为一般有卡死、恒增益变化、恒偏差、斜坡变化、随机噪声过大等。故障发生时的数学模型表示如下(以陀螺为例分析故障的具体表现形式):(1)卡死，令儿，是第i个传感器实际输出信号，儿是第，个传感器正常时应该输出的信号，则第，个传感器卡死的故障模型为：儿-(2.1)其中q为常数，°为故障发生起始时刻，为故障持续时间。以陀螺为例，故障表现形式为陀螺无输出，即勺=0。(2)恒增益变化，第Z个传感器恒增益变化的故障模型为：儿“⑴二心儿⑴占OOfZf(2.2)其中&为比例系数，且&工1。对应陀螺的故障表现形式为标度因子突变。(3)恒偏差，第i个传感器恒偏茅的故障模型为： 儿“⑴=yri(O+心「"/+(2.3) 其小勺为常数。对应陀螺的故障表现形式为常值偏移（零偏）。（4）斜坡变化，第i个传感器斜坡变化的故障模型为：九⑴=儿⑴+H（一/）心S-+tf（2.4）其中“为比例系数。对应陀螺的故障农现形式为连续增加或连续减小。（5）随机噪声过人，第j个传感器随机噪声过大的故障模型为：(2.5)其屮厲为均值为零，方差为k的随机噪声。对应陀螺的故障表现形式为过大噪声。（6）脉冲突变，第i个传感器脉冲突变故障的模型为：(2.6)儿”（—”（，）+恥）心）彳0&V其小卩为常值，4广很小。2.2.3执行器故障模式分析卫星姿态控制系统的执行机构基本上都包括飞轮（包括反作用轮和动量轮）、推进系统（冷气、热燃气、电推力器等）、控制力矩陀螺以及磁力矩器等。其中卫星稳态运行时均以飞轮为主，推力器和磁力矩器主耍给飞轮卸载、进行姿态捕获或某些姿态机动等。执行机构的故障模式（对于不同的执行机构所表现出的故障模式有所不同）可表示如下。（1）执行器卡死，第i个执行器卡死的故障模式可描述为（2・7）式屮，q•为常数。在实际控制系统屮，执行器的输出有一个限制范围，若超过了这个范围，则执行器的输出值不再变化，因此有"/min—的—"imax（2・8）如果或也=%「就是所谓的执行器开路失效。具体到动量轮表现出的故障模式就是动量轮不转或是动量轮转速失控（高速旋转），而对于喷气推力器其则表现为喷嘴卡死，不能喷出或者喷嘴不能关闭，连续大喷气。 （2）执行器恒增益变化，第i个执行器恒增益变化的故障模式可表述为%（”=°如“）（2・9）式屮，《为恒增益变化的比例系数。具体到喷气推力器表现为喷嘴漏气。（3）执行器恒偏差失效，第z个执行器恒偏差失效的模式可描述为%⑴=%（"+*（2」0）式中，&为常数。具休到动量轮表现岀的故障模式就是转速偏低，即A/<0o2.3航天器控制系统故障产生机理研究针对上述选岀的典型故障模式，分析故障的产生原因及相应的表现形式（如恒增益变化、随机噪声过大、脉冲突变等），明确发生该种故障所需的条件和可能的环境。航天器姿态控制系统的主要故障为陀螺、红外地球敏感器、太阳敏感器、星敏感器等传感器和飞轮等执行器产生的故障。其中陀螺、红外地球敏感器、A阳敏感器、星敏感器等传感器典型故障有彻底失效、输岀偏差、漂移和精度下降等；飞轮常见故障为卡死、增益变化、恒偏差等，如表3■表8所示。（1）陀螺故障产生机理表3陀螺故障表现与原因对照表故障原因故障表现（电机轴承问题可造成陀螺漂移增大，进而导致卡死或停转）卡死（停转）输出为0输出饱和输出保持在测量范围的最高限值，不再响应输入角度变化漂移增大输岀带有偏差，造成测量精度下降电路干扰输出带有较正常时多的随机干扰，噪声增大陀螺故障主要有屯机轴承故障、卡死、输出饱和、漂移增人和测量精度降低等。电机轴承故障多是因为空间温度变化引起的，故障表现为陀螺漂移增大，严重时也可造成陀螺卡死或停转；卡死一般也是因为空间温度变化引起，表现为陀螺突然停转，输出为零；输出饱和故障表现为陀螺输出保持在测量范围的最高限值，不再响应输入角度的变化；漂移增大故障表现为输出带有偏差，造成测量精度下降；测量精度降低的原因很多,如漂移增大、电路干扰等，表现为输出带有较正常吋等多的随机干扰，噪声增大。 （2）红外地球敏感器故障产生机理表4红外地球敏感器故障表现与原因对照表故障原因故障表现输出封死输出为固定常值（类似饱和、卡死）或其他随机变化量输出均值偏差输出带冇常值偏差测量精度下降测量输出带有较大噪声、测量噪声方差增大等红外地球敏感器的常见故障为输出封死、输出均值偏差和测量精度降低等，这些故障多是由于空间电磁干扰、太阳光进入地球敏感器视场或温度变化等原因引起的。输出封死故障表现为不敏感航天器姿态变化、输岀表现为同定常值（类似饱和、卡死）或其他随机变化量；输岀均值偏差表现为输出带有常值偏差；测量精度下降表现为测量输出带冇较大噪声、测量噪声方差增大等。（3）星敏感器故障产生机理农5星敏感器故障农现少原因对照农故障原因故障表现前置电路故障或预处理电路时钟、CPU损坏、通讯电路损坏等无信号输出预处理电路PROM、RAM、8087接口损坏输出信号错误CCD出现疵点或力学变形姿态测量精度下降（识别精降低）SEU（单事件反转）引起瞬时精度降低星敏感器的常见故障有无信号输出、输出信号错误、识别精度降低等。无信号输出故障表现为星敏感器没有测量信号输出，与计算机通讯中断等，故障原因一般为前置电路故障或者是与处理电路的吋钟、CPU损坏、通讯电路损坏等；输出错误信号的故障原因为与处理电路的存储器（PROM或RAM）、接口电路损坏；识别精度降低表现为星敏感器性能降低，从而使得姿态测量精度下降，故障原因为CCD出现疵点或者变形等。（4）太阳敏感器故障产生机理表6太阳敏感器故障表现与原因对照表故障原因故障表现（电源、探头或相关电路实效导致）太阳角信号丢失太阳敏感器没有测量输出太阳角信号误茅增大测量信号中噪声增大 太阳敏感器的常见故障主要冇太阳角丢失和太阳角信息误差增人等，故障原因是由于电源、探头或相关电路失效引起的。太阳角信号丢失吋太阳敏感器没有测量输出；太阳角信号误差增大时，测量信号中噪声增加，测量精度下降。（1）飞轮故障产生机理飞轮是航天器姿态控制中的主要执行器，其主要故障有空转、停转、摩擦力矩增大和输出力矩偏差等。故障原因与切换驱动器和脉冲时钟失效、飞轮绕组开路或短路等冇关。空转吋飞轮不响应正常的控制力矩指令，飞轮减速或转速不能改变，输出力矩为零;停转时轴承卡住，输出力矩产生一个巨大扰动后快速变化为零；摩擦力矩增大表现为马达力矩变小、飞轮输出力矩变小；转速持续下降表现为输出力矩叠加一个定向偏差。表7飞伦故障表现与原因对照表故障原因故障表现空转输出力矩为0,飞轮不响应正常的控制力矩指令，飞轮减速或转速不能改变停转（轴承卡住）输岀力矩产生一个巨大扰动后，快速变为0飞轮转速持续下降输出力矩上叠加一个定向偏差摩擦力矩增大输出力短变小转速饱和输出力矩为0（不能正常响应指令，转速不能变化）（2）推力器故障产生机理表8红外地球皱感器故障表现与原因对照表故障原因故障表现喷管堵塞喷气力矩异常，喷气效果与理想值超茅喷管泄露没冇喷气时，姿态角速度连续向一个方向变化开关机失效，推力器阀门失灵输出力矩不受控制2.4航天器控制系统故障征兆传播机理研究在闭环系统屮，执行器和传感器的故障会经由反馈作用，在整个系统屮传播开来,对系统状态和输岀产生累积影响。在敏感器和执行器均采用三轴正交安装方式时，1.俯仰通道1）当俯仰陀螺发生漂移增大故障后，会影响相关的姿态估计，如红外■陀螺姿态确 定得到的估计姿态；而控制器利用这种带冇故障信息的姿态估计构造反馈控制律，将使执行器产生异常的控制力矩，从而导致俯仰姿态发生变化，进而使得正常工作的俯仰红外地球敏感器的输出发牛变化。2）当俯仰轴红外地球敏感器发生偏差增大故障后，同样会影响到红外■陀螺姿态确定得到的姿态估计，进而控制器利用带有故障的估计姿态产生反馈控制律，使得执行器产生异常的控制力矩，从而导致正常工作的陀螺的输出发生偏差。3）当俯仰飞轮发生摩擦力矩增大故障后，系统状态首先受到影响，导致红外地球敏感器和陀螺的输出发生变化，进而通过反馈作用影响飞轮偏离正常的控制力矩。1.滚转■偏航通道1）当滚动轴的皱感器如陀螺发生故障时，通过反馈控制将该故障引入到系统中，会影响到系统的状态，由于滚动轴与偏航轴的耦合关系，会导致偏航轴的敏感器输出也发生类似漂移故障的异常输出。控制器根据敏感器的输出产生控制律并传给执行器，导致执行器的输出也发生异常变化。2）当滚动轴的执行器（飞轮）发生故障时，不但会影响滚动轴的姿态，述通过反馈控制（其中包括动力学耦合的因素）影响了偏航轴的姿态。进而滚动飞轮的故障不但使得滚动和偏航轴的姿态敏感器测量值出现类似故障的异常输出，还会使得具他正常飞轮输出力矩也发生变化。因此由上述分析可知，航天器闭环姿态控制系统中，敏感器和执行器的故障征兆•互相传播，从而使得敏感器和执行器Z间、不同敏感器和不同执行器Z间的故障产生混淆,一个故障可能导致多个信号偏离止常值，从而表现为多故障的类似征兆，为故障检测与隔离带來困难。2.通过故障征兆传播机理的分析，找到故障的真正原因，也即找到真正的故障源，对于航天器姿态控制系统的故障诊断具有重要的意义。1）基于故障传播概率的航天器姿态控制系统故障源分析法航天器姿态控制系统是一个复杂系统，具有很强的非线性和不确定性，难以建立精确的数学模型。可以根据有关拓扑理论，采用宜接观测到的系统信息和生产试验过程中获得的统计数据，应用有向关联网络图和故障的传播概率表，寻找故障源位置。按以下步骤进行：①根据系统网络结构及历史经验，初步确定口J能会出现的故障集，以缩小搜索范 围;①根据以往的操作记录和经验，整理出各故障的有关信息，例如某部件（或子系统）发生故障的年平均次数，以及相关部件之间的故障传递概率為"=12s）并制作成表格，其中场农示部件i发生故障直接导致部件j发生故障的概率；②根据系统流程走向，画出有向关联网络图。有向关联网络图由节点和有向线段组成，节点表示系统中的部件（子系统），包括a,b,c三种节点。a表示状态异常的节点；b表示正常节点；c表示可能正常也可能不正常的节点。有向线段'J丿中的箭头方向表示故障传播方向，传播概率用％表示；③根据有向关联网络图，构造故障传播概率表；④根据故障传播概率表计算故障的传播概率，对故障源进行排队，确定故障源序列。2）基于模糊概率Petri网的航天器姿态控制系统故障传播与分析方法针对航天器姿态控制系统故障传播与故障分析的复杂性与不确定性，引入故障模式关联概率与置信度约束，用模糊概率Petri网完备地描述子系统故障模式关联关系，并按照子系统之间的连接关系用消息库所和门变迁连接各模糊概率Petri网，最终形成整个复杂系统故障传播与故障分析的模糊概率Petri网系统模型。①组成系统的实体对象及构造其关系模型：i）从研究的问题域里选出构成系统的实体对象，构造实体对象类;ii）确定对象属性、行为及与其他对象的联系；②建立各对象的模糊概率Petri网（FPPN）:i）用FPPN构造各对彖的故障关联模型;ii）用消息库所表示实体对象与外部的接口;iii）将内部的变迁与相应的消息库所相连；③构造FPPNS静态结构：i）确定FPPN消息接口对象；ii）用门变迁连接FPPN消息接口对象；④确定系统的初始标志:i）确定各对彖的实例;ii）确定各实例的初始状态。3）基于SDG的航天器姿态控制系统故障传播规律分析符号有向图（SDG）可以描述复杂系统的因果关系，能够清舱地表示系统中各个变量、各个部分/了系统间的和互影响关系。这种定性描述方法，特别适合于航天器姿态控制系统难以建模的部件和子系统屮的故障传播分析屮。（1）故障传播的基木规则 SDG在表示故障传播时所要遵循的原则主要包括节点符号确定的情况下故障的传播方式和节点符号的确定方法两个方面，以下分别讨论。①故障沿相容通路传播某吋刻所有节点的符号组成一组样木，它代表了当前系统的状态。在此样木下，故障只能沿相容通路进行传播。②节点平衡方程每个节点的符号由所有指向它的节点的符号和相应支路的符号决定。可用节点平衡方程來表示：[dx.]=asign(x.Tx.)[dxk]JS7(2.11)节点»•的符号由指向它的所有节点和它们之间的支路的符号确定，其屮“[•]”表示变量的符号，式中符号代数的运算法则如表9所示：表9定性值表示列表序号[X]lyl[xMy]|x][y]10lyl[yl02土[x][X]+3±-[x]9•—“？”表示不能确定。③故障传播规律故障的传播在SDG图中体现为节点符号的改变，因此故障的传播规律就表现为节点符号的变化规律。•节点符号变化规律在故障发生或系统运行状态发生变化时，节点的符号会发生改变，但不允许跨状态的跳变。即，节点符号的变化不允许从“/直接跳变成“+”或从“+”直接跳变成•故障的动态传播规律由定量数学模型转化而成的SDG图描述了系统的动态过程，例如稳定性、初始响应、稳态响应和中间瞬态响应等都可以据此做出定性分析。(2)反馈控制对系统的影响 在实际的系统中，反馈随处可见(航天器控制系统多为反馈控制系统)，体现在SDG中即为环路，最常见的是单回路反馈，这对于故障的传播没冇本质影响，即反馈不能完全抵消原有偏差。2.5本章小结本章分析了航天器控制系统的各种故障模式，按故障严重程度、故障部位和故障的吋间特性对控制系统故障进行了分类。分析给出了惯性敏感器（陀螺）、红外地球敏感器、太阳敏感器、星敏感器等姿态敏感器以及飞轮（包括反作用轮和动量轮）、推进系统（冷气、热燃气、电推力器等）等执行器的故障模式以及故障的产生机理。通过对系统俯仰通道和滚转■偏航通道故障产生和传播的研究，掌握了故障在控制系统的传播机理以及故障的传播方式和分析方法。本章的研究内容为进一步研究针对航天器控制系统的故障诊断方法提供了基础。 第三章航天器控制系统故障诊断的定性定量混合模型研究3.1引言航天器控制系统具有强非线性、系统参数大范围剧烈变化、存在严重不确定性、工作环境恶劣等特点，需要将定性/定量方法有机结合，实现对航天器控制系统的有效、准确、快速的故障诊断。要将定性方法与定量方法有机结合，首先需要建立航天器控制系统故障诊断的定性/定量混合模型。因此，本章主要对定性/定量的描述方法、基于模糊逻辑的定性/定量结合的新机制及故障诊断的定性/定量混合模型几个方面进行研究。3.2航天器控制系统故障信息的定性/定量描述方法研究当航天器控制系统发生故障时，会通过故障征兆的形式表现出来。而进行故障诊断的过程就是通过对系统故障的可观测量的获知分析，确定故障的类型大小位置和发生时间等信息。定量描述使用的是定量物理模型，物理量Z间的关系用代数方程、微分方程等精确描述，而模型本身不具备推理能力，因此系统的因果关系必须在模型外由人來给出。而对于航天器控制系统这类复杂系统，由于条件的限制在某些环节上也只能得到它们的定性描述，定性描述使用的是定性物理模型，主要对系统的动态行为，例如状态平衡、振动、反馈等，不使用连续变量的数学微分方程I佃进行预测说明，物理量之间的关系用定性约束、定性进程等描述，系统的因杲关系体现在模型Z中，通过局部传播能实现系统的行为预测和行为解释。在对航天器控制系统故障的定性和定量分析的基础上，得出了航天器姿态控制系统故障信息的定性/定量描述。3.2.1故障信息的分类规划故障信息的分类以系统结构为基础，主要依据是可获知的故障信息的程度,可分为一下四类。1）针对某些数学模型可完全获知的环节。在假设系统模型可完全精确获知的情况下对系统的故障诊断是理想状态下最有效的诊断思路，但是在实际系统中尤其对于航天器控制系统是不现实的，因此部分口J获知的模型信息口J以作为故障信息的定量信息加以冇效利用。 2）针对某些数学模型只能部分获知却可以了解其定性状态的环节。在这类情况下，部分获知的定量信息不一定是冇效的，而通过专家经验或者实验统计等可以了解的定性知识可以作为故障诊断的有效信息。3）获知数学模型但有一定定性经验知识的环节。这种情况下，对系统故障诊断只能依据仅获知的定性知识进行相对冇效的诊断，若定性知识是具体化的，往往可以进行比较有效的诊断，但若此类知识仅仅是可借鉴的，往往很难在故障诊断中加以利用，此时则需要通过相关的其他环节的信息状况进行诊断。4）没有知识支持的环节。对于这部分信息，由于无法获知直接观测量或者获知的信息是不可利用的，因此同样需要通过与其他环节的协同诊断进行故障的定位。3.2.2定，性/定量的互补转化关系通过对故障信息的分类规划可以得出，定性知识包括两部分，一部分是专家经验和实验知识，这部分是纯粹定性推理，另一部分则是从定量知识中提炼抽取的定性知识，这一部分是依赖与对定量知识的可知性的。而在基于定量知识的诊断中，利用定性的经验知识，也会提高故障诊断的效率和准备性。因此对丁航大器控制系统故障信息来说，二者是共存共用的关系，并可以在一定的条件下相互转化和利用。323航天器控制系统故障信息的定性/定量描述航天器控制系统故障诊断所依据的前提是对控制系统齐部分知识可观测量的获取，这里的知识包括定性知识和定量知识。航天器控制系统故障包括的元部件故障、传感器故障、执行器故障、控制器故障、计算机硬件故障等几类故障作为故障诊断的对象，在故障诊断的过程中，首先需要根拯对不同部分的经验知识和模型知识的掌握情况的不同程度，对所冇可以获知的可观测的故障表征按上述故障信息分类规划方法进行分类。对定性知识和定量知识进行有条理的归类处理，并对于可以定性定量互补转化的知识作为信息利用的首选知识储备，对于孤立的定性知识或部分定量知识需要进行有效性评估，针对不同的故障环境进行有选择的利用。在对航天器控制系统故障信息的描述上，对于定性/定量知识的处理，可以分为知识核，散布知识点和转化知识点三大类。例如对于敏感器、执行器、控制器等，已冇的对其理论模型的掌握和了解以及对与其原理性的掌握都可以作为知识的基木准线，可以称为知识核。知识核是所冇故障诊断知识的基础，即口J以在故障诊断中直接利用，也可 以此为基础连接其他的散布知识或者进行知识的定性定量转化。散布知识可以作为所有孤立散布的故障信息知识的统称，也分为定性散布知识点和定量散布知识点。转换知识即口J以定性定量互补转换的知识。定性方法⑷罰和定量方法虽然在木质上有所不同，但都是对实际物理系统的结构和行为进行描述与分析。传统的定量方法⑻品能给出实际物理系统的精确描述，但不具备推理能力；定性方法具备推理能力，能表达实际物理系统中的因果关系，能在较高层次上给出系统的宏观描述，但在要求精确描述物理量时显得无能为力，它是以放弃对物理量描述的精确性为代价换取了对实际物理系统的推理能力。这两种方法在一定程度上具有互相补充的性质。二者关系图可表示如图2所示。图2定性方法与定量方法关系图定性/定量综合集成混合模型既能表现变量的定量信息以及它们Z间的规律性知识，又能表现专家解决问题的经验、控制策略以及表现动态系统中状态变量的发展变化趋势等，从而把知识的定性和定量表示结合起来，而这种混合模型结构，木质上是若干个带有约束条件的非线性描述的组合，这里的非线性描述是广义的，它既包括定量解析描述、模糊关系描述等，又包括定性值符号项、定性值组合等冇关对动态行为的描述。这些描述和齐种约束（定性、定量）条件的有机结合以及它们的组合就构成了动态系统的定性/定量混合集成模型⑹泅。对于系统来说，其内部的机理是现实存在的，而木文所指的定性和定量知识，应该理解为人们感知能力所能及的部分知识。定性知识和定量知识本质上在已经结合在一起的，而这里的结合是指对丁•人们所能获知的不完备的定性知识和定量知识的结合。这主 要取决于人们的感知能力的极限。所以人们对系统感知能力的提高起到关键作用，而研究定性/定量相结合的故障诊断方法的目的即是最人限度的利用人们可以感知的知识（包括定性知识和定量知识）。3.3基于模糊逻辑的定性/定量相结合的新机制研究一般来说定量模型善丁•表现抽象的、定量的、显现的知识，而定性模型善于直观的、定性的、隐现的知识，二者具有不同的思维方式。木文的研究对象是航天器姿态控制系统的故障诊断，而试图利用一•种方法显然是难以冇效的对系统故障信息进行描述是困难的，尤其对于航天器控制系统一类复杂闭环控制系统。由于各种条件的限制，可获得的故障信息是不全面的，由于具有强非线性、通道间强耦合、系统参数大范围剧烈变化、存在严重不确定性等特点，耍获得较为精确的系统模型、故障模型非常困难。因此，单纯利用基于模型的方法对航天器控制系统进行故障诊断很难奏效；另一方面，由于星载测量设备在重量、体积空间、物理原理等方面的限制，一般仅能获得系统的部分状态信息，导致系统某些部件的故障信息难以直接获得，只能从获得的部分状态信息中提取，而在故障信息提取的过程中，由于系统的动力学特性十分丰富，工作环境非常恶劣，人的推理演绎能力尚不能完全涵盖这种系统丰富的动力学特性，利用基于知识的故障诊断方法亦难以获得满意的诊断效杲。因此对各种定性知识和定量知识的结合利用是航天器控制系统故障冇效诊断的需要，即需要寻找一种机制，充分利用系统的各种定性和定量信息，形成定性/定量相结合的航天器控制系统故障诊断方法。定性和定量知识采用的是不同的表达描述方式，因此定性/定量结合的关键问题就在于定性表示和定量表示Z间的“接口”问题，这种接口是指它们Z间的转换，包括时间（吋序）匹配，空间（论域）匹配，量值匹配，关系及约束的匹配等。因此木文提出了基于模糊逻辑的定性/定量结合的新机制，即通过对可知的航天器姿态控制系统的各类故障信息进行定性和定量的归类分解，然后利用模糊逻辑原理对故障知识的重新编制，实现定性/定量的冇机结合。3.3.1模糊逻辑模糊理论是在美国柏克莱加州大学电气工程系L.A.Zadeh教授于1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的，主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容。模糊逻辑和经典的二值逻辑不同，模糊逻辑是一种连续逻辑。 一个模糊命题是一个可以确定隶属度的句子，它的真值可取［0,1］区间中的任何数。很明显，模糊逻辑是二值逻辑的扩展，而二值逻辑知识模糊逻辑的特姝情况。因此模糊逻辑有着更普遍的实际意义，它摒弃了二值逻辑简单的肯定或否定，把客观逻辑世界看成是具有连续灰度等级变化的，它允许一个命题亦此亦彼，存在着部分肯定和部分否定，只不过隶属程度不同而已，这就为计算机模仿人的思维方式來处理普遍存在的语言信息提供了可能。建立在模糊逻辑基础上的模糊推理是一种近似推理，可以在所获得的模糊信息前提下进行有效地判断和决策。而基于二值逻辑的演绎推理和归纳推理此时却无能为力，I大I为它们要求前提和命题都是精确的，不能冇半点含糊。在基于定量模型的航天器控制系统故障诊断过程中，需耍把实际情况加以简化以便于建立数学模型，一旦建立了航天器姿态控制系统的数学模型以后，利用现冇的定量诊断方法就可以对整个控制过程进行深入的系统分析和研究。尽管如此，这种分析对于实际控制过程依然是近似的，其至是非常粗糙的。近似程度取决于建立数学模型过程中的简化程度。模糊逻辑可以把更多的实际情况包括在控制环内來考虑，整个控制过程中的简化程度是时变的，这种模型的描述不是用确切的经典数学语言，而是用具冇模糊性的语言来描述的。基于数学模型的姿态控制系统故障诊断表面上是精确的诊断，而实际上是简单的诊断，只有在数学模型与实际情况比较相符时才较为精确。而模糊语言则可以把被简化的部分也综合起来考虑。因此针对本文所研究的定性知识和定量知识，模糊逻辑具有对这两类故障知识的双重描述功能，从而应用模糊逻辑原理，通过对模糊隶属度函数的调整可以将定性知识和定量知识结合在一起，实现二者的有机结合。3.3.2定性/定量相结合的新机制如图3所示，对于一个实体的航天器，同时客观存在着完全定量化的描述和完全定性化的描述，可以完全定量化为定量航天器故障模型，即在这种模型屮的是利用完全精确的数学模型来完整的描述整个航天器的姿态控制系统，然而由于人们完全的掌握航天器的精确模型是困难的，不可避免的存在建模误差，是一个近似的系统模型。故障诊断的对象也是针对一个近似的数学模型，因此这里的定量航天器模型可以包含有已知的定量故障模型知识（即已知的可以利用的模型知识，用与进行近似建模的知识）和未知的定量故障模型知识（即完全精确的定量模型知识小的其他知识）。同时也可以完全定性化为定性航天器故障模型知识，即在这种模型屮的是完全用定性知识描述的整个航天器的姿态控制系统，对于从单独的元器件到整个航天器系统，由 于其相互间存在的关联关系，因此客观上都是可以用定性知识来表示的，但是由于人们 推理演绎能力的限制尚不能完全掌握这些定性知识，因此这里的定性航天器模型也可以包含有已知的定性模型知识（即已知的定性知识包括经验知识、结构知识等）和未知的定性故障模型知识（即人们尚没有获知的经验知识等）。而基于模糊逻辑的定性/定量相结合的机制，即是通过利用模糊逻辑的方法，将定量航天器模型中所包含的已知的定量故障模型知识和定向航天器模型中已包含的已知的定性模型知识相结合。通过设定不同的隶属度函数确定定量知识和定性知识在定性/定量混合诊断过程中应用的权重，权重的大小决定着定量知识和定性知识的应用程度。同吋如图3中所示，S1和S2是已知和未知知识的边界线，随着人们经验的积累和增加，S1有向Y轴正方向扩展的趋势，S2有向Y轴负方面扩展的趋势，代表着已知知识的增加和未知知识的减小，从而使得形成的定性/定量混合模型也更完备。图3定性/定量结合新机制示意图定性定量混合模型实体航天器SIAyS23.4航天器控制系统故障诊断的定性定量混合模型研究341航天器控制系统组成主动姿态控制系统悶由姿态墩感器、控制器、执行机构和航天器木体一起构成闭环控制回路。姿态敏感器测量和确定航天器相对于空间某些已知基准目标的方位；控制器对测得的信息进一步处理后确定航天器姿态，并根据确定的姿态按满足设计耍求的控制律给出控制指令；控制执行机构按控制指令产生所需的控制力矩，实现航天器姿态控制。航天器姿态控制系统组成框图如图4所示。 人阳敏感器组件三轴破蓟I探头三轴破强计线路盒蹶动地半仅太阳棵头.狐动地半仅头部动仅金滚Y§£前地线>三轴止交磁力矩器俯卩地Y仪头部后滾动地半仪太阳探头后滾动地半仪头部后滚动地半仪俯»地Y•仪E轮线路盒图4航天器姿态控制系统组成框图►偏迎动宣轮B―►25哎斜放阪作用E伦>俯仰磁力他器航天器控制按控制力和力矩的来源可以分为两大类。(1)被动控制：其控制力或力矩由空间环境和航天器动力学特性提供，不需要消耗星上能源。例如利用气动力或力矩、太阳辐射压力、重力梯度力矩、磁力矩等实现姿态的被动控制，而不消耗工质或电能。(2)主动控制：包括测量航天器的姿态，处理测量数据，按照一定的控制规律产生控制指令，并执行指令产生对航天器的控制力或力矩。主动控制需要消耗电能或工质等星上能源，由星载或地面设备组成闭环系统来实现。星上自主控制方框图如图5所示。星载挖制器>执行机构;给定敏感器◄——图5星上口主控制方框图航天器姿态动力学空间扰动 3.4.2航天器姿态动力学方程d©dt^a)yco:(I:-Iy)=Mx(10)、/万-+叱匕-小叫,如下给出基于本体坐标系的航天器的姿态动力学方程组，也称为欧拉动力学方程:(3.1)其屮，Ix=[()“+才脚」=£(x2+z2)6/m,/.=((b+F”加分别为刚体绕坐标轴0x,0y,0z的转动惯量加(为航天器的总重量)，©,©,0是航天器空间转动角速度⑵沿主惯量轴的分量，Mx,Mv,Mz是作用在航天器相对于质心O的合外力矩M沿航天器主惯量轴的分量(基准点选航天器木体坐标系Oxyz的原点，也即航天器质心O)oCDx,©,©与欧拉角&,0,0的关系式为：cox=0cos0cos&+&sin0••(3.2)#+/?+£+£(4.6)其中，b=[bxb2...bm]r,e=[e}e2...且有E{€}=0,E{£ET]=(y2I,fa=[0...0/0...为故障向量，其对应于故障飞轮的元不为零，其它元为零。定义奇偶向量p=Vue,其中V是(/n-3)x,n维待定的行满秩矩阵。显然，p=VDaii+为+“+(4.7)为使奇偶向量p只反应飞轮的故障而与所要求的航天器控制力矩无关，应使VDa=0f即Pottei•算法，这样有+因此"与故障、飞轮摩擦力矩、随机干扰有关。为使其只反映飞轮故障情况，可以对其进行补偿。令p(.=p-vb=vfa,当飞轮无故障时，pc=o,rfn当飞轮发生故障时，pe()o正是这种不一致性，为飞轮的故障检测提供了条件。"就是检测飞轮故障的残差量。检验以下加个假设：叶第j个飞轮故障，j=mo假设第j个飞轮发生故障，则故障向量可以写—>—>成：£=勺£，(4.8)其中，勺为单位向量，它的第j个元为1,其它元为零；£为故障大小。在假设的情况下，向量代为：pc=Veifa+VE=vjfa^-VE(4.9)其中，◎为V的第j列。其统计特性为：Hj：也，刃(代-匕£)(化-匕£卩}=小2(4.10) 此时关于化的似然函数为:P丄代/Hj卜畤=exp^pc-^jfa)T(yvTyl(Pc-^fa)英屮，勺£是未知的。由上式可以求得£的极大似然估计沏一0二；卫（W）r叫£a叭⑷丫匕将此式代入上式并取对数，再略去一些常数，可得如下的故障隔离判别函数:由于VVT=Ir,则故障隔离的判别函数可以简化为:因此对此矩阵V的每一列按照上式计算FJj二1,...』），若其中Flk=m^Fl}j=l,2,...,m，则表明第k个飞轮极有可能发生了故障。奇偶空间升沏的方法可以准确的诊断出故障源，并滤除了噪声的干扰，利于检测软件故障。与利用飞轮模型的检测方法相比，该方法简单直接，能够克服飞轮故障在闭环系统中的传播造成的影响。4.3.1.3仿真实验在航天器控制系统故障诊断的眾性/圮量混合模型中，既可以描述故障信息与系统故障的定性关系，又可描述故障信息与系统故障的定量关系。在此基础上利用这种混合模型进行故障诊断，为了验证该方法的有效性，木文针对某型号卫星的姿态控制系统中的俯仰通道进行了仿真E77）验证。三个陀螺则分别安装在星体的三个惯性主轴上。轮控系统由五个飞轮组成，令九，他也,/如心表示五个飞轮的转轴的单位矢量。休力2、人分别沿星体+X、+Y、-Z轴;h4与-Y轴的夹角为45°,与-x、-z轴的夹角均为60°；心与+Y轴的夹角为45°,与+X、一Z轴的夹角均为60°o安装结构如图16所示。 图16E轮空间安装结构图_10012=00sin仅一cos仅•cos0sinacos处cos0该轮控系统的安装矩阵为:0_0-1cossin卩-cossin0英屮取a=3(r,0=35°15'52”，则由前述Potter算法得到的矩阵V为:0.5773250000.6324810.44719-0.577363-0.5773630.447208-0.447208,航天器的俯仰轴的惯量为2758仪•亦，设计PD控制参数为J=2.331&g=165.8386,T扰力矩均值为0,方差为0.1,为从仿真时间100秒开始，为第五个飞轮注入摩擦力矩增大故障(X,=1.5xl0_4^>/n)o根据图所示俯仰通道控制系统模型图如图17所示:图17俯仰通道控制系统Matlab仿真模型图 选取泄性/泄量混合模型模糊逻辑的隶属度函数的值为：“（刃）=0“（dx）=1其中“（c〃）为定量诊断方法的隶属度函数值，“（dx）为定性诊断方法的隶属度函数值1）建立定性约束针对E轮和敏感器（陀螺）的各种故障进行仿真，得到各种故障情况下的俯仰角及飞轮输出力矩变换趋势，如下图18■图23所示。（1）飞轮故障仿真图18飞轮空转故障仿真图图19飞轮摩擦力矩增大故障仿真图 (2)陀螺故障仿真图20飞轮转速持续下降故障仿真图图21陀螺输出饱和故障仿真图图22陀螺卡死故障仿頁•图 图23陀螺漂移增人故障仿真图由上述仿真结果可以得出，通过对于仿真图形的定性趋势分析，利用不变、上刃、下降三种基元在仿真图形中的体现，提取出如下的泄性仿真约束关系（表8）,-X中各参数的定义如表10所示。表10参数的左性农示及意义序号名称意义序号名称意义1sZero输出姿态角接近为o8sKs嫩感器卡死2sKeep输出姿态介保持恒值9sBh敏感器输出饱和3sDown输出姿态角趋于减小10sPy陀螺偏移增大4sUp输出姿态角趋于增大11aSj飞轮转速下降5aKeep飞轮输出力矩保持恒值12aKz飞轮空转6aDown飞轮输出力矩趋丁•减小13aMc飞轮摩擦力矩增大7aUp飞轮输出力矩趋于增大14As仍属正常范围+sUp+aUp+aMc令泄性值[s]r0sKeep,[a]二＜0aKeep,[h]二＜0aKz,有如农11所示的定一sZero一aDownsPy性约束关系:表11定性约束关系序号约束关系序号约束关系1M(sKSySZero)4M(sBh,As),隶属度0.3 2M[aSj,sDown]5MULT(s,a,h)3M(sBh.sKeep),隶属度0.7其中MULT(s,a,h)的定性值表示如表12所示。表12MULT(s,a,h)定性值表[s][a]-0+-+0—0000+_0+当仿真注入飞轮的摩擦力矩增大故障后，根据敏感器测得的俯仰角满足定性约束关系5,再根据测得飞轮输出转速，计算得飞轮的实际输出力矩，确定满足约束关系[slp]+[aUp]=[aMc],从而诊断Hl飞轮发生摩擦力矩增大故障。同理对于其它故障，同样需耍通过逐级约束来诊断出故障。在非强约束关系的情况时，如约束3和4中可以采用模糊隶属度函数描述，将更真实的反映各故障变量Z间的制约关系。2)奇偶空间法准确诊断故障由于对于多飞轮的解析冗余的定量知识的掌握已经可以利用定量的方法进行准确的故障诊断，因此此时选取定性/定量混合模型模糊逻辑的隶属度函数的值为：“(刃)=1ju(dx)=0其屮“(刃)为定量诊断方法隶属度函数值，“(dx)为定性诊断方法隶属度函数值。此吋利用奇偶空间的方法进行飞轮故障的准确诊断，诊断出发生故障的飞轮。仿真图如图24所示，从中可以看出，第5个飞轮的故障判别函数最高，则极有可能是第5个飞轮发生了故障，且由上述定性仿真结果可知，岀现E轮摩擦力矩故障，综合诊断结果为，极有可能是第5个飞轮发生了摩擦力矩增大的故障。而图25为飞轮空转时的奇偶诊断结果。 1.4竺*飞轮1飞轮2飞轮3口飞轮4—飞轮510.80姫）图24飞轮摩擦力矩增大时的故障隔离曲线图25飞轮空转时的故障隔离曲线12345仑仑仑幺仑♦--o4.3.2知识推理和奇偶空间相结合方法从寻求定性/定量方法结合的新机制出发，提出了采用知识推理和奇偶空间法相结合的航天器控制系统故障定性/定量混合诊断新方法，通过知识推理构建诊断矩阵进行前期初级诊断，定位分系统级故障，然后通过建立奇偶方程，利用系统输入输出的实际测量值检验系统数学模型的等价性准确定位故障，从而较好的实现了定性/定量知识的有机结合。4.3.2.1知识推理1・构造诊断矩阵1）征兆空间和故障向量 设航天器姿态控制系统故障发生时共有m种征兆,描述第i种征兆的状态变量为兀（7=1,2,・・・,/）,X=（//x（（X））,jUXi（x2（^,））（其中“xg）=O或1）为征兆向量，则X=｛兀=（州,兀2，・・・,兀”）|兀=0或1｝为故障征兆空间。设Y^j=1,2,...,71）表示n种故障原因，它们可能同时或独立起作用，记丫=（必,旳，…'儿）为故障原因向量。2）诊断矩阵构造诊断矩阵R<1,即11r12-rln'R=r21•••厂22•••…r2n••••••(4•⑸rmm2...rmn其中r,j="j（xj（i=1,2,...,加;J=1,2,.・・,几）为第i个故障征兆坷对第j个故障原因yj的模糊隶属度。①rfl实验数据确定经验隶属度％:=第i征兆匹配第丿•原因的次数%_第i征兆出现的总次数（）②由专家经验，针对击现的航天器姿态控制系统故障征兆无，相应的可能故障原因儿儿，…，儿，设定相应的隶属度©，在此可以综合多个专家的经验，并结合实际情形下可能出现的状况进行有效的信息提取。③设定实验数据权值为吗，专家经验权值为％，其中w,,w2>0,.ftw,+vv2=1则由％=（i=1,2,…，加;j=1,2,...,n）（4.17）即构造故障诊断矩阵。2.知识推理诊断当岀现某些故障征兆时，则形成输入征兆向量X,根据推理关系式: Y=X・R(4」8)即可得到相应层面的故障原因向量Y,然后由最大隶屈度原则即yk=max{”|j=1,2,•・・,〃}(4.19)从而得到对应的故障原因。4.3.2.2奇偶空间准确诊断此时设定定性/定量混合模型模糊逻辑的模糊隶属度函数为:“(d/)=1〃(dx)=0考虑如下线性离散系统：(4.20)p伙4-1)=Ax(k)4-Bu(k)4-Fw(切[y(k)=Cx(k)+/)u(k)+Gw伙)其中：x(k)wR”为系统状态,u(k)wRP为执行器输入，y伙疋川为传感器输出，w(k)eRr为扰动输入；A,B,C,D,F,G为具有相应维数的已知矩阵。由上式根据滑动数据窗方法，令吋刻获得测量值，则可得到系统的吋间冗余测量方程：Y(k)=Hox伙—s)+HitU(k)+HwW伙)(4.21)定义奇偶空间V={v|vrH()=0],其中”称为奇偶向量。则k时刻的奇偶方程定义为r(k)=v7[Z(k)-Hi(Ue(k)](4.22)其屮厂伙)为残差，Z伙)为与丫⑹对应的传感器的实际输出，匕伙)=[以伙疋伙)丁,/伙…心•伙)为执行器指令输入。当系统没有故障吋满足r(k)=0时，而当系统出现故障时则/•伙)工0,因此通过残差值即可实现故障诊断。但是由于系统不可避免的存在扰动会干扰对故障的诊断，则奇偶向量还应满足条件叽=0。综合以上两式，则奇偶向量需满足：v7[//0Hj=0(4.23) 因此奇偶空间法的实质即构建包含实际测量值的约束关系式，根据故障导致的实际测量值的变化在关系式屮的体现实现故障诊断。4.323定性定量混合诊断流程航天器姿态控制系统的故障一般反映在传感器故障、执行器故障、系统状态故障和模型参数偏差等几个方面，定性定量混合诊断流程图如图26所示。故障1干扰11故障11111▼▼控制律与A被控A传感器执行器A系统A控制系统模型图26定性定量混合诊断流程图故障诊断结果(1)获得系统的故障征兆XpX2,...,Xw，设定对应的故障原因向量才,歹2'…，儿，在此故障原因向量只涉及分系统级故障，如传感器故障、执行器故障等。(2)釆用知识推理算法(如前述)，构建诊断矩阵/?,由输入的故障征兆诊断根据Y=得到分系统故障，可以快速的定位故障，并且避免了推理过深导致的诊断的失败。在此算法中可以充分利用专家经验和实际应用经验，对于某些与故障征兆匹配度很高甚至可直接匹配的故障，则可以设置专门的诊断通道，完成故障诊断。(3)当很难获知系统的完整精确模型的情况下，对于系统某些具体分系统或部件的 模型信息是可以比较精确的获知的，此时根据奇偶空间的方法，对具体分系统或部件，建立包含测量值的约朿关系方程。在由（2）的知识推理算法定位到故障后，通过分析具体分系统或部件的残差，得到最终的故障原因。在此可以很好的利用系统的模型信息完成仅知识推理无法实现的故障诊断，减少了知识推理的误报率，优化了故障诊断的准确性。单个传感器i的故障模型：勺伙）=〃,伙）必伙）+人伙）（4.24）英屮召伙）为传感器,的实际输出，⑹为传感器i的止常输岀；模型参数〃：伙）称为刻度因子，仏伙）为偏差。当〃"）=0必伙）为常数时,模型对应传感器卡死故障；当/伙）丰伙）=（）时,对应传感器增益变化故障；当Z•伙）=1,人伙）H0时,对应传感器恒偏差故障。当）=1,人伙）=0传感器正常。同理执行器的故障模型可表示为仗）=®•伙）uic伙）+伙）（4.25）其中％伙）为执行器：的实际输出，％伙）为执行器，的正常输岀；模型参数®⑹称为刻度因子，H伙）为偏并。当mi（k）=0,H•伙）二Q,（%nVdV%x）时,对应执行器卡死故障；当叫伙）=0,"伙）=%n或者=2件nmx时,对应执行器开路失效，具体到动量轮表现川I的故障模式是动量轮不转或者是动量轮转速失控（高速失控），而对于喷气推力器其则表现为喷嘴卡死,不能喷出或者喷嘴不能关闭,连续大喷气;当05叫伙）51,“伙）=0时，对应喷气推力器的喷嘴漏气故障；当®伙）=I,"伙）为常数时，对应执行器恒偏并失效，具体到动量轮表现出的故障模式是转速偏低。当®伙）=1,“伙）=0时，对应执行器正常。对于部件级的奇偶方程的建立，可以直接通过实际输入输出的测量值检验一致性实现故障的诊断。（4）采用知识推理与奇偶空间法结合的故障诊断方法，在诊断得到故障原因的结果后，及时的将此次的诊断对应关系冋馈到知识推理库中作为下一次诊断的备份知识。此外，也有可能通过前而的诊断未能准确获得故障原因，也同样需要回馈到前而的知识推理库中作为参考及再次推理的依据。 4.3.2.4仿真实验首先选取隶属度函数的值为:“(d/)=0“(dx)=1设定五个故障征兆为xpx2,x3,x4,x5,相应的三个故障原因为y{,y2,y3。表13故障征兆与故障原因对应表第i征兆匹配第/原因的次数第i征兆出现的总次数得到实验数据诊断矩阵出庁家经验得矩阵0.600.330.400.6700S=00.250.751000.4000.60"0.750.2500.200.800T=00.200.801000.1200.88征兆i原因j)1%320120013300203设实验数据权值吗=0.35,专家经验权值vv2=0.65,得 0.69750.302500.24550.75450R=00.21750.78251000.21800.782当X=(0,1,1,0,0)时，即有兀2，兀3故障现象时得Y=X・R=(0.2455,0.972007825)由最大隶属度函数原则旳=max{yy|j=1,2,3}则当前分系统的故障原因为儿。针对由知识推理诊断出的分系统或部件级故障后，选取定性/定量混合模型模糊逻辑的隶屈度函数的值为：“(刃)=1“(dx)=0若此吋儿是执行器故障，则由奇偶空间的方法，例如当叫伙)=1,"伙)=0吋执行器正常，实际输出坷伙)与正常输出骸伙)0间存在一致性堆伙)一®伙)％.伙)=0,而当执行器发生故障时，例如叫伙)=0.5,”•伙)二0时则这种一致性被改变，从而体现出故障，此吋可能是喷嘴泄漏故障。因此知识推理和奇偶空间法相结合的故障诊断方法有效的利用了各种系统信息，实现了较好的故障诊断效果。4.4定性/定量故障诊断结果的统一处理方法研究4.4.1信息素在诊断知识处理中的应用自然界屮的真实蚂蚁总是在所经路径上连续不断地留下信息素，而信息素也会随着时间的推移而连续不断的挥发。而蚁群算法则是从自然界中真实蚂蚁觅食的群休行为得到启发而捉出，本文结合蚁群算法屮信息素的概念，在研究基于模糊逻辑的定性/定量混合诊断方法的基础上，采用标志信息素的概念，将人们对于定性航天器故障模型和定量航天器故障模型知识的认知的增加，表示为知识节点上信息索的累加。蚁群算法的典型的数学模型表达式如下：©(十)=(1-p)%(/)+△©(f)gk(4.26) △©⑴二工皿⑴Jl=l 式中，P表示信息挥发系数，贝IJ1-P表示信息素残留因了，为了防止信息的无限积累,P的取值范围为:pc[0,1]；△©⑴表示本次循环中路径（门）上信息素增量,初始时刻4©（0）=0,△瘍⑴表示第k只蚂蚁在本次循环中留在路径（门）上的信息量。模糊逻辑是随着故障诊断的进行是动态变化的，与蚁群算法中的信息素的累积原理相似，可以理解为三维平面内信息索的累积，当随着故障诊断的进行，人们对系统的掌握加深，则在此环节上的信息素的累积是逐渐增加的，形成-条稳固的定性定量知识路径。区别在于蚁群算法的信息素的概念是模拟人脑的记忆特点，即新信息不断存入大脑，而存储在大脑屮的旧信息随着时间的推移逐渐淡化，其至忘记。1何针对航天器控制系统中的标志信息素的概念是指此处的信息残留因了是由故障诊断的成功和失败所决定的，诊断失败的案例导致诊断经过的知识节点的信息索的挥发，而成功诊断所经过的知识节点的信息素是持久稳固的。从而通过利用蚁群算法屮信息素的概念,将定性定量故障诊断知识与前述的定性航天器故障模型和定量航天器故障模型知识的消长联系在一起，形成一种完整的知识处理体系。因此在此处的蚁群算法表达式可以调整为：(4.27)r..(r+n)=p*T/7(r)+Ar..(0加△©⑴二工A砖⑴k=其中,诊断成功诊断失败随着航天器控制系统故障的成功诊断，在路径（心）上的信息素得到累加。此处的信息素包括定性航天器故障模型知识和定量航天器故障模型知识。即随着对航天器控制系统故障诊断的深入，也同时增加了定性定量混合模型的建模深度，即StS°,StS°。dldldKdx4.4.2故障诊断知识的统一处理方法在航天器控制系统的故障诊断过程屮，根据故障征兆信息，基于定性/定量混合模型，对于系统故障进行诊断，在止确诊断出故障后，对于故障诊断信息进行统一处理，即对诊断结果进行归类，分为如下三类诊断结果，同时对于生成的故障模式进行备份，作为下次故障诊断的依据。1.成功诊断的结果 对于实现正确故障诊断的知识，直接提取为专家的成功经验知识，用作定性诊断的依据，同吋增加诊断过程屮的关联知识的可信度，在以后故障诊断过程屮，当利用到此次成功诊断中的某些关联知识时，增加的可信度有利于提高故障诊断的准确性和快速性。1.新的故障诊断模式由于目前对于航天器控制系统的故障模式的掌握并不是很完全的，因此当在故障诊断过程屮，诊断出新的故障模式吋，要及吋的记作新的案例知识吸收入案例库屮，作为下次诊断的依据，从而不断地丰富定性/定量故障诊断知识库。2.未能正确诊断岀故障当未能止确诊断当而故障时，同样要作为诊断失败的案例进行储备，用作专家的失败经验知识，在出现同样的故障诊断模式时，口J以及吋的避免错误的诊断。同时可以适当的降低相关联环节的可信度。另一方面，当由于人们认识的局限，对于某些故障无法实现诊断时，则需要通过容错控制或切换安全模式等，尽量降低故障的影响，一旦掌握此故障的模式后，则同样需要捉取为定性诊断知识。4.5本章小结建立了基于定性/定量混合模型的故障诊断的系统结构，对定性/定量混合模型在故障诊断体系中的应用给岀了明确的思路。在此基础上，分别通过采用定性仿真法和奇偶空间法相结合以及知识推理和奇偶空间相结合的定性/定量故障诊断方法进行航天器控制系统的故障诊断，其中利用了模糊逻辑中的模糊隶屈度函数的思想，对前述建立的基于模糊逻辑的定性/定量混合模型，进行定性/定量的故障诊断。通过对采用的定性故障诊断方法即定性仿真方法和知识推理方法以及定量故障诊断方法的理论分析和研究，确定了这两种方法的可行性和有效性，进一步以航天器姿态控制系统的俯仰通道为例进行仿真实验，仿真结杲验证了方法的冇效性。结合前而的基于模糊逻辑的定性/定量混合建模，从而完整地建立了基于定性/定量混合模型的故障诊断方法。结论故障诊断技术对于提高航天器控制系统的可靠性和安全性具冇极为重要的意义。0前，航天器控制系统故障诊断方法主要有基于模型的方法（即定量方法）和基于知识的方 法（即定性方法）。由于航天器控制系统是一类复杂的闭环控制系统且所处的空间环境的复杂影响，在对其的故障诊断屮需耍而临强非线性、通道间强耦合以及系统参数大范围剧烈变化的问题，而现有的定性和定量方法齐有优缺点，由于方法本身的局限性，单纯的利用基于模型的方法和单纯的基于知识的方法都不能取得很好的效果，而基于定性/定量混合模型的故障诊断方法则可以将两种方法有机的结合，通过综合运用实现优势互补，从而可以提高航天器控制系统故障诊断的准确性和快速性，成为航天器控制系统故障诊断技术研究发展的方向和研究热点。木文在对国内外学者研究成杲的学习和研究的基础上，针对航天器控制系统的故障，重点研究了基于定性/定量混合模型的故障诊断方法。主要成果：1）通过对航天器控制系统故障的分析和研究，给出了航天器控制系统的各类故障模式以及其定性和定量的知识表示。同时掌握了故障的产生和传播机理及分析方法。2）通过对故障信息的分类规划和对定性/定量知识关系的分析，形成了航天器控制系统故障信息的定性/定量描述方法。并利用模糊逻辑既可以描述定性知识又口J以描述定量知识的特点，提出了基于模糊逻辑的定性/定量相结合的新机制。在此基础上，针对航天器控制系统故障，建立了基于模糊逻辑的定性/定量混合模型。3）在建立了定性/定量混合模型的基础上，捉岀了基丁•这种混合模型的故障诊断系统结构，对定性/定量混合模型在故障诊断体系中的应用提供了明确的思路。分别采用了定性仿真/奇偶空间法和知识推理/奇偶空间法两种定性/定量混合诊断方法，应用于航天器控制系统的故障诊断屮，仿真结果验证了方法的有效。从而形成了基于定性/定量混合模型的航天器控制系统故障诊断方法。主要创新点：1）根据航天器控制系统的特点，基于模糊逻辑，将描述航天器控制系统故障的定性模型和定量模型冇机结合，形成适合航天器控制系统故障诊断的定性/定量混合模型。2）利用定性/定量混合模型，分别将定性仿真和知识推理法与奇偶空间法相结合,形成两种基于定性/定量混合模型的航天器控制系统故障诊断方法。下一步的工作：本文对基于模糊逻辑的定性/定量混合建模以及基于这种混和模型的定性/定量故障 诊断方法进行了分析和研究，取得了一些成果。但是仍冇值得研究和完善的地方。1)在掌握更多的航犬器控制系统故障，尤其是定性知识的基础上，对定性/定量混合模型的完善和验证，包括对模糊隶属度函数的优化问题有待进一步的研究。2)对定性趋势分析的深入研究，将其与定性仿真的结合应用，可以提高定性/定量混合诊断方法对定性知识的捉取和利用，进而捉高整个诊断系统的综合性能，以及信息素在定性/定量故障诊断中的应用研究，成为值得关注的问题。 参考文献[I]贾宝申•卫星姿控系统故障诊断仿真研究[D]・哈尔滨工业大学硕士学位论文.2006年.⑵荣吉利，纪常伟等•航天器故障诊断专家系统技术的应用和展望[J].强度与环境.1996(2):48-59[3]PettiTEKleinJ.DhuijatiPS.Diagnosticmodelprocessor:usingdeepknowledgeforprocessfaultdiagnosis)JJ.AIChEJ.,1990,36:565-571[4]StrussP.MathematicalaspectsofqualitativereqsoningfJI.ArtificialIntell.inEng.,198&156:3・16[5]Li-ChengShen,Pau-LoHsu.RobustDesignofFaultIsolationObservers[J].Automatica.199&34(11):1421-1429[6]陈玉东，施颂椒，翁止新•动态系统的故障诊断方法综述[J]•化工口动化及仪表.2001,28(3):1-14[7]周经伦，孙权.一种故障树分析的新算法[J].模糊系统与数学.1997,11(3):74-78[8]孙志兵，戴金海.运载火箭姿控系统三通道Simulink建模与仿真分析[J]・国防科技大学学报.2004,26(3):20-23[9]周东华，孙优贤.控制系统的故障诊断与检测技术[M].清华大学出版社，1994年9月第1版。[10]IriM.etal.Animprovedalgorihmfordiagnosisofsystemfailureinthechemicalprocess[J].Comput.Chem.Eng.,1985,9:285-296[II]ChangCC,YuCC.On-linefaultdiagnosisusingthesigneddirectedgraph|J].Ind.Eng.Chem.Res.,l990,29:1290-1299[12]EshraghF,MamdaniEHA.Generalapproachtolinguisticapproximation[J].IntJ.ManMach.Stud.,1979,11:501-512[13]ForbusKD.Qualitativeprocesstheory[J].Artif.Intell.,1984,24:85-168[14]KuipersBJ.Commonsensereasoningaboutcausality:derivingbehaviorfromstructure[J].Artif.Intell.,1984,24:169-204[15]KuipersB.Qualitativesimulation^].Artif.Intell.,1986,28:289-338[16]KuipersB.Qualitativereasoning:modelingandsimulationwithimcompleteknowledge[J].Automatica.1989,25:571-585 [12]WilliamsBC.Atheoryofinteractions:unifyingqualitativeandquantitativealgebraicreasoning[J].Artif.Intell.,1991,51:39-48[13]BhaskarB,NigamA.Qualitativephysicsusingdimensionalanalysis[J].Artif.Intell.,1990,45:73-97119]RJ.Patton.J.Chen.AParitySpaceApproachtoRobustFaultFiagnosisusingEigenstructureAssignmentfRj.Proc.FirstEuropeanControlConf.ECC'91.Grenoble,France,2001:1419-1424.[20]S.Beghelli,C・Fantuzzi,S.Simani.RobustFaultDiagnosisofDynamicProcessesusingParametricIdentificationwithEigenstructureAssignmentapproach[R].DecisionandControl,Proceedingsofthe40thIEEEConference.2001:155-160.[21]L.C.Shen,S.K.Chang,andP.L.Hsu-RobustFaultDetectionandIsolationwithUnstructuredUncertaintyUsingEigenstructureAssignment[J].J.Guidance,ControlDyn..2003,21(1):50-57.[22]傅维贤，张婕，卢风翎•导弹姿态控制系统故障的数学仿真[J].战术导弹技术.2001,(4):58-61[23]G.Barrett,S.Lafortune^DecentralizedSupervisoryControlwithCommunicatingControllers^].IEEETransactionsonAutomaticcontrol.2000,9(45):1620-1638[24]A.Benveniste,S.Haar,E.Fabre,andC.Jard・DistributedMonitoringofConcurrentandAsynchronousSystems[R].InProc.ATPN-WorkshoponDiscreteEventSystemsEventSystemsControl,Eindhove,TheNetherlands.2003,6:97-142[25]R.Su,W.M.Wonham.HierarchicalDistributedDiagnosisunderGlobalConsistency[R].InProc.7thIFACInternationalWorkshoponDiscreteEventSystems,France,Reims.2004,9:157-162[26]X.Ding,L.Guo,T.Jeisch・ACharacterizationofParitySpaceandItsApplicationtoRobustFaultDetection!J).IEEETransactiononAutomaticcontrol,1999,144(2):337-342[27]周东华，叶银忠.现代故障诊断与容错控制[M]•清华大学岀版社，2000年6月第1版.[28]杨天社，杨开忠，李怀祖.基于知识的卫星故障诊断与预测方法[J]・中国工程科学.2003.6:1-4[29]周雅莉.基于人工智能的故障诊断方法的新发展[J]・北京机械工业学院学 扌R.1999,14(4):53-57[20]R.J.Patton,andM.Hou.DesignofFaultDetectionandIsolationObservers:AMatrixPenciApproach[J].Automatica.1998,34(9):1135-1140[21]张纯良，张振鹏，袁军娅，张本斌.空间飞行器推进系统的故障检测[J].宇航学报.2001,22(4):85-89[22]TaoWei,MikeW.T.Wong,Y.S.LeeEfficientFaultDiagnosisofLargeScaleAnalogueCircuitsBasedonSymbolicMethod.[J]Electronics.1999,86(1):23-33[23]Y.Pencole,M.O.Cordier,L.Roze.IncrementalDecentralizedDiagnosisApproachfortheSupervisionofaTelecommunicationNetwork[RJ.CDCT02(IEEEConferenceonDecisionandControl).LasVegas,USA,2002:435-440[24]L.Trave-MassuyCs,T.Escobet,R.Milne.Model-BasedDiagnosabilityandSensorPlacementApplicationtoAFrame6GasTurbineSubsystem[R]JnProceedingsofIJCAI-2001.Seattle,WA,MorganKaufmann,SanMateo,CA,2001:551-556[25]R.V・Beard,Failureaccommodationinlinearsystemthroughselfeorganization[J],Ph.D.dissertation,MassachusettesInst.Technol,I97L[26]H.Jones,FailuredetectioninlinearsystemfJls,Ph.D.dissertation,MassachusettesInst.Technol,1973.[27]J.E.WhiteandJ.L.Speyer,Detectionfilterdesign:spectraltheoryandalgorithms[J],IEEETrans.Autom.Control,vol.32,no.7,pp.593-603,1987.[28]M.A.Massoumnia,G.C.Verghese,andA.S.Willsky,Failuredetectionandidentification[J],IEEETrans.Autom.Control,vol.34,no.3,pp.316-321,1989.[29]R.K.DouglasandJ・L.Speyer,Robustfaultdetectionfilterdesign[R],ProceedingsoftheAmericanControlConference,pp.91-96,1995.[30]W.H.ChungandJ.L.Speyer,Agametheoreticfaultdetectionfilter[J],IEEETrans.Autom.Control,vol.43,no.2,pp.143-161,1998.[31]张宗美，翟彬，张国瑞•航天故障手册[M]•宇航出版社,1994年11月第1版[32]C.A.Ericson,FaultTreeAnalysis一AHistory[R],inProc.17thInternationalsystemSafetyConference,Florida,USA,August1999.[33]W.Vesely,J.Dugan,J.Fragola,J.Minarick,andJ.Railsback,faultTreeHandbookwith AerospaceApplications[R],NASAOfficeofSafetyAndMissionAssurance,NASAHeadquarters,Washington,DC20546,Tech.Rep.Version1丄August2002.[20]R.MLSinnamonandJ.D.Andrews,FaultTreeAnalysisandBinaryDecisionDiagrams[R],inProc・AnnualReliabilityandMaintainabilitySymposium(InternationalSymposiumonProductQualityandIntegrity,LasVegas,USA,January1996,pp.215-222.[21]J.B.Fussell,SyntheticTreeModel[R],AerojetNuclearCompany,Tech.Rep.ANCR109&March1973.[22]J.B.Fussell,J.G・Powers,andR・G・Bennetts,FaultTrees一AStateofArtDiscussion[R],IEEETransactionsonReliability,vol.R-23,No.l,pp.2-12,April1974.[23]石纯一，廖士中.定性推理方法[M].清华大学出版社,2002年9月第1版.[24]杨天社，杨开忠,李怀祖•基于知识的卫星故障诊断与预测方法[J].中国工程科学.2003.6:1-4[25]刘占生，荣吉利,姜兴谓.一种适用于航天器某些故障诊断的知识获取方法[J].宇航学报.1997：1-5[26]R.Isermann,Supervision,fault-detectionandfault-diagnosismethods—anintroduction!J],ControlEngineeringPractice,vol.5,no.5,pp.639一652,1997.[27]R.J.PattonandJ.Chen,ReviewofparityspaceapproachestofaultdiagnosisforaerospacesystemsfJ],Journalofguidance,controlanddynamics,vol.17,no.2,pp.278一285,1994.[28]R.Isermann,Processfaultdetectionbasedonmodelingandestimation一asurvey!R],Automatica,vol-20,no.4.[29]M.A.Massoumnia,Ageometricapproachtothesynthesisoffailuredetectionfilter[J],IEEETransactionsonAutomaticControl,vol.AC-31,pp.839一846,1986.[30]朱永娇，刘洪刚.基于定性模型和定量知识集成的智能故障诊断方法研究[J]•科学技术与工程,2007,7(13):3107-3109[31]田蔚风，金志华，陆恺，王金根.卫星姿态测量系统的故障诊断技术[J]•上海交通人学学报.1999,33(10):1292-1294[32]A.Barua,P.Sinha,K.Khorasani,S.,Tafazoli.ANovelFault-TreeApproachforIdentifying otentialCausesofSatelliteReactionWheelFailure[R].IEEEConferenceonControlApplications.Canada.August28-31,2005.WB4.2:1467-1472[20]Weld,D.S.anddeKleer.J.,1990,Qualitativephysics:apersonalviewfJ].WeldDSanddeKleerJ.(Ed.)stPhvsicalSvstems.MorganKaufmann,SanMateo.CA,1-10[21]C・D・PersisandA・Isidori,Ageometricapproachtononlinearfaultdetectionandisolation[JJ,IEEETransactionsonAutomaticControl,vol.46,no.6,pp.853一865,2001|59]H.Akaike.Anewlookatthestatisticalmodelidentification!J]•IEEETrans.Automat.Contr.19,716—723(1974).[60]H.B.Aradhye,B.R.Bakshi,R.A.Strauss,andJ.F.Davis.MultiscaleSPCusingwavelets-theoreticalanalysisandproperties[J].AIChEJ.49,939一958(2003)[61]B.RBakshi.MultiscalePCAwithapplicationtomultivariatestatisticalprocessmonitoring[J].AIChEJ.44,1596—1610(1998).[62]B.R.BakshiandG.Stephanopoulos.Wave-net:Amultiresolution,hierarchicalneuralnetworkwithlocalizedlearning[J].AICHEJ.39(1),57一81(1993).[63]M.Basila,G・Jr.,Stefanek,andA.Cinar.Amodel-objectbasedsupervisoryexpertsystemforfaulttolerantchemicalreactorcontrol[J]•ComputersandChem・Eng.14(4-5),551—560(1990).[64]邢琰,吴宏鑫，王晓磊,李智斌•航天器故障诊断与容错控制技术综述[J]•宇航学报2003.5:1-5[65]X.Ding,L.Guo,T.Jeisch.ACharacterizationofParitySpaceandItsApplicationtoRobustFaultDetection[J].IEEETransactiononAutomaticcontrol,1999,144(2):337-342166]M.Basseville.Detectingchangesinsignalsandsystems-asurvey!J]