Page 243 - 当代控制理论及应用技术概论

第六章 故障诊断与容错控制研究

方式，总结归纳成规则知识库使计算机能够识别，然后将需要诊断的实时的数据
输入计算机的数据库中，专家系统利用已经归纳生成的知识库对实时数据进行分
析和推理，从而推算出可能的故障。
使用专家系统进行故障诊断的方法在日常的工程应用中已经有了大量的实
践，也较广泛的应用于航天器故障诊断领域，如：CLIPS、EXSYS、G2 等。

（3）基于数据挖掘的故障诊断方法
基于数据挖掘的故障诊断方法的核心思想是利用海量的历史数据进行处理
从而获取系统的行为模型，通过结合先验知识可及时发现系统出现或者即将出现

的故障。
人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）能够有效地实现输入到输
出的非线性映射，是数据挖掘最常用的技术之一。当系统为非线性系统，这类系
统一般难以有效建立模型，因而用本身就是非线性映射的 ANN 来模拟难以建模
的非线性系统恰好解决了这一难题。

模糊技术：即利用模糊集理论对实际问题进行评判、决策、模式识别和聚
类分析。适用于系统状态及故障状态具有不确定性，并可采用模糊集描述的情况。
其主要方法有四种：基于模糊模型的故障诊断方法，基于自适应模糊阈值的残差

评价方法，基于模糊聚类的残差评价方法和基于模糊逻辑的残差评价方法。
在航天器故障诊断应用中，利用数据挖掘技术对历史测控数据进行规则挖
掘，从海量的样本数据中获取故障诊断的规则，及时发现故障征兆并采取有效措
施就可能避免航天器出现重大的故障。NASA领导下的Ames Research Center（ARC）
的 Inductive Monitoring System（IMS）主要采用聚类的方式对数据进行自动状态分

类。通过对哥伦比亚航天飞机失事前数据的分析，发现 IMS 能比航天飞机控制中
心更早发现故障，并于 2009 年用于国际空间站控制中心的 ISS 管理。

二、航天器故障诊断技术面临的挑战及发展趋势

（一）航天器故障诊断技术面临的挑战
从上述的航天器故障类型和统计数据可以看出，航天器发生故障的方式都
有其自身的特点和规律。只要能有效地开展故障诊断技术，就可以对其故障进行
及时的修复，并且可以防范一些可能发生的故障问题， 对航天器飞行任务的可

靠性和故障诊断技术开展的有效性都有一定帮助，对航天器系统的容错技术起到

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