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第1章绪论
1.1课题研究的背景与其意义
1.1.1课题来源
1.1.2研究目的及意义
1.2航天器故障诊断技术研究综述
1.2.1航天器故障诊断发展历程
1.2.2故障诊断方法分类
1.2.3航天器故障诊断技术发展方向
1.3多信号模型及其在故障诊断中的应用研究
1.3.1多信号建模与应用状况
1.3.2多信号模型示例
1.3.3多信号模型技术产生背景
1.3.4基于多信号模型与其他模型诊断方法比较
1.3.5多信号建模与诊断技术需要进一步解决的问题
1.4本文的主要工作
第2章多信号建模技术研究
2.1引言
2.2确定系统多信号建模方法
2.2.1多信号建模方法与步骤
2.2.2复杂系统依赖矩阵的处理
2.2.3某卫星电源的多信号模型
2.3不确定系统多信号建模方法
2.3.1不确定系统多信号建模概述
2.3.2贝叶斯网络学习理论
2.3.3基于EM算法的贝叶斯网络参数学习理论及其应用
2.3.4基于遗传模拟退火算法的贝叶斯网络结构学习理论及其应用
2.4本章小结
第3章基于多信号模型最优序贯测试方案研究
3.1引言
3.2最优序贯测试问题描述
3.3求解最优序贯测试问题的AO*算法
3.3.1 DP递归算法
3.3.2序贯测试与或(AND/OR)图搜索
3.3.3启发式估计函数(HEFs)
3.3.4启发式搜索策略
3.3.5 AO*算法及其改进
3.3.6实例分析
3.4含实用特性的序贯测试算法
3.4.1测试有优先权要求
3.4.2模块化诊断
3.4.3替换诊断
3.5本章小结
第4章基于多信号模型多故障诊断技术研究
4.1引言
4.2多故障诊断问题描述
4.3近最优多故障诊断算法
4.3.1集合覆盖问题
4.3.2拉格朗日松弛算法
4.3.3次梯度优化算法及其改进措施
4.3.4优化算法在多故障诊断中的应用
4.3.5算法实现
4.4应用实例
4.4.1实例一：某简单卫星电源系统
4.4.2实例二：某较复杂的卫星电源系统
4.5本章小结
第5章测试和模型不确定的故障诊断技术研究
5.1引言
5.2 Deb的实时诊断算法
5.2.1多信号模型形式化描述
5.2.2 Deb诊断算法的步骤
5.2.3 Deb诊断算法的不足
5.3测试不确定诊断算法及其应用
5.3.1卫星实时监测与诊断系统框架
5.3.2模糊理论基础
5.3.3基于模糊阈值的监测系统
5.3.4基于模糊阈值多信号模型实时诊断算法
5.3.5基于模糊推理可疑元件的故障概率
5.3.6应用实例
5.4模型不确定的诊断算法及其应用
5.4.1 D-S证据理论
5.4.2应用实例
5.5本章小结
第6章卫星集成诊断推理平台的研制开发
6.1引言
6.2航天器天地一体化故障诊断体系
6.3航天器地面集成诊断系统方案设计
6.4卫星集成诊断推理平台
6.4.1软件平台化技术
6.4.2多信号诊断模块
6.4.3模糊诊断模块
6.4.4专家系统诊断模块
6.5本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文
攻读博士学位期间参与的科研项目
哈尔滨工业大学博士学位论文原创性声明
哈尔滨工业大学博士学位论文使用授权书
致谢
个人简历
