航天器故障诊断技术综述及发展趋势
航天测控-测控技术-故障诊断技术
航天测控-测控技术-故障诊断技术电子设备电路板故障诊断技术航天测控公司奚全生史慧任光霞[摘要]论述了电子设备电路板故障诊断技术的概况和发展前景，结合航天测控公司“华佗电子诊所”系列产品HTEDS8000电子设备电路板维修测试与诊断系统，介绍了电路板故障诊断技术及应用。
该系统综合了先进的测试与故障诊断技术，适用于电子设备尤其是军用电子装备的板级维修及综合测试。
随着科学技术的快速发展，特别是数字技术及各种超大规模集成电路的广泛应用，电子装备尤其是军用电子装备结构越来越复杂，功能越来越完善，自动化程度也越来越高。
虽然电子系统的性能得到提高，但是对测试和维修保障也产生了测试流程复杂、测试时间长、维修保障困难、维修费用高等诸多问题，这些问题严重影响了电子设备的完好性和寿命周期。
电路板故障诊断技术，可以快速、准确地对电子系统是否异常进行判断，对于出现的故障进行快速定位，并将故障隔离到最小可更换单元。
在电子设备维护保障中应用现代故障诊断技术，可以提高系统的可靠性、有效性，保障设备发挥最大设计能力，延长使用寿命，降低寿命周期费用；通过检测监视、故障统计分析及性能评估等，为设备优化设计提供数据和信息，因此研究电子设备尤其是电路板故障诊断技术，将研究成果产品化推广应用，具有广阔的应用前景。
故障诊断技术的概况及发展前景故障诊断是根据对被诊断对象测试所取得的有用信息进行分析处理，判断被诊断对象的状态是否处于异常状态或故障状态，确定故障的方位，预示故障的发生。
早期的故障诊断是依据人对被诊断对象的感觉、听觉、触觉等感官和以往积累的相关经验，对其状态特征进行分析，判断某些故障的存在，或预测故障发生的时间。
维修是为使设备保持或恢复到规定状态所进行的全部活动，即不仅包括设备在使用过程中发生故障（损坏）时进行修复，以恢复其规定状态的修复性维修，而且还包括在故障（损坏）前，预防故障以保持规定状态所进行的预防性维修活动。
飞行器故障诊断技术研究
飞行器故障诊断技术研究随着人们对飞行安全的需求越来越高，飞行器的故障诊断技术也越来越重要。
飞行器故障是指飞行器在飞行过程中突然出现的技术问题，这些问题可能会在不经意间导致飞行器发生意外或流失，从而给人们的生命财产安全带来威胁。
对飞行器的故障诊断技术进行研究，可以避免和减少飞行事故的发生，提高飞行器的性能和安全性。
本文将从飞行器的故障诊断技术方面着手，进行探讨和研究。
一、飞行器故障的种类飞行器的故障种类很多，不同的故障会有不同的危害程度。
下面简要介绍一些常见的故障类型。
1. 机械故障：包括机身、发动机、螺旋桨等的故障，造成机体的损坏或者停机。
2. 电子故障：包括仪表、通讯等方面的短路或其他故障，会影响飞行器的控制。
3. 燃油故障：燃油泄漏或者燃料供应系统的失灵等故障，会导致飞机发动机熄火或者停机。
4. 天气故障：天气变化可能给飞行器带来较大的影响，如气流较大、风向偏差较大等，均有可能影响飞行器稳定性。
以上只是一部分常见故障类型，实际中还会面临更复杂的故障情况，这就需要飞行器故障诊断技术进行深入的研究。
二、飞行器故障诊断技术的发展现状目前，飞行器故障诊断技术已经得到了广泛的应用和推广。
在机场等航空工业园区中，可以看到各种各样的飞行器故障诊断设备和设施，这些设施有助于飞行器的保养和管理。
现在，随着机器学习和人工智能越来越发展，飞行器故障诊断技术也得到了迅速的发展。
人工智能技术可以帮助研究员快速分析并识别任何问题，这种问题中的数据可以被用于预测故障并提供微小的线索。
当前主要的研究方向如下：1. 故障预测：运用数据采集和分析技术，从信号数据采集、存储、预处理、分析与处理、正常/故障特征提取、故障预测等方面来预测飞行器的故障情况。
2. 故障诊断：根据故障的性质和发生的位置，诊断飞行器故障并调整机体反作用力。
3. 故障重构：通过数据重构来建立数据和参数之间的联系，以找出故障出现的真正原因，并为这些问题提供解决方案。
航天器故障诊断系统技术研究
航天器故障诊断系统技术研究随着我国航天工业的不断发展，更精密的航天器的研制和应用也越来越普及。
在日常的运行中，航天器故障的发生会影响到其性能甚至导致严重的事故。
因此，航天器故障诊断系统技术的研究与应用变得至关重要。
一、航天器故障诊断在航天器的运行过程中，由于各种原因，可能出现航天器某一部分或系统的故障。
例如，发动机失效、通讯系统出现问题等。
这些故障都会对整个航天器的正常运行产生影响，所以快速准确的故障诊断显得尤为重要。
航天器故障诊断通常是通过多种技术手段进行判断，包括传感器技术、信号处理技术、图像处理技术、模型识别技术等。
这些技术通过采集航天器实时性能数据并进行分析，从而确定故障所在位置和原因。
同时，航天器故障诊断系统还需要具备智能化和自动化的特点，实现故障排查和维修的自动化和集成化，提高航天器的运行效率和实用性。
二、故障诊断系统技术研究目前，国内外已经有许多研究团队在航天器故障诊断系统技术的研究方面做出了很大的贡献。
这些研究主要包括：1、人工智能技术在航天器故障诊断中的应用。
人工智能技术是目前较为热门的技术研究方向之一。
利用人工智能技术，可以对航天器的性能数据进行计算和分析，从而识别故障根源。
人工智能技术不仅可以提高诊断的准确性，还可以实现自适应学习功能，不断优化和改进故障诊断系统的性能和精度。
2、仿真技术在故障诊断中的应用。
仿真技术主要借助计算机和虚拟现实技术，以模拟真实的航天器行驶过程，分析和判断故障的原因和位置。
仿真技术可以帮助研究员对航天器系统的正常运行和故障排查进行模拟，提高航天器故障诊断的可靠性和精度。
3、智能机器人技术在故障维修中的应用。
智能机器人技术可以通过自主控制和感知技术，快速、准确地确定故障部位并进行维修。
当发现故障时，智能机器人可以自动前往故障区域，进行维修工作。
这种智能机器人技术可以实现实时故障维修，大大缩短了航天器维修的时间和成本。
4、虚拟现实技术在故障诊断中的应用。
具有故障诊断功能的航天器技术研究
具有故障诊断功能的航天器技术研究航天器是人类在研究外太空和探索宇宙时运用的一种载具。
作为人类科技开发历程的重要成果，航天器在发展初期便面临着各种因素导致的故障问题。
严格来说，各种环境因素对航天器的干扰可能会导致航天器某些部件损坏，或者板载电子设备和计算机程序系统失效等方面产生故障。
在过去的几十年中，航天器故障的诊断和发现一直是一个难点。
航天器在太空中的运行时间长，一旦发生故障，人类手动进行诊断和检测困难重重。
针对这种情况，具有故障诊断功能的航天器技术应运而生，为航天器科技发展注入了新的动力。
一、故障诊断技术在航天器中的作用航天器工作环境的复杂性，让它处于遥感状态下，操作和人工诊断不可能实现。
因此，在航天器中使用自动故障诊断系统，可提高诊断效率，减少人工诊断时间，大大提高飞行安全性。
此外，在太空环境中，航天器严重受限于能源和人力，因此采用自动化诊断系统的航天器，可以节省能源和物力资源，为未来进行深空探测提供了便利条件。
故障诊断技术在卫星和航天器系统中的贡献得到了广泛认可。
现有的航天器故障诊断技术主要使用自适应、故障预测和模糊控制等方法来进行自动化诊断。
以下简要介绍三种故障诊断方法：1. 自适应故障诊断自适应故障诊断可针对航天器的故障特性和航天器的特定属性进行自适应调节。
该方法适用于检测航天器发动机和燃料系统的故障。
2. 故障预测故障预测技术可通过扫描各种传感器数据，确认航天器系统的操作特征，利用算法在未来的运行中预测发生的故障。
这种策略主要适用于神经网络模型。
3. 模糊控制模糊控制法，也称模糊逻辑控制，可以将模糊逻辑应用于控制系统中，通过调整参数进行求解，可检测出各种航天器参数的变化。
二、发展现状展望尽管航天器故障诊断技术在过去几年中已经取得了巨大的进展，但目前仍有许多挑战需要克服。
第一个方面是故障诊断模型的选择。
每个航天器模型本身都有特定的复杂性，需要对各种模型进行精细的调整来实现故障诊断准确性的提高。
航天器故障检测与诊断技术研究
航天器故障检测与诊断技术研究近年来，随着航天事业的不断发展，航天器的设计和制造质量越来越高，但是航天器故障仍然不可避免。
航天器的故障可能会导致任务失败、人员伤亡等严重后果。
因此，航天器的故障检测与诊断技术研究变得越来越重要。
一、航天器故障类型航天器故障种类繁多，常见故障包括动力系统故障、控制系统故障、通信系统故障、数据处理系统故障等。
动力系统故障主要体现在发动机、液压系统等方面，控制系统故障主要体现在星敏感器、惯性器等方面，而通信系统故障则包括信道干扰、信噪比不足等问题。
二、航天器故障检测与诊断技术针对航天器的故障种类繁多，航天器故障检测与诊断技术也呈现多样化趋势。
1.传统技术传统的航天器故障检测与诊断技术主要是通过工程师手动检查、排除故障。
这种方法耗时、耗力、精度不高，无法跟上航天器制造技术的发展趋势。
2.检测器故障树分析航天器故障树分析法（FTA）是指将航天器故障拆解成一个个事件，并构造树形结构描绘故障发生路径，以此寻找潜在的故障源，进行故障诊断的一种方法。
3.基于状态估计的故障检测基于状态估计的故障检测技术指通过数学建模，将航天器建模为人工智能系统，并结合采集到的实时数据，推断航天器具体的故障类型。
4.基于模型的故障检测基于模型的故障检测技术是指先将航天器建立数学模型，对模型进行分析和设计，然后将实际的观测结果与模型进行比对，并通过对差异的分析来确定航天器具体的故障类型。
5.基于模型和统计的故障诊断这种方法是融合基于模型和统计的方法，采用贝叶斯网络、神经网络等组合形式，利用多源数据来识别航天器故障原因，识别效果更加准确。
三、未来趋势随着航天器技术的不断革新，航天器故障检测与诊断技术也将会不断完善。
未来，我们可以预期航天器故障检测与诊断技术将会变得更加智能化、自动化。
1.智能化未来的航天器故障检测与诊断技术将会引入更多的人工智能元素，采用自学习和自适应技术来提高检测和诊断的准确率和可靠性。
2.自动化未来的航天器故障检测与诊断技术将采用自主判断，自动处理的方法，将检测和诊断的结果进行汇总和归纳，让人工只需进行有意义的总结和分析，从而提高工作效率。
载人宇宙航天飞行器维修与故障排除技术研究
载人宇宙航天飞行器维修与故障排除技术研究随着科技的不断发展，人类越来越深入地探索着宇宙的奥秘，而载人宇宙航天飞行器作为人类探索宇宙的重要工具，其维修与故障排除技术也日渐重要。
因此，本文将围绕载人宇宙航天飞行器的维修与故障排除技术展开研究，包括其背景、挑战、研究现状、发展前景等方面进行探讨。
一、背景载人宇宙航天飞行器是一种载人航天器，它可以将宇航员送入轨道，星际飞行以及各种空间任务，因此其维修和故障排除技术显得极为重要。
而随着人类对宇宙探索的需求不断增长，载人宇宙航天飞行器也越来越广泛地运用于实践中。
虽然已经有了材料和技术上的巨大进步，但载人宇宙航天飞行器的复杂性和高度的自动化程度也带来了诸多挑战。
二、挑战载人宇宙航天飞行器的特殊性质和周围环境的极端条件（宇宙射线、高辐射、极端温度梯度等）常常会导致零部件损坏、设备失效等故障，加上长时间处于真空环境及重力变化幅度大等因素，其发生故障的概率也相应地增加。
而这些故障往往因为其特殊性质而带来极大的后果，甚至可能危及宇航员的安全。
因此，如何快速解决这些故障不仅是技术人员的任务，也是人类空间探索的必要工作。
三、研究现状为了保证在宇宙空间中的安全性，载人宇宙航天飞行器的维修和故障排除技术不断得到研究和改进，现已有多种成熟的技术应用于此领域。
首先，对于载人宇宙航天飞行器的零部件质量的检验变得极为重要。
科学家们开发了不同的检验技术手段，例如X光、磁力检测、渗透检测以及超声波等，并且说明了不同检测技术的适用范围和限制。
其次，基于可靠性、适应性、自适应和维修方便等考虑，许多不同的故障诊断策略被提出以符合不同类型的故障特征。
例如，直接定位故障单元、组件级故障检测、故障传播分析、统计方法等。
此外，自动化技术和机器学习技术的快速发展也为故障排除提供了新的手段。
其中，机器学习技术可以利用历史故障数据，进行预测和分类，从而实现更快、更准确。
当然，宇航员也会接受相应的训练，以更好地掌握宇宙环境下的航天器运作和维修技术。
航空航天工程师的航天器故障诊断与维修
航空航天工程师的航天器故障诊断与维修航空航天工程师是一个高度专业化的职业，他们负责设计、开发和维护航空航天器。
其中，航天器故障诊断与维修是航空航天工程师职责中至关重要的一部分。
本文将就航天器故障诊断与维修的重要性、常见的故障及其诊断方法以及维修实践进行探讨。
一、航天器故障诊断与维修的重要性航天器是高度复杂的技术系统，由许多部件和子系统组成。
故障的产生可能会导致航天器性能下降、任务失败甚至灾难性后果。
在故障发生时，航空航天工程师扮演着关键的角色，需要迅速而准确地诊断问题，并采取适当的措施解决故障。
航天器故障诊断与维修的重要性无法忽视，其关系到航天任务的成功与失败。
二、常见的航天器故障及其诊断方法1. 电子元件故障在航天器中，电子元件的故障是较为常见的情况。
例如，电路板上的集成电路可能出现损坏或短路等问题。
此时，航空航天工程师可以通过使用专业的测试设备和仪器对电路板进行异常信号检测，以定位故障点。
此外，工程师还可以借助电路板的设计图纸和说明书来排查故障原因。
2. 机械系统故障航天器的机械系统中，如发动机、推进器和降落装置等，也可能出现故障。
这些故障可能是由于磨损、材料疲劳或设计缺陷等原因引起的。
在面对机械系统故障时，航空航天工程师可以通过检查润滑状况、测量温度和压力以及使用振动分析等手段来诊断问题。
同时，根据机械系统的工作原理和设计原理来判断可能的故障原因。
3. 软件故障航天器中的软件故障可能导致系统崩溃或无法正常工作。
对于软件故障的诊断，航空航天工程师需要对航天器的软件代码进行仔细的检查和分析。
通过调试工具和技术，工程师可以逐步定位故障，并进行修复或升级。
三、航天器故障的实际维修实践航天器故障的维修需要具备各种专业知识和技能，并进行艰苦的实地工作。
航空航天工程师需要在航天器维修中考虑到环境因素、工艺要求和安全性等因素。
此外，维修过程中的记录和报告也是至关重要的。
工程师需要详细记录维修过程、采取的措施和维修结果，以便后续的故障分析和改进。
航天器故障诊断与恢复技术研究
航天器故障诊断与恢复技术研究随着人类对太空探索的不断深入，航天器在太空任务中的作用日益凸显。
然而，太空环境复杂且恶劣，航天器在运行过程中难免会出现各种故障。
因此，航天器故障诊断与恢复技术的研究显得至关重要。
航天器故障可能由多种因素引起，如硬件老化、软件错误、太空辐射、微流星体撞击等。
这些故障一旦发生，如果不能及时诊断和处理，可能会导致任务失败，甚至危及航天器和宇航员的安全。
故障诊断是航天器故障处理的第一步。
目前，常用的故障诊断方法包括基于模型的诊断、基于数据的诊断和基于知识的诊断。
基于模型的诊断方法是通过建立航天器系统的数学模型，将实际观测数据与模型预测结果进行比较，从而检测出故障。
这种方法的优点是准确性较高，但缺点是建模过程复杂，且模型可能无法准确反映实际系统的所有特性。
基于数据的诊断方法则是利用航天器运行过程中产生的大量监测数据，通过数据分析和挖掘技术来发现故障特征。
例如，使用机器学习算法对数据进行分类和预测，从而识别出故障模式。
这种方法不需要对系统进行精确建模，但需要大量的高质量数据进行训练。
基于知识的诊断方法是依靠专家经验和领域知识来判断故障。
通过将实际故障现象与已有的知识规则进行匹配，从而得出诊断结论。
这种方法在缺乏足够数据和模型的情况下具有一定的优势，但知识的获取和更新较为困难。
在故障诊断的过程中，传感器起着关键作用。
它们负责采集航天器各个部件的状态信息，如温度、压力、电压、电流等。
然而，传感器本身也可能出现故障，导致采集到的数据不准确或缺失。
因此，传感器故障诊断和容错处理也是研究的重要内容之一。
一旦航天器发生故障，及时有效的恢复措施是确保任务继续进行的关键。
故障恢复技术包括硬件冗余、软件容错和自主修复等。
硬件冗余是通过在航天器中设置多个相同或相似的硬件部件，当某个部件出现故障时，能够迅速切换到备用部件，以维持系统的正常运行。
这种方法简单可靠，但会增加航天器的重量和成本。
软件容错则是通过在软件设计中采用容错算法和结构，如错误检测和纠正码、备份和恢复机制等，来提高软件系统的可靠性。
航空航天器系统可靠性与故障诊断技术研究
航空航天器系统可靠性与故障诊断技术研究航空航天器系统可靠性与故障诊断技术研究摘要：航空航天器的系统可靠性和故障诊断技术对于确保飞行安全至关重要。
本文通过综述相关文献和研究成果，对航空航天器系统可靠性和故障诊断技术进行了综合研究。
首先，分析航空航天器系统的工作原理和组成结构，探讨系统可靠性的定义和评估方法。
然后，介绍了常见的航空航天器故障及其危害，并介绍了故障诊断的基本概念和方法。
接下来，综述了航空航天器系统可靠性和故障诊断技术的研究现状，包括可靠性增长方法、故障率分析方法、故障模式识别方法以及智能诊断方法。
最后，对未来的研究方向进行了展望。
关键词：航空航天器系统、可靠性、故障诊断、故障率、故障模式识别、智能诊断1. 引言航空航天器是一种复杂的工程系统，由多个子系统组成。
其中的每一个子系统都需要在严酷的环境条件下长时间运行，因此其可靠性和故障诊断技术对于确保飞行安全至关重要。
航空航天器系统可靠性和故障诊断技术的研究旨在发展有效的方法和工具，帮助工程师提高系统的可靠性和故障诊断能力。
2. 航空航天器系统可靠性的定义和评估方法航空航天器系统可靠性可以定义为系统在规定时间内完成任务或工作，不发生故障的概率。
系统可靠性的评估方法可以通过故障树分析、可靠性增长分析、故障模式效应分析等进行。
3. 航空航天器故障和故障诊断的基本概念航空航天器故障是指系统或子系统无法按照预期工作，从而导致性能下降或无法正常工作的情况。
故障诊断是指通过分析和判断故障的原因和性质，找出系统故障的方法和过程。
4. 航空航天器系统可靠性和故障诊断技术的研究现状航空航天器系统可靠性和故障诊断技术的研究包括可靠性增长方法、故障率分析方法、故障模式识别方法以及智能诊断方法等。
4.1 可靠性增长方法可靠性增长方法是通过改进系统的设计和生产过程，提高系统的可靠性。
其中包括可靠性设计、可靠性测试和可靠性改进等方法。
4.2 故障率分析方法故障率分析是通过对故障数据进行统计和分析，研究故障发生的规律和模式。
航天器的故障诊断与容错技术
航天器的故障诊断与容错技术在广袤无垠的宇宙中，航天器肩负着探索未知、传递信息等重要使命。
然而，太空环境极其恶劣且复杂，航天器在运行过程中难免会遭遇各种故障。
为了确保航天器的安全可靠运行，故障诊断与容错技术就显得至关重要。
故障诊断技术就像是航天器的“医生”，它能够及时发现航天器潜在的问题，并准确地定位故障源。
航天器中的各类传感器就如同医生的“听诊器”，它们不断收集着航天器的各种状态信息，如温度、压力、电压、电流等。
这些信息被传送到地面控制中心或航天器自身的计算机系统中，通过先进的算法和模型进行分析处理。
一种常见的故障诊断方法是基于模型的诊断。
在航天器设计阶段，工程师们会建立详细的数学模型来描述航天器的正常工作状态和各种可能的故障模式。
当航天器实际运行时，将采集到的数据与模型预测的数据进行对比，如果出现偏差，就意味着可能存在故障。
另一种方法是基于数据驱动的诊断，这种方法不需要事先建立精确的数学模型，而是通过对大量历史数据的学习和分析，挖掘出数据中的潜在规律和特征，从而实现故障诊断。
然而，仅仅能够诊断出故障还远远不够，还需要具备容错技术，以保证航天器在出现故障的情况下仍能正常工作或者至少维持基本的功能。
容错技术可以分为硬件容错和软件容错两大类。
硬件容错方面，常见的方法包括冗余设计。
这就好比在航天器中安装多个相同功能的部件，当其中一个部件出现故障时，其他备用部件能够立即接替工作，确保系统不中断运行。
比如，航天器的关键控制系统可能会采用双备份甚至三备份的方式，以提高可靠性。
此外，还有故障隔离技术，一旦检测到某个部件发生故障，能够迅速将其隔离，防止故障扩散影响到整个系统。
软件容错则更多地关注算法和程序的设计。
比如，采用容错控制算法，即使某些传感器或执行器出现故障，控制系统仍能通过调整控制策略来维持航天器的稳定运行。
还有软件的自修复技术，当软件出现小的错误或漏洞时，能够自动进行修复，而不需要人工干预。
在实际应用中，故障诊断与容错技术往往是相互结合、相辅相成的。
航天器故障诊断与修复技术
航天器故障诊断与修复技术第一章绪论航天器是人类在太空中进行科学研究和人类活动的载体，也是人们直接探索外太空的工具。
而在航天器的飞行过程中,如果出现故障，不仅会影响航天器的性能和飞行安全，更会威胁宇航员的生命安全和航天任务的顺利执行。
因此，航天器的故障诊断与修复技术是航天工程中不可忽视和重要的一环。
第二章航天器故障诊断技术1. 数据分析技术航天器的各个子系统在飞行过程中都会有各种传感器获取的数据，通过对这些测量数据进行特征分析和规律性分析，可以快速确定故障的可能性。
2. 数学模型技术航天器的每一个部件都有自己的数学模型，通过建立航天器的数学模型，可以在计算机模拟系统中进行大规模的故障分析，找出故障的根源。
3. 专家系统技术专家系统是一种基于推理和经验的知识处理系统。
在航天器故障诊断中，通过建立航天器故障的知识库，可以快速确定故障的根源，以及根据经验和规则生成最优解决方案。
第三章航天器故障修复技术1. 故障定位技术在确定了航天器的故障根源之后，需要进行故障定位工作。
通过人工和自动检测技术寻找到故障的具体位置，为后续修复工作提供基础。
2. 维修工具技术航天器中有很多零部件都是高精度和特殊材质的，因此，在维修航天器的过程中需要使用特殊的维修工具和仪器，帮助宇航员进行精细和精准的修复。
3. 维修流程技术在进行航天器的故障修复时，需要按照严格的维修流程进行操作，以确保修复质量的稳定和可靠性的高度。
第四章航天器故障诊断与修复技术的发展趋势1. 智能化随着各种计算机和智能算法的不断发展，航天器故障诊断与修复技术也将日趋智能化。
未来可能会出现通过机器学习和深度学习等技术，实现自动化的故障诊断和修复。
2. 整体化航天器作为一个整体系统，各个子系统之间相互依存，未来的发展趋势将会更加注重整体化的思考和操作，不是只是针对单个部件进行修复和维护，而是从整体上考虑解决方案，从而提高航天器的维修效率和任务安全性。
3. 协同化随着航天器上不同国家和组织负责的模块越来越多，如何实现各方之间的协同作业已经成为很重要的问题。
航空航天系统的故障检测诊断与容错控制
航空航天系统的故障检测诊断与容错控制引言：航空航天系统是高度复杂的系统，其故障可能带来严重的后果。
为了确保系统的安全性和可靠性，航空航天领域对故障检测诊断与容错控制技术有着极高的要求。
本文将介绍航空航天系统的故障检测诊断与容错控制的基本原理和常用方法。
一、故障检测诊断技术故障检测诊断技术是指通过对航空航天系统的运行状态进行监测和分析，及时发现系统中可能存在的故障，并进一步确定故障的位置和原因。
常用的故障检测诊断技术包括模型基准方法和数据驱动方法。
1. 模型基准方法模型基准方法是通过建立系统的数学模型，通过与实际系统的测量数据进行对比，来检测系统中的故障。
其中，常用的方法包括基于物理模型的故障检测和基于统计模型的故障检测。
基于物理模型的故障检测方法利用系统的物理方程和参数来建立模型，并通过对模型残差的分析来检测故障。
而基于统计模型的故障检测方法则通过对系统的测量数据进行统计推断来检测故障。
2. 数据驱动方法数据驱动方法是通过对系统实际工作数据的分析和处理，来检测故障。
常用的数据驱动方法包括基于模式识别的故障检测和基于人工智能的故障检测。
基于模式识别的故障检测方法通过对系统数据的特征提取和模式匹配来检测故障。
而基于人工智能的故障检测方法则利用机器学习、神经网络等技术来分析和处理系统数据，实现故障检测。
二、容错控制技术容错控制技术是指通过对系统中的故障进行有效管理和控制，确保系统在发生故障时仍能保持一定的功能和性能。
常用的容错控制技术包括重构控制和退化容错。
1. 重构控制重构控制是指在故障发生后，通过对系统的重新构建和重新配置，实现对系统的故障隔离和恢复。
其中，常用的重构控制方法包括模型切换控制和前馈补偿控制。
模型切换控制方法通过在发生故障时切换到备用模型来实现系统的故障隔离和恢复。
而前馈补偿控制方法则通过对系统输入进行修正，来消除故障对系统性能的影响。
2. 退化容错退化容错是指在故障发生后，通过优化系统的调度和资源分配，使故障对系统的影响最小化。
航空航天系统中的故障诊断技术研究
航空航天系统中的故障诊断技术研究航空航天系统作为一项复杂的工程，其安全性和可靠性至关重要。
故障的发生不仅会影响到系统的正常运行，还可能引发严重的事故。
因此，研究航空航天系统中的故障诊断技术显得尤为重要。
本文将针对航空航天系统中的故障诊断技术进行研究，并探讨其在提高系统可靠性方面的应用。
一、航空航天系统故障诊断技术的意义航空航天系统的复杂性决定了其故障诊断技术的重要性。
航空器在高空飞行过程中，如果出现故障，往往会给乘客和机组人员带来生命安全的威胁。
因此，及时、准确地诊断和判断故障并采取相应的措施至关重要。
故障诊断技术的研究不仅可以提高航空航天系统的可靠性和安全性，还可以减少人为判断的错误，提高系统的自动化能力，降低人力成本。
二、航空航天系统故障诊断技术的方法航空航天系统故障诊断技术主要包括传统方法和现代方法两种。
1. 传统方法传统方法主要是基于规则和经验的故障诊断方法。
这种方法通过根据先前的经验总结和故障案例分析，制定相应的规则和算法来进行故障诊断。
然而，由于航空航天系统的复杂性和多样性，传统方法往往对故障模式和故障处理的变化缺乏灵活性和适应性。
2. 现代方法现代方法利用人工智能和机器学习等技术来进行故障诊断。
这种方法基于大量的数据和模型，使用算法进行故障诊断，通过训练模型来实现对未知故障的判断。
相比传统方法，现代方法在灵活性和适应性方面更具优势，能够更好地应对复杂多变的故障情况。
三、航空航天系统故障诊断技术的应用航空航天系统故障诊断技术的应用可以从多个方面提高系统的可靠性和安全性。
1. 提高故障诊断的准确性航空航天系统中的故障往往具有多样性和复杂性，传统的人工判断容易出现错误。
而现代的故障诊断技术利用机器学习和数据挖掘等技术，可以从大量的数据中提取出故障模式和特征，从而提高故障诊断的准确性。
2. 降低故障对系统的影响航空航天系统故障一旦发生，往往会对飞行安全产生严重影响。
故障诊断技术可以及时发现故障，并通过自动化控制系统采取相应的应对措施，降低故障对系统的影响，确保系统的正常运行。
卫星故障诊断技术方法综述
2019.29科学技术创新直接放置法预处理后的铁粉试样，堆叠严重，经过进一步放大后，如图4所示，可以得到较为清晰的形貌图像。
但由于大量铁粉堆积在一起，铁粉颗粒之间结合不紧密，在抽真空的过程中，很容易扬起，污染电镜镜头。
图4直接放置法300X 放大的二次电子像超声波分散法预处理后的铁粉试样，虽然形貌像较好，但丢失了很多其它粒度的细节，只留下相近尺寸的铁粉颗粒。
改进的试样方法预处理后的试样，形貌像很好，且保留了超声波分散后的丢失的细节，能更好的呈现铁粉的显微形貌，而且预处理过程简单，时间短，由于酒精的扩散让铁粉颗粒与导电胶更好的结合，不会在抽真空的过程中，污染电镜镜头。
4结论4.1直接放置法：会造成大量铁粉堆积在一起，需要经过长时间的吹风处理，去掉不紧实的颗粒，在抽真空过程中，仍然会扬起少部分颗粒，污染镜头。
4.2超声波分散法：同一型号的铁粉颗粒，其颗粒大小还是有差别，在分散过程中，不同尺寸的颗粒分散在不同的液层，取样并不能完全体现铁粉的微观形貌。
4.3改进后的试验方法：预处理过程简单，节省大量的试样预处理时间，且能很好的体现铁粉颗粒的细节，是一种很好的基于SEM 检测的铁粉预处理方法。
参考文献[1]中国冶金百科全书总编辑委员会《金属材料卷》编辑委员会.中国冶金百科全书:金属材料[M].北京:冶金工业出版社.[2]樊子源,叶亚平,王晔,张肖璐,燕青芝.铁粉粒度对粉末冶金材料制动摩擦性能的影响[J].粉末冶金工业,2016,26(03):28-33.[3]赵立三,区天仁,王志,韩思恭.铁粉焊条的开发与应用[J].焊接,1988(3):1-6.[4]曲余玲,毛艳丽,景馨,李博.钢厂氧化铁粉生产磁性材料的现状及前景分析[J].上海金属,2016,38(5):68-72.[5]孙宏飞.微波场中高碳锰铁粉固相脱碳电磁性能研究[D].太原：太原理工大学,2012.[6]李华彬,范芯瑜,樊荣,唐铎月,张晖,王天明.利用冶金含铁粉尘制备超细铁粉的试验[J].中国冶金,2018,28(6):32-36.基金项目：2018年辽宁科技学院大学生创新创业项目(201811430087)。
航天器故障诊断与容错控制技术研究综述
第41卷第6期宇航学报2020 年 6 月Journal of Astronautics Vol.41 No. 6 June 2020航天器故障诊断与容错控制技术研究综述沈毅\李利亮u，王振华1(1.哈尔滨工业大学航天学院，哈尔滨150001; 2.上海航天控制技术研究所，上海201109)摘要：详细综述了航天器故障诊断与容错控制的研究进展。
重点从基于模型的方法、基于数据的方法和基 于知识的方法三个方面分别阐述了航天器故障诊断技术的研究进展，并且总结了航天器容错控制技术的研究现 状，然后介绍了国内外的一些相关技术项目的开展情况，最后对未来可能的发展方向进行了探讨。
关键词：航天器；故障诊断；容错控制；综述中图分类号：TP273 文献标识码：A 文章编号：1000-1328(2020)06-0647-10DOI ：10. 3873/j. issn. 1000-1328. 2020.06.002A Review of Fault Diagnosis and Fault-Tolerant ControlTechniques for SpacecraftSHEN Yi', LI Li-liang1'2,WANG Zhen-hua1(1. School of Astronautics, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001 , China；2. Shanghai Institute of Spaceflight Control Technology, Shanghai 201109, China)A bstract：The research progress on spacecraft fault diagnosis and fault-tolerant control techniques are reviewed in detail. The progress on the spacecraft fault diagnosis techniques are expounded from the model-based methods, the data- based methods, and the knowledge-based methods, respectively. Moreover, the current research status of the fault-tolerant control techniques is also summarized. In addition, some research projects are introduced. Finally, some possible future directions are discussed.Key w ords：Spacecraft；Fault diagnosis；Fault-tolerant control；Review〇引言航天器长期运行在恶劣的空间环境中，难免会 出现故障。
故障诊断技术在航空维修中的应用研究
故障诊断技术在航空维修中的应用研究随着科技的不断进步和航空业的发展，航空维修也越来越重要。
而故障诊断技术在航空维修中的应用则是其中至关重要的一环。
本文将介绍故障诊断技术在航空维修中的应用研究。
一、故障诊断技术的分类及原理故障诊断技术按照分类可分为传统故障诊断技术和智能故障诊断技术。
传统故障诊断技术主要是通过对机械设备的部件进行检测，结合手动排除法来确定故障原因。
而智能故障诊断技术就是利用计算机技术，比如人工智能、专家系统等方法，来进行系统的故障诊断。
当然，无论是传统还是智能故障诊断技术，其核心原理都是诊断故障源。
在航空维修中，常见的故障源包括机械部件、电气部件和控制系统等。
通常，故障诊断技术会对设备进行传感器检测，如温度传感器、压力传感器等，将传感器所感知到的信息转化成数字信号，再利用故障诊断程序来判断故障的原因和位置。
二、故障诊断技术在航空维修中的应用故障诊断技术在航空维修行业中的应用，既可以提高维修效率，也能够提高维修精度。
下面将从以下两个方面来介绍它的应用。
1、提高维修效率航空维修是一项非常复杂的工作，需要大量的时间和人力进行。
传统的维修方式需要依靠专业的技术人员进行检测、排查和修复，动辄需要数天甚至数周的时间。
而故障诊断技术则能够应用电气、电子等技术手段进行快速判断，并定位故障源。
这样，维修人员可以快速准确地找到故障位置，避免了不必要的等待和检测，提高维修效率。
2、提高维修精度机械设备的故障往往具有隐蔽性，需要经过长时间的检测才能确定故障原因。
而在航空维修中，故障的检测时间和准确性则需要更高的要求。
传统维修方式常常需要利用点对点的排除法来确定故障源，这种方式虽然可以解决问题，但故障定位速度慢，准确度低。
而故障诊断技术则可以对机械部件、电气部件等进行精准判断，并定位故障位置，提高维修精度。
三、故障诊断技术未来的发展方向随着科技的不断进步，故障诊断技术在未来的航空维修行业中将会有更多的应用。
航空航天工程师的故障诊断和修复技术
航空航天工程师的故障诊断和修复技术航空航天工程师的故障诊断与修复技术航空航天工程师作为专业领域中的专家，承担着确保飞行器安全运行的重要责任。
在航空航天领域中，故障不可避免地会发生，因此故障诊断和修复技术成为航空航天工程师必须掌握的关键技能之一。
本文将探讨航空航天工程师在故障诊断与修复技术方面的要求和挑战。
一、故障诊断技术故障诊断是确定航空航天器故障原因的过程。
航空航天器构成复杂，系统繁多，因此故障的诊断需要科学的方法和专业的技术。
航空航天工程师需要熟悉各种故障诊断设备和工具，如航空电子设备测试仪器、故障排除系统等。
此外，他们还需要深入了解各个子系统之间的相互关系，通过分析和推理，找到故障的源头。
在故障诊断过程中，航空航天工程师需要遵循严格的流程和标准，以确保结果的精确性。
首先，他们会收集和记录故障的相关信息，如故障描述、飞行数据、维修记录等。
然后，他们会采用逐步分析法，逐个排除可能的故障原因，以缩小诊断范围。
最后，他们会利用测试设备和实验室进行实际验证，以确认故障的原因。
二、故障修复技术一旦故障被确定，航空航天工程师需要及时采取措施进行修复。
故障修复技术是航空航天工程师必不可少的能力之一。
由于航空航天器的复杂性，修复工作需要高度的技术水平和丰富的经验。
在故障修复过程中，航空航天工程师首先会制定合理的修复计划。
他们会评估修复所需的时间、资源和成本，并与相关团队进行沟通和协调。
然后，他们会准备必要的工具和备件，并按照修复手册或相关程序进行操作。
修复过程中，航空航天工程师需要严格遵守安全规定和标准，确保修复过程的安全和可靠。
故障修复完成后，航空航天工程师还需要进行验证和测试。
他们会使用各种设备和工具对修复后的系统进行功能测试和性能评估，以确保修复结果符合要求。
如果测试结果正常，航空航天工程师会填写相应的维修报告，并将飞行器恢复到正常状态。
三、技术发展与挑战随着科技的不断进步，航空航天工程师在故障诊断和修复技术方面也面临着新的挑战和机遇。
航空设备故障诊断技术的创新与应用
航空设备故障诊断技术的创新与应用在现代航空领域，确保飞行安全和任务成功执行是至关重要的。
而航空设备的可靠性和稳定性则是实现这一目标的关键因素。
随着科技的不断进步，航空设备故障诊断技术也在不断创新和发展，为航空安全提供了更强大的保障。
航空设备故障诊断技术的重要性不言而喻。
航空设备的复杂性和高精度要求使得故障的发生难以避免。
一旦出现故障，如果不能及时准确地诊断和修复，可能会导致严重的后果，如航班延误、飞行事故甚至人员伤亡。
因此，有效的故障诊断技术能够提前发现潜在的问题，及时采取措施进行修复，保障航空设备的正常运行，降低风险。
传统的航空设备故障诊断方法主要依赖于人工经验和定期的检查维护。
维修人员通过对设备的外观、声音、温度等方面的观察和检测，来判断设备是否存在故障。
这种方法虽然在一定程度上能够发现一些明显的问题，但对于一些潜在的、复杂的故障，往往难以准确诊断。
而且，定期检查维护需要设备停机，会影响航班的正常运行，增加运营成本。
近年来，随着传感器技术、计算机技术和数据分析技术的飞速发展，航空设备故障诊断技术迎来了一系列的创新。
首先，基于传感器的实时监测技术得到了广泛应用。
在航空设备的关键部位安装各种类型的传感器，如压力传感器、温度传感器、振动传感器等，实时采集设备的运行参数。
这些传感器能够将设备的运行状态转化为电信号，并传输到数据处理系统中。
通过对这些实时数据的分析，可以及时发现设备的异常情况。
其次，数据分析和机器学习算法在故障诊断中发挥了重要作用。
大量的实时监测数据为机器学习提供了丰富的素材。
通过运用聚类分析、分类算法、回归分析等机器学习方法，可以对数据进行深度挖掘，发现数据中的隐藏模式和规律。
例如，利用聚类分析可以将设备的运行状态分为正常状态和不同类型的故障状态；分类算法可以对新采集的数据进行分类，判断设备是否处于故障状态；回归分析则可以预测设备的性能变化趋势，提前发现可能出现的故障。
此外，智能诊断系统的出现也极大地提高了故障诊断的效率和准确性。
航空航天设备故障诊断与故障模式识别研究
航空航天设备故障诊断与故障模式识别研究航空航天设备是现代化社会不可或缺的一部分，其安全、可靠性和稳定性始终受到广泛关注。
因为一旦出现故障，可能会导致严重的后果，包括人员伤亡、物品损失等。
在这种情况下，如何快速地诊断和识别故障模式是非常关键的。
因此，航空航天领域的专家一直在研究如何优化和改进故障诊断和识别方法。
本文将介绍航空航天设备故障诊断和故障模式识别的研究进展，并探讨未来的发展趋势。
1. 航空航天设备故障诊断研究航空航天设备的故障诊断是保证其安全、可靠性和稳定性的必要手段。
传统的故障诊断方法主要依靠人工判断。
但由于航空航天设备的复杂性，人工诊断难以保证准确性和速度。
因此，学者们开始探索新的故障诊断方法，如基于机器学习的方法。
机器学习是一种人工智能的方法，它可以通过“学习”已有数据集从而预测新数据。
科学家们发现，应用机器学习方法在航空航天设备故障诊断方面可以显著提高准确度和速度。
其中深度学习是当前广泛研究的一个领域，因为它可以自动学习模式识别特征，不需要过多的人工干预。
以“电动机故障”为例，科学家通过处理现有数据集，训练了深度神经网络。
当设备出现故障时，这个已经训练好的神经网络可以通过数据分析给出一个准确的诊断结果。
2. 故障模式识别的研究除了故障诊断，故障模式识别也是航空航天领域的另一个热点研究方向。
故障模式是指在不同的故障情况下，航空航天设备出现的不同特征。
学者们通过从大量的数据中提取故障特征来识别和分析故障。
例如，他们通过对飞机黑匣子的数据进行分析，可以得出飞机在起飞前是否存在故障。
在故障模式识别方面，机器学习也发挥了至关重要的作用。
与故障诊断类似，科学家们通过处理现有的数据，训练出深度学习模型来进行故障模式识别。
但是，故障模式识别仍然存在一些挑战，如大量的数据预处理、模型选择和优化等。
为了解决这些问题，科学家们正在研究一些新的算法和技术。
3. 未来趋势在未来，航空航天设备故障诊断和故障模式识别将继续得到科学家和工程师们的深入研究。
航天探测仪器诊断与故障分析技术研究
航天探测仪器诊断与故障分析技术研究近年来，随着人类对宇宙的探索度越来越深入，航天探测器也越来越普及，而航天探测器一旦出现故障，其后果可能是灾难性的。
因此，航天探测仪器诊断与故障分析技术的研究和应用显得尤为重要。
一、诊断技术航天探测仪器故障诊断技术是航天器运行和安全保障的重要手段。
目前，航天探测器故障诊断技术主要包括测试技术、模型推理技术和统计诊断技术。
测试技术是通过实验室测试来判断航天探测器故障原因的技术。
该技术可以大大缩短故障诊断的时间，但需要大量的实验室测试数据和复杂的分析过程。
模型推理技术是通过建立模型来预测故障原因的技术。
该技术主要包括基于规则的模型推理方法和基于知识表示的模型推理方法。
该技术能够快速准确地判断故障原因，但需要复杂的模型设计和大量的培训数据。
统计诊断技术是通过统计分析来判断航天探测器故障原因的技术。
该技术主要包括基于贝叶斯网络的统计诊断方法和基于支持向量机的统计诊断方法。
该技术可以快速准确地判断故障原因，但需要大量的统计数据和复杂的分析过程。
二、故障分析技术航天探测仪器故障分析技术是对航天探测器出现故障后进行的分析和诊断过程。
该过程可以分为故障数据收集、故障数据分析和故障原因确定三个步骤。
故障数据收集是指对航天探测器故障数据的收集和处理过程。
该过程需要获取大量实时的运行数据、监测数据、维护记录和故障报告等多种数据，以便进行分析和诊断。
故障数据分析是指对收集的故障数据进行分析和处理过程。
该过程可以采用数据挖掘技术、神经网络技术和模型推理技术等多种方法进行分析和处理。
故障原因确定是指对故障数据进行分析和处理后确定故障原因的过程。
该过程需要综合分析多种数据和信息，确定故障原因的可能性和可靠性，并进行验证和确认。
三、技术应用航天探测仪器诊断与故障分析技术已经广泛应用于现代的航天探测器中。
例如，在长征火箭、嫦娥探测器等航天探测器中，都应用了该技术。
该技术可以保障航天探测器的安全和稳定运行，提高探测器的工作效率和性能。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
航天器故障诊断技术综述及发展趋势谢敏;楼鑫;罗芊【摘要】对国内外航天器故障诊断技术的发展进行了回顾，总结了航天器故障诊断技术的基本方法，指出基于数据挖掘的航天器故障诊断方法是今后的发展趋势。
%The development of domestic and foreign spacecraft fault diagnosis technology were reviewed. Summa-rized the basic method of spacecraft fault diagnosis technology and noticed that the spacecraft fault diagnosis method based on data mining is the future trend of developmennt.【期刊名称】《软件》【年(卷),期】2016(037)007【总页数】5页(P70-74)【关键词】航天器;故障诊断技术;数据挖掘【作者】谢敏;楼鑫;罗芊【作者单位】中国卫星海上测控部，江苏江阴 214431;装备学院光电装备系，北京 101416;中国卫星海上测控部，江苏江阴 214431【正文语种】中文【中图分类】TH136本文著录格式：谢敏，楼鑫，罗芊. 航天器故障诊断技术综述及发展趋势[J]. 软件，2016，37（7）：70-74故障诊断技术是指不进行设备拆卸的情况下，通过相应的方法和技术手段，在设备运行过程中掌握其运行状态，确定是否发生故障并分析出发生故障的原因，预报故障未来的发展趋势[1]。
故障诊断技术在各个工业领域都得到了国内外的充分关注，并取得了丰厚的研究成果。
自1957年第一颗人造地球卫星上天以来，全世界发射的航天器已经多达5000多颗。
据统计，从1957年至1988年的30年间各国发生灾难性事故的卫星约140颗，造成了重大的经济损失[2]。
近十几年来，随着我国发射的卫星越来越多，也出现了很多故障，针对航天器的故障诊断技术已经引起航天领域专家学者的重点关注。
航天器作为光机电一体化仪器的设备，由于其规模大、复杂度高、航天器的资源和人工干预能力有限，且太空环境日趋恶劣并存在着大量的不确定性因素等，这些都对航天器的故障诊断技术提出了挑战难以进行有效维护，经常会出现系统异常运行甚至出现故障的情况。
因此，航天器故障诊断技术对提高航天器的可靠性、安全性和有效性具有十分重要的作用，已经成为航天领域主要研究方向[3]。
美国和俄罗斯（前苏联）为代表的国家，在航天器故障诊断技术方面做了大量且深入的研究工作。
美国国家航空航天局（NASA）从上个世纪七十年代以来便开始研究航天器的在轨故障诊断技术。
经过几十年的发展，NASA利用建立的航天器故障诊断平台，对大量故障航天器进行了成功的诊断与维修，保证了航天器的可靠稳定运行，延长了航天器的使用寿命，除了保障航天器可靠稳定的运行外，故障诊断技术对于减少地面工作人员的工作量、航天员的培训时间以及发射与运行成本都具有重要意义。
近几年美国投入大量的资金用于航天器系统故障诊断技术研究。
尤其是在航天飞机方面，将飞行风险降低了50%，同时运行预算降低了1/3，而且还可能进一步降低[4][5]。
自上世纪70年代我国成功发射第一颗卫星以来，我国航天领域的技术人员便开始研究航天器故障诊断技术。
但是一直以来，相关的研究所和日常管理部门没有建立专业的航天器故障诊断平台，主要依托某卫星测控中心组织实施，在技术上还局限于依靠人工手段对航天器进行在轨管理。
航天器发生严重的故障后，需要组织航天领域相关专家和航天器研制人员到故障处置的现场一起进行分析，制定相应的维修方案，并对维修方案进行仿真验证确认后才能根据制定的维修方案对故障航天器进行维修，无法形成一个通用化的航天器故障诊断平台。
直到2014年我国首个航天器在轨故障诊断与维修实验室才在西安某卫星测控基地宣告成立。
目前，航天器在轨故障诊断与维修问题，已经成为国际航天领域的热点之一。
建立航天器在轨故障诊断与维修通用化平台已经成为各个国家进行航天器在轨管理发展的实际需要和必然趋势。
故障诊断技术最早起源于美国[6]。
作为一门学科进行系统研究从上世纪60年代的美国宇航局（NASA）开始，1961年美国开始实施阿波罗计划后出现了一系列的设备故障，促使美国海军研究室主持美国机械故障预防小组开始把故障诊断作为一种技术进行研究开发[7][8]。
1971年，麻省理工学院的Beard发表的博士论文[9]和Mehra和Peschon发表在Automatica上的论文[10]，创新性的提出了运用软件冗余代替硬件冗余的新思想，开启了故障诊断技术研究的开端。
根据系统采用的特征描述和决策方法的差异，形成了不同的故障诊断方法，应用于航天器故障诊断的方法有很多种，其中应用较多的有：基于模型的方法、基于信号处理的方法和基于人工智能的方法。
2.1 基于模型的故障诊断方法基于模型的故障诊断方法是提出最早、研究最为系统的一种方法。
基本思想是运用软件冗余代替硬件冗余。
基于模型的故障诊断方法分为基于参数估计的故障诊断方法和基于状态估计的故障诊断方法。
2.1.1 基于参数估计的故障诊断方法基于参数估计的故障诊断方法的基本思想是不需计算残差序列，而是根据模型参数及相应物理参数的变化量序列的统计特性来进行故障诊断，更利于故障的分离。
因为被诊断对象的故障可以视为其过程参数的变化，而过程参数的变化又往往导致系统参数的变化[11]。
1984年Iserman对基于参数佔计的故障诊断方法作出了完整的描述[12]。
目前研究得较为广泛的有强跟踪滤波器方法和最小二乘法。
2.1.2 基于状态估计的故障诊断方法基于状态估计的故障诊断方法的基本思想是由于系统被控过程的状态直接反映出的是系统的状态，因此只需估计出系统的状态并结合适当的模型即可对被控对象进行故障诊断。
这种方法首先利用系统的解析模型和可测信息，重构系统的被控过程，构造残差序列，残差序列中包含丰富的故障信息，再对残差进行分析处理，从而实现故障的检测与诊断[13]。
主要有三种基本方法：Beard[9]首先提出故障诊断检测滤波器的方法；Mehra和Peschon[10]提出了基于Kalman滤波的方法；Massoumnia[14]提出的广义一致空间法。
在实际应用中，由于系统越来越复杂，很难建立十分精确的数学模型。
目前研究较为广泛的是将模型参考自适应的思想引入状态估计中，从而提高系统鲁棒性。
2.2 基于信号处理的故障诊断方法基于信号处理的故障诊断方法，通常是利用信号模型，如相关函数、频谱、自回归滑动平均、小波变换等，直接分析可测信号，提取诸如方差、幅值、频率等特征值，从而检测出故障，不需要精确的解析模型，有很强的适应性。
2.2.1 基于输出信号处理的故障诊断法基于输出信号处理的故障诊断法的基本思路是系统的输出（幅值、相位、频率等）和故障存在着一定的联系，可以通过数学的方法（频谱分析）进行描述。
当发生故障时，可以通过系统的输出分析出故障发生的位置及其严重程度。
常用的有：将时域信号变换至频域加以分析的方法称为频谱分析的频谱分析法；研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度的先关分析法等。
2.2.2 基于小波变换的故障诊断法小波变换属于时频分析的一种，是一种新型信号处理方法，是一种信号的时间-尺度（时间-频率）分析方法，具有多分辨率分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，是一种窗口大小固定不变，但其形状可改变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。
基本思路是首先对一系统的输入输出信号进行小波变换，利用该变换求出输入输出信号的奇异点。
然后去除由于输入突变引起的极值点，则其余的极值点对应于系统的故障[15]。
目前国内已经有所研究应用的基于小波变换的故障诊断方法主要有三种：利用观测信号的奇异性进行故障诊断；利用观测信号频率结构的变化进行故障诊断；利用脉冲响应函数的小波变换进行故障诊断。
基于小波变换的故障诊断方法对输入信号的要求低，对噪声的抑制能力强，灵敏度高，运算量适中，可以进行在线实时检测，在机械系统的故障诊断中取得了不少研究成果。
2.2.3 基于时间序列分析的故障诊断法基于时间序列分析的故障诊断法的基本思想是选取与故障直接相关的状态变量，建立时间序列过程模型，以模型参数作为特征矢量来判别故障的类型。
过程模型参数与系统（设备）的内在特性和输入输出隐含着复杂的联系，在长期的设备运行实践中可以用统计的方法得出模型参数与系统典型故障之间的关系，作为故障识别的依据。
这种方法可以在缺乏先验诊断知识的情况下，通过对机组运行过程数据序列的统计认识，逐步积累识别故障的能力，建立有效的诊断体系[16]。
2.3 基于人工智能的故障诊断方法基于人工智能的故障诊断方法是故障诊断领域的发展的重点，是现阶段应用最广泛，研究的最多的方向，不需要精确的模型，适用于不确定性的问题。
下面介绍几种航天器故障诊断方面比较常用的方法。
2.3.1 基于定性模型的故障诊断方法基于定性模型的诊断方法是由人工智能领域学者提出的一类诊断方法。
基于定性模型的故障诊断方法的不需要系统精确的数学模型。
基本思想是根据系统组成元件与元件之间的连接（或参数间的依赖关系）建立诊断系统的模型；将过程特性的外部表现和人类专家对故障判断和处理的经验，通过抽象化方法直接建立各种过程变量与故障模式之间的定性模型，对系统进行推理，预测系统的定性行为，通过观测的系统实际行为与预期行为的差异，检测系统是否存在故障，并诊断故障的原因[17][18]。
在实际应用中，NASA开发的基于定性模型的诊断推理软件先后在深空一号、对地观测卫星EO-1、x-37飞船等实际型号中进行了科学验证或应用[19]。
国内在航天领域基于定性模型的诊断技术主要在液体火箭发动机的故障诊断领域取得了一些研究成果。
2.3.2 基于专家系统的故障诊断方法专家系统是人工智能的一个重要分支，能够在一些特定的领域内模仿人类专家的推理能力，来解决复杂的实际问题。
基于专家系统的故障诊断方法的基本思路是将某一领域长期的实践经验和大量的故障信息知识，模仿人类专家的推理方式，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[20]，如图1所示。
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[21]等。
2.3.3 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，如图2所示。