基于定性定量混合模型的故障诊断方法研究.doc

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1、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Research on Fault Diagnosis Methods based on the Qualitative/Quantitative Hybrid ModelA Dissertation Submitted for the Degree of MasterCandidate：Zhang XiaogongSupervisor：Prof. Ren ZhangS

2、chool of Automation Science & Electric EngineeringBeihang University, 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日 起至 2009年 1月 18日止论文提交日期 2008年 12月 12日 论文答辩日期 2008年 12月 17日学位授予单位 北京航空

3、航天大学 学位授予日期 年 月 日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已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： 日期： 年 月 日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

4、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有关数据库进行检索，采用影印、缩印或其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 月 日指导教师签名： 日期： 年 月 日摘要 故障诊断技术是实现航天器安全性和高可靠性要求的重要技术之一。本文在中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目“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，

5、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回顾，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面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出了定性/定量相结合的新机制，提出了定性/

6、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，给出了基于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有效性。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vii第一章 绪论AbstractFault diagnosis t

7、echnology is one of the most import technologies achieving the requirements of spacecrafts safety and reliability. Under the funding support of the project “Research on the Fast Fault Diagnosis Methods based on the Qualitative/Quantitative Hybrid Model”of national laboratory of space intelligent con

8、trol of China Academy of Space Technology, the fault diagnosis method based on the qualitative/quantitative hybrid model is studied for the research object-spacecraft attitude control system. The work carried out is as follows.The course of development of spacecraft fault diagnosis is reviewed and a

9、ll kinds of qualitative and quantitative methods used for the spacecraft fault diagnosis and some work which have being developed on the qualitative/quantitative hybrid diagnosis are summarized.All kinds of fault modes including the qualitative and quantitative analysis for the sensors and actuators

10、 and the mechanism of fault coming and dissemination are researched.The qualitative/quantitative modeling method of spacecraft control system is studied. Based on the classification for fault information and the analysis for the complementary and conversion relationship between the qualitative and q

11、uantitative knowledge, the qualitative/quantitative description for the fault information of spacecraft control system which achieving the awareness and understanding for the qualitative/quantitative hybrid knowledge model of spacecrafts. The new combination mechanism of qualitative/quantitative kno

12、wledge and the qualitative/quantitative modeling method are proposed based on the fuzzy logic. And the qualitative /quantitative hybrid model of fault information of spacecraft control system is achieved.The fault diagnosis method based on the qualitative/quantitative hybrid model is studied. Based

13、on the qualitative/quantitative hybrid modeling of spacecraft control system, the fault diagnosis system frame is given. And the fault diagnosis for the spacecraft control system is implemented by using the qualitative simulation (QSIM) and parity space combination method and the knowledge reasoning

14、 and parity space combination method and simulation experiments show that the method is efficient and feasible. Finally, the unified dealing method for the results of fault diagnosis is achieved with the introduction of pheromones.Key words: spacecraft control system, fault diagnosis, qualitative /q

15、uantitative hybrid model, qualitative simulation, knowledge reasoning, parity space目 录第一章 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

16、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213.2.1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243.3.1 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303.4.4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本章

17、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484.4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554.5本章小结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

18、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 星上自主控制方框图.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.4

19、3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飞轮摩擦力矩增大时的故障隔离曲线.48图25飞轮空转时的故障隔离曲线.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 星敏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

20、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12 MULT(s,a,h)定性值表.47表13 故障征兆与故障原因对应表.53北京航空航天大学硕士学位论文第一章 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

21、都将造成严重后果。据统计，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素的影响，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1。因此如何提高航天器可靠性，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来的。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

22、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、长期工作稳定性很大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、研制阶段提高硬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前提和关键。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，将两种方法有机结合综合运用成为航天器控制系统故障诊断技术

23、研究发展的一个重要方向。对于航天器控制系统一类复杂闭环控制系统，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，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，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

24、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, 则有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，又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，实现航天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

25、” 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予了高度重视2。回顾航天器故障检测与诊断技术的发展历程，故障诊断技术经历了20世纪60年代的简单状态监测3；20世纪70年代初基于算法的故障诊断4；20世纪70年代末期基于知识系统(KBS)的故障诊断5；20世纪80年代中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7；20世纪90年代以来出现了基于Agent以及网络的诊断技术8；随后形成了以诊断专家系统为平台

26、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，航天器故障检测与诊断技术已取得了显著的进展，规模更大、功能更强的健康管理系统正日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、日本的JERS1、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。目前已有多种用于航天

27、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，用于监控德国通信卫星转发器的故障诊断和处理专家系统PEPLEX/DFS。第三代航天器控制系统具有故障诊断和系统重构的功能。系统关键部件有多重冗余，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(TDR

28、S卫星系统通讯故障诊断系统)和FAITH(“旅行者”2号探测器故障诊断专家系统)等。NASA投入了大量资金用于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“自由号”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，并且在一些重要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

29、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大差距。而基于定性/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来发展的趋势，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差序列中所包含的故障信息，抑制模型

30、误差等非故障信息，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，因此已经提出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来说就比较薄弱，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9。这些方法基本可归属于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

31、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对模型参数失配的鲁棒性是否需要噪声的统计特性 序号性能方法应用范围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，要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

32、障检测好强否9自适应滤波器方法（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是否需要噪声的统计特性设计过程的难易程度 序号性能方法应用范围1自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

33、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目前，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中提出，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于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

34、，不需要历史的经验知识。其缺点在于：由于使用仿真，模型较为复杂庞大，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12、定性过程理论13、定性仿真14-16、SR1代数17、维数分析18等。由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

35、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， 当此范围被突破时，可认为故障已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 来判别故障是否发生。(2)基于因果关系的信号处理方法：系统的输出在相位、幅值、频率及其相关性上与故障源之间存在一定的关系，这些关系可以用一定的数学形式表达，如输出量的频谱等，利用这些量可以判断故障源的所在。常用的方法有谱分析法、相关分析法、功率谱分析法以及概率密度法等。2.基于经验知识的故障诊断方法。(1)专家系统法：在系统运行过程中，若某一

36、时刻系统发生故障，领域专家往往可以凭视觉、听觉、嗅觉、触觉或测量设备得到一些客观事实，并根据对系统结构和系统故障历史的深刻了解很快做出判断，确定故障的原因和部位。对于复杂系统故障诊断，这种基于专家系统的故障诊断方法尤其有效19。随着计算机科学和人工智能的发展形成的专家系统的方法，克服了基于模型的故障诊断方法对于模型的过分依赖性，成为故障检测和隔离的有效方法，并在许多领域得到应用。Poczzani等提出了一种由失误驱动的故障诊断策略的自学习方法，其基本出发点是，当一个假定在以后被否定时应该自动修改故障诊断策略，以免以后犯类似的错误。Hung等提出了应特别注意利用被控过程元件间的因果知识，以便诊断

37、罕见的故障和广泛意义上的故障，扩大系统的诊断范围。(2)故障树故障诊断方法：故障树是表示系统或设备特定事件或不希望事件与它的各个子系统或各个部件故障事件之间的逻辑结构图，通过这种结构图对系统故障形成原因做出总体至部分按树状逐渐地细化划分。故障树分析方法可对系统或机器的故障进行预测和诊断20，是一个在实际系统中常用的比较有效的故障诊断方法，但其前提是有关故障与原因的先验知识和故障率的知识。3.基于模式识别的故障诊断方法。这种故障诊断方法实现故障诊断的步骤分两个阶段：(1)离线分析：通过离线分析确定能够表达系统故障状态的特征向量集和以该特征向量集描述的故障模式向量，由此形成故障的基准模式集，并确定

38、区分识别这些故障模式向量的判别函数；(2)在线诊断：实时提取故障的特征向量，由判别函数对故障进行分离定位21,22。采用这种方法的前提是必须具有大量的有关故障的先验知识，对新颖故障则无能为力，因此必须通过自学习增加基准模式集。4.基于人工神经网络的故障诊断方法。人工神经网络的故障诊断方法是 80年代末 90 年代初才真正具有实用性的故障诊断方法。在实现故障诊断时分为两个阶段：(1)学习阶段：选定合适的网络结构和规模，借助一定的学习算法，以能够反映系统的动态特性、建模误差和干扰影响的变量为神经网络的输入，以对应的状态编码为期望输出，构成输入/期望输出样本对，对神经网络进行训练，确定神经网络的权值

39、和阈值，当学习收敛后冻结神经网络的权值和阈值；(2)故障诊断阶段：使训练好的神经网络处于回项状态，对于一个给定的输入，便产生一个相应的输出，由输出与故障编码进行比较即可方便地确定故障23,24。由于神经元网络具有联想记忆和自学习能力，当出现新颖故障时，它可通过自学习，不断调整权值和阈值，提高检测率，降低误报率和漏报率。5.基于模糊逻辑的故障诊断方法。系统的状态有时是不分明的、不确定的，因此可以用模糊集来描述。通过采用模糊聚类分析将模糊集分为不同水平的子集，由此判别故障最有可能属于的子集。另一个有效的方法是首先建立起故障集的模糊向量S，同时建立当前故障的模糊向量D,二者通过一个模糊关系阵R由模糊

40、方程联系起来，现已知S和R则通过此模糊方程的反解即可得到故障原因 25。定性方法的优点是适用性广、灵活，不依赖系统精确的数学模型，但是其故障诊断比较困难，尤其不便于故障的在线估计，过程变量的微小变动(或操作条件的变化)可能会导致知识库较大的变动，除了真正的故障原因外诊断系统可能会提供更多无效的故障解释，这也是定性推理固有的局限性26。综合分析以上各种定量和定性方法可知，与工业过程控制系统不同，针对航天器控制系统这种复杂快变闭环控制系统，现有的基于模型的定量方法和基于知识的定性方法单独应用很难解决此类系统的故障诊断问题。因此，需要针对此类系统的特点和要求，采用基于定性定量混合模型的故障检测与诊断

41、方法，充分利用系统的定性信息、定量信息，从而实现对航天器控制系统的有效、准确、快速的故障诊断。从文献分析可知，在这方面也有一些探索。比如利用符号有向图(SDG)方法，引入模糊集理论将定性知识与定量知识相结合的故障诊断方法。基于SDG的定性模型更适用于描述稳态响应和准稳态响应。通过对每个假设(故障源)建立与之对应的定性模型(SDG),然后把所有得到的定量知识集成到SDG模型中去。基于定量观测，就可以计算出每一个相邻节点的比值，由此可以确定定性与定量模型中每一个分支的一致性程度(隶属函数值)。每一个假设的真值可以由各个分支上的隶属函数来确定。当一个实际的故障发生后，根据各节点的测量值就可以计算出每

42、一分支的实际的增益，然后基于每一分支的隶属函数就可以计算出每一个分支的一致性程度。某一故障源的一致性数值就是其有向图上所有分支上的最小的一致性的数值。所有可能的故障源中，具有一致性数值最高的那个故障源就可以被判定为最有可能发生故障的故障源。以此类推，还可以确定第2个最有可能发生故障的故障源27。这种方法是从定性模型出发，然后随着运行，逐渐增加过程的定量知识，而基于模糊理论中的隶属函数，可以方便地把定量知识图形化，从而被诊断的操作条件变动时，只需要修改对应的隶属函数即可，同时在缺少定量知识的时候，这种方法又可退化成基于定性知识的方法，较之纯粹的SDG方法更有效。但是这种方法的一个缺陷是，有向图必

43、须是一个树状结构，在过程达稳态之前，在瞬态期间，为了进行故障诊断就需要把可能存在的环状的有向图化成树状结构。而其由于要对每个可能的故障源建立起瞬态和稳态两套推理规则，所以诊断系统需要一个比较大的数据库。文献28中采用基于案例和规则的产生式专家系统，并融合基于模型的智能故障诊断技术，其中的规则为航天器领域专家给出的故障模式，案例知识库可以随系统运行而不断丰富知识库，模型故障诊断利用特定的观测器对部分故障进行深层知识故障诊断。诊断结果经过综合，得到最终的故障分析。专家系统诊断推理结构如1图所示：图 1 故障诊断专家系统功能结果示意图利用此种方案，可以有效的解决前期专家系统知识库不完善的缺陷，提升基于模型的故障诊断的智能水平，进一步实现对多故障的知识覆盖，但是这种方案主要还是基于定性推理的方法，且存在需要人工干预，建立案例库困难等问题。因此需要探索新的思路和方法，研究基于定性/定量混合模型的航天器控