| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 注释表 | 第12-13页 |
| 缩略词 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-23页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-21页 |
| 1.2.1 航天器故障检测与诊断技术研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.2 航天器故障预测技术研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3 本文的主要研究工作 | 第21-23页 |
| 第二章 卫星姿态控制系统及常见故障模式分析 | 第23-30页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 卫星姿控系统结构 | 第23-24页 |
| 2.3 常见故障模式分析 | 第24-25页 |
| 2.4 验证平台介绍 | 第25-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 遥测数据特征分析与基于主成分分析(PCA)的故障检测方法 | 第30-45页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 遥测数据分析与预处理 | 第31-37页 |
| 3.2.1 分段平均周期图法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 动态时间弯曲算法 | 第32页 |
| 3.2.3 实验结果与分析 | 第32-37页 |
| 3.3 基于PCA的故障检测方法 | 第37-44页 |
| 3.3.1 主成分分析法 | 第37-38页 |
| 3.3.2 基于统计量的遥测数据故障检测方法 | 第38-39页 |
| 3.3.3 实验结果与分析 | 第39-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于改进近邻保持嵌入(EWMA-DNPE)的微小故障检测研究 | 第45-64页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 相关算法介绍 | 第45-48页 |
| 4.2.1 近邻保持嵌入算法(NPE) | 第46-47页 |
| 4.2.2 EWMA控制图 | 第47-48页 |
| 4.3 基于EWMA-DNPE的微小故障检测方法 | 第48-63页 |
| 4.3.1 近邻保持嵌入算法的局限 | 第48-50页 |
| 4.3.2 改进的近邻保持嵌入算法 | 第50-54页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第54-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 基于多变量时间序列分析的故障预测研究 | 第64-75页 |
| 5.1 引言 | 第64页 |
| 5.2 基于改进VAR模型的陀螺故障预测 | 第64-68页 |
| 5.2.1 ARMA模型的基本理论 | 第65-66页 |
| 5.2.2 改进的VAR模型 | 第66-68页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第68-74页 |
| 5.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 总结 | 第75页 |
| 6.2 展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 在攻读硕士学位期间发表的学术论文目录与参加科研情况 | 第84页 |
