| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-23页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·研究现状 | 第13-18页 |
| ·本文的主要研究内容与安排 | 第18-23页 |
| 2 SACS执行器非完全失效故障的诊断、估计与恢复 | 第23-49页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·问题描述 | 第24-26页 |
| ·方案总述 | 第26-27页 |
| ·基于自适应观测器的故障诊断 | 第27-33页 |
| ·基于扩张观测器的故障量估计 | 第33-36页 |
| ·故障恢复控制律 | 第36-39页 |
| ·实验分析 | 第39-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 3 SACS敏感器部分观测失效的诊断及容错 | 第49-65页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·问题描述 | 第50-51页 |
| ·容错观测方法 | 第51-57页 |
| ·卫星姿态控制系统容错观测策略 | 第57-59页 |
| ·实验分析 | 第59-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 4 ELMAN神经网络的SACS红外地球敏感仪实时诊断 | 第65-75页 |
| ·引言 | 第65页 |
| ·问题描述 | 第65-66页 |
| ·ELMAN神经网络训练 | 第66-69页 |
| ·在线故障检测与隔离 | 第69-71页 |
| ·实验分析 | 第71-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 5 基于Mallat小波快速变换与IDRNN的实时故障检测与组合故障识别 | 第75-87页 |
| ·引言 | 第75页 |
| ·问题描述 | 第75-77页 |
| ·小波检测与神经网络识别 | 第77-82页 |
| ·实验分析 | 第82-85页 |
| ·结论 | 第85-87页 |
| 6 离线辨识与在线观测相结合的SACS飞轮故障检测与区分 | 第87-97页 |
| ·引言 | 第87页 |
| ·问题描述 | 第87-90页 |
| ·故障检测与区分 | 第90-94页 |
| ·实验分析 | 第94-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 7 基于GBNNM的非线性动态系统模型辨识与故障评估 | 第97-123页 |
| ·引言 | 第97页 |
| ·问题描述 | 第97-102页 |
| ·灰盒神经网络辨识与故障评估 | 第102-110页 |
| ·实验分析 | 第110-122页 |
| ·本章小结 | 第122-123页 |
| 8 SACS故障模拟与诊断验证软硬件平台 | 第123-129页 |
| ·引言 | 第123页 |
| ·需求分析 | 第123-125页 |
| ·硬件平台 | 第125-127页 |
| ·软件平台 | 第127-128页 |
| ·本章小结 | 第128-129页 |
| 9 总结与展望 | 第129-132页 |
| ·论文总结 | 第129-130页 |
| ·研究展望 | 第130-132页 |
| 致谢 | 第132-133页 |
| 参考文献 | 第133-146页 |
| 附录1 攻读博士学位期间取得的科研成果 | 第146-148页 |
| 附录2 攻读博士学位期间参与完成的科研项目 | 第148-149页 |
| 附录3 缩略词 | 第149页 |
