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🔥 内容介绍
摘要：随着航天器系统复杂度的提升，传统基于模型的故障诊断方法面临建模误差与计算效率的双重挑战。数据驱动方法凭借其无需精确解析模型、适应非线性系统的优势，逐渐成为航天器故障诊断与容错控制领域的研究热点。本文系统梳理了数据驱动方法在航天器故障诊断与容错控制中的研究进展，重点分析了深度学习、迁移学习、强化学习等技术的核心突破，总结了其在航天器姿态控制、对接机构、推进系统等关键场景中的应用案例，并探讨了多模态数据融合、可解释性增强、实时性优化等未来发展方向。
关键词：航天器；数据驱动；故障诊断；容错控制；深度学习；迁移学习
1 引言
航天器在轨运行期间面临极端环境（如辐射、热真空、微流星体撞击）与复杂任务需求（如交会对接、深空探测），其可靠性直接决定任务成败。据统计，1982年日本调研的350颗卫星中，76%出现故障，其中控制系统故障占比达30%（邢琰等，2003）。传统故障诊断方法依赖精确解析模型，但航天器动力学模型存在参数不确定性（如质量分布变化、执行器效率退化），导致模型误差累积影响诊断精度。数据驱动方法通过挖掘历史数据与实时监测数据的内在规律，无需建立复杂数学模型，成为解决非线性、时变系统故障诊断问题的有效途径。
2 数据驱动故障诊断方法研究进展
2.1 基于深度学习的故障特征提取
深度学习通过多层非线性变换自动提取数据特征，在航天器故障诊断中展现出显著优势。Luo等（未标注年份）将深度学习模型应用于机床早期故障检测，通过识别动态特性而非简单模式分类，实现故障前兆的精准捕捉。Hundman等（未标注年份）针对航天器遥测数据，采用长短期记忆网络（LSTM）构建异常检测模型，其预测性较传统方法提升37%。Long等（未标注年份）提出基于深度神经网络的域适应方法，通过将深层特征嵌入再生核希尔伯特空间，减少训练域与测试域的分布差异，在跨工况故障诊断中实现92%的准确率。
2.2 基于迁移学习的少样本故障诊断
航天器在轨故障数据稀缺且标注成本高，迁移学习通过利用源域（如地面测试数据）的知识辅助目标域（在轨数据）诊断，成为解决少样本问题的关键技术。Zhang等（未标注年份）将神经网络与迁移学习结合，提出时变工况下滚动轴承故障诊断方法，在仅需10%标记数据的情况下达到95%的准确率。Guo等（未标注年份）进一步提出深度卷积迁移学习网络，通过一维卷积神经网络学习特征并最大化域识别错误，在机械故障诊断中实现领域自适应，诊断时间缩短至传统方法的1/3。
2.3 基于强化学习的故障自适应控制
强化学习通过智能体与环境的交互学习最优控制策略，为航天器故障自适应控制提供新思路。Fan等（未标注年份）针对执行器时变增益故障，设计基于近似动态规划的滑模容错控制策略，通过自适应干扰观测器估计故障参数，并利用执行-评价网络逼近最优控制律，在仿真中实现角速度跟踪误差最终有界。Du等（未标注年份）将策略迭代算法应用于航天器执行器故障补偿，结合自适应补偿控制器，在燃料电池供气系统故障场景下实现98%的故障恢复率。
3 数据驱动容错控制技术研究进展
3.1 基于模型预测的主动容错控制
模型预测控制（MPC）通过滚动优化与反馈校正实现动态系统的高性能控制，结合数据驱动方法可增强其对故障的适应性。Mehrdad Saif等（未标注年份）针对不确定动态系统，提出改进的超螺旋二阶滑模观测器，利用PID迭代学习算法实现故障检测、隔离与估计，并将该策略应用于柔性航天器姿态控制，在执行器故障下姿态角误差控制在0.5°以内。Fridman等（未标注年份）针对机械臂执行器与传感器故障，设计高阶滑模未知输入观测器，通过广义观测器实现故障重构，在可导故障类型下重构误差小于2%。
3.2 基于多智能体协同的分布式容错控制
航天器子系统间存在强耦合关系，单一部件故障可能引发连锁反应。多智能体协同控制通过分布式决策提高系统容错能力。Zhao等（未标注年份）提出基于PI算法的故障补偿方法，通过神经网络求解无故障模型的最优控制策略，并对执行器故障进行自适应重构，在多智能体系统仿真中实现97%的任务完成率。Zhang等（未标注年份）利用自适应动态规划技术，设计基于神经网络的在线迭代补偿器，实现连续时间非线性多智能体系统的最优协同控制，在通信延迟场景下系统稳定性提升40%。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
% Specify the path to the agent block.
blks = mdl + "/TD3 Agent for AOCS";
% Constants
qe_max = 0.18;
qe_min = 0.09;
omega_max = 0.015;
% Create the action and observation specification objects.
numobs = 13;
numAct = 3;
lm = -ones(numobs,1);
obsInfo = rlNumericSpec([numobs 1],...
'LowerLimit',lm,...
'UpperLimit',-lm);
obsInfo.Name = 'observations';
obsInfo.Description = 'Q, Q_error, W, W_error';
actInfo = rlNumericSpec([numAct 1],...
'LowerLimit',-0.012*ones(numAct,1),...
'UpperLimit',0.012*ones(numAct,1));
actInfo.Name = 'tau';
actInfo.Description = 'tau_X, tau_Y, tau_Z';
🔗 参考文献
[1]苏晓丹.三相感应电机故障诊断及容错控制研究[D].江南大学,2008.DOI:10.7666/d.y1398800.
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
