【摘 要】
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反作用轮作为卫星重要执行机构,在轨运行时间长,贯穿卫星的整个寿命周期,影响卫星任务成败,因此对于反作用轮的健康状态进行检测十分必要。本文主要对卫星反作用轮的故障检测方法进行研究,研究采用基于解析模型和基于知识的两种方法进行。基于解析模型的方法方面,文中提出了一种基于双无损卡尔曼滤波（Dual-UKF）的反作用轮故障检测方法。该方法利用双无损卡尔曼滤波器估计反作用轮的关键参数实现故障检测。该方法精度
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反作用轮作为卫星重要执行机构,在轨运行时间长,贯穿卫星的整个寿命周期,影响卫星任务成败,因此对于反作用轮的健康状态进行检测十分必要。本文主要对卫星反作用轮的故障检测方法进行研究,研究采用基于解析模型和基于知识的两种方法进行。基于解析模型的方法方面,文中提出了一种基于双无损卡尔曼滤波（Dual-UKF）的反作用轮故障检测方法。该方法利用双无损卡尔曼滤波器估计反作用轮的关键参数实现故障检测。该方法精度高,计算量较扩展卡尔曼滤波器方法小,但对于采样频率有一定的要求,适用于地面跑合测试中反作用轮的故障检测。基于知识的方法方面,文中提出了一种合成残差式反作用轮故障检测方法。该方法针对在轨遥测数据特点,根据实际可获取的反作用轮遥测数据使用极端梯度提升（XGBoost）回归模型进行转速预测生成残差,并结合黏性摩擦系数对于摩擦力矩突变的敏感性进行故障检测。该方法克服了神经网络类方法的缺点,对于数据样本的要求较低,并且针对不完备数据的鲁棒性强,适用于在轨遥测数据监测系统。仿真验证表明,文中提出的两种故障检测方法都能对常见反作用轮故障进行有效的检测。
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