伴随着长寿命、高可靠性航天器的发展需求,卫星健康管理技术研究成为当前研究热点。姿态控制系统作为卫星最重要且最复杂的子系统之一,在轨故障高发。本文针对卫星姿控系统开展健康评估研究,构建系统健康评估指标集;为客观评估卫星姿控系统各部件的健康状态等级,引入云模型理论建立了健康评估模型,并开展了基于云模型的健康状态评估研究;为研究健康评估过程中工作状态带来的影响,将知识模型与当前状态信息相结合,研究建立基于贝叶斯网络的实时健康评估模型,最后对卫星健康状态时间序列的变化趋势进行了预测,通过仿真分析验证了所提出健康评估和预测方法的合理性与有效性。根据卫星姿态控制系统的结构组成和特点,针对卫星姿控系统下层分系统及部件组成较复杂的问题,采用层次分析法研究和构建卫星姿态控制系统健康指标集,建立卫星姿控系统健康评估指标集;研究了熵权法计算健康指标权重、衡量各个指标重要程度的方法,为所建立的卫星姿控系统健康评估指标集赋权计算重要度;研究了基于云模型的健康评估方法,通过对系统数据信息的分析与处理,求取云模型参数,结合卫星姿控系统健康指标及其权重,实现卫星姿控系统健康状态评估。卫星数据能够反映其系统的当前状态信息,探讨了数据信息与知识模型相结合的健康评估方法的优势与可行性,提出了一种将健康评估与卫星遥测数据和贝叶斯网络相结合的方法。面向卫星在轨自主健康管理的技术需求,利用卫星在轨数据学习贝叶斯健康评估网络结构和参数,建立了基于贝叶斯网络的健康状态评估模型;并针对卫星在轨存在多种工作模式情形下系统健康状态不同的问题,通过设定工作模式标签并关联至贝叶斯网络,实现了不同工作模式下的系统健康评估。针对健康状态时间序列的趋势预测,固定预测规则对长期预测带来的精度误差问题,利用健康状态评估值的时间序列建立预测云模型,采用直接预测和迭代预测两种方法对卫星姿控系统仿真评估进行了健康状态的短期与长期预测,实现了卫星姿态控制系统健康趋势的预测,为卫星系统自主健康管理提供了理论支持和依据,通过仿真实验说明了所研究模型的可行性和有效性。