本书以航天器姿态控制系统为背景，介绍基于数学模型的故障诊断方法，并延伸到基于神经网络的故障诊断方法及其应用。全书共11章，内容主要包括故障诊断成果的综述及其未来的发展展望、航天器控制分系统，航天器在轨故障分析，故障的统计检测原理，基于数学模型的故障诊断原理，基于模糊神经网络的故障检测阙值设计和故障诊断方法，基于径向基函数、凸雨数和小波变换的神经网络故障诊断方法，以及基于循环神经网络、混合神经网络和长短记忆循环神经网络的故障诊断方法等。本书各个章节内容自成体系，有助于读者掌握智能故障诊断技术的本质。 本书可作为高等院校控制工程、信息工程及相关专业的本科生和研究生学习的基础读物，也可作为从事故障诊断理论及工程应用研究的相关技术人员和高校师生学习的参考用书。

第1章 绪论
1.1 故障诊断技术的产生与历史
1.2 航天器故障诊断技术发展及其应用现状
1.3 航天器在轨故障情况的统计与分析
1.4 故障诊断的术语定义
1.5 本章小结
第2章 航天器姿态控制系统
2.1 概述
2.2 姿态控制系统的要求
2.3 姿态参数
2.4 姿态动力学
2.5 姿态确定和控制
2.6 姿态敏感器
2.7 姿态控制的执行器
2.8 姿态控制系统的验证
2.9 本章小结
第3章 动态系统故障诊断的基本原理
3.1 系统故障的数学表示
3.2 基于系统模型的故障诊断原理
3.3 线性系统的故障诊断原理
3.4 故障检测观测器的设计
3.5 带干扰系统的故障诊断
3.6 奇偶矢量法
3.7 本章小结
第4章 基于统计理论的故障检测原理
4.1 二元假设检验
4.2 多元假设检验
4.3 基于多种测量残差的故障诊断方法
4.4 本章小结
第5章 基于神经网络的故障诊断
5.1 概述
5.2 人工神经网络与递归神经网络的比较
5.3 带有偏差单元的递归神经网络
5.4 基于Hopfield神经网络的故障诊断
5.5 MATLAB拟合工具箱在航天飞机安全着陆决策中的应用
5.6 MATLAB模式识别工具箱在航天飞机安全着陆决策中的应用
5.7 本章小结
第6章 基于模糊神经网络的故障诊断
6.1 概述
6.2 模糊逻辑、神经网络和人工智能技术的关系
6.3 神经网络和模糊系统的比较
6.4 模糊逻辑和神经网络的结合形式
6.5 模糊推理的残差估计
6.6 模糊神经网络的故障诊断原理
6.7 基于模糊神经网络的未建模系统的故障诊断
6.8 基于泛函模糊神经网络的GPS／INS组合导航系统的软故障诊断
6.9 本章小结
第7章 基于径向基函数网络的故障诊断
7.1 模糊一径向基函数网络的故障诊断
7.2 基于HBF网络的故障诊断
7.3 基于CcA优化的前馈神经网络故障诊断及应用
7.4 本章小结
第8章 基于小波神经网络的故障诊断与应用
8.1 小波神经网络应用于航天器故障诊断
8.2 单隐藏层模糊递归小波神经网络的观测器设计
8.3 SLFRWNN的自适应观测器
8.4 本章小结
第9章 智能故障诊断技术在姿态测量系统中的应用
9.1 概述
9.2 航天器AD系统模型
9.3 组合传感器
9.4 FDD滤波器设计
9.5 故障模型及残差计算
9.6 FDD方案
9.7 AD系统仿真结果
9.8 本章小结
第10章 航天器姿控系统执行器故障诊断
10.1 执行器故障诊断框架
10.2 多层白适应高斯循环神经网络
10.3 执行器故障诊断方案
10.4 仿真实验
10.5 本章小结
第11章 基于LSTM和滤波器的故障值预测算法
11.1 神经网络输出序列预测
11.2 基于数据与模型相融合的故障预测
11.3 仿真实验
11.4 本章小结
参考文献
名词索引
附录A 影响航天飞机自主着陆的因素
附录B 部分彩图