随着我国卫星数量的逐年增多,在轨卫星运行管理的任务越来越繁重。在轨卫星健康状态评估是航天器长期运行管理的重要工作,对保证卫星长寿命高可靠运行具有重要意义。本文针对卫星结构复杂、高冗余、可重构和非线性等特点,利用卫星在轨运行产生的大量遥测数据,开展数据驱动的在轨卫星多级健康状态评估方法研究。主要包括以下几个方面:(1)针对卫星遥测数据离散取值、数据量大、噪声复杂、多参数关联等特点,开展部件健康状态提取方法研究。其中,提出基于关联于卫星控制行为的遥测数据波动特征,基于该特征量给出异常检测的序贯概率比检验方法,并通过实际数据验证该特征的有效性。(2)提出基于观测残差的部件健康状态评估方法,通过比较实测数据与历史健康数据获得观测残差,作为部件健康状态特征,然后分别采用概率比和非参数回归方法,对这些健康状态特征进行综合,获得部件健康状态指标值。(3)在部件健康状态评估的基础上,针对卫星系统结构复杂、高冗余、可重构、非线性特点,提出基于可重构度的卫星在轨健康状态评估方法和基于部件-功能映射图的卫星在轨健康状态评估方法,评估系统健康状态。(4)利用实际数据对本文提出的卫星多级健康状态评估方法进行验证,结果表明本文提出的方法在算法效率、实时性、可解释性和实用价值方面,都具有较高的表现性能。论文最后对研究内容进行了总结,对需要进一步研究的内容进行了展望。