随着我国航天事业的飞速发展,作为航天测控系统的主要组成部分,测控设备的使用将更为频繁。多种学科技术在设备中交叉渗透,使得设备的复杂化程度越来越高,发生故障的概率也随之增大,对测控任务的影响不言而喻。因此,对设备进行快速准确的故障诊断是当前亟待解决的问题。复杂网络是近年来的研究热点,随着其理论和应用研究的不断深入,人们开始运用这种方法来研究现实世界中的一些大型复杂系统,测控设备就是其中一种。作为测控设备中的重要组成部分,天伺馈分系统组成结构复杂,发生故障的概率也较高,因此把天伺馈分系统作为本文研究的重点。本文提出了基于复杂网络的故障诊断研究方法,利用天伺馈分系统的故障数据样本和复杂网络社团结构的特性,建立网络模型。针对天伺馈分系统设备种类多,传感器数据类型不同的特点,本文对复杂网络节点的距离进行了研究,提出使用标准欧氏距离替代传统的欧氏距离,经过算法论证和实际验证,很好的解决了不同数据类型之间数据相关性的问题,从而解决了基于不同数据类型的复杂网络边权的问题。采用了复杂网络和聚类方法相结合的形式提出了基于Newman快速算法的聚类方法模型,用Newman快速算法对故障样本自底向上进行层次聚类。对天伺馈分系统故障数据进行分析,得出该算法适用于天伺馈分系统故障诊断,用故障模拟环境模拟天伺馈系统中的两种故障类型,实现了故障检测和故障定位。