通常在进行卫星故障检测和诊断时,人们往往想到确定性推理理论。然而在现实世界中,能够进行精确描述的问题只占较少部分,而大多数问题是非精确、非完备的。例如在卫星故障检测和诊断的许多方面——症状信息获取、决策信息系统生成和约简等方面——都不可避免地要运用合情推理和容错能力。不确定性推理理论可以实现合情推理和容错能力,而确定性推理理论却不能。因而仅仅应用确定性推理理论是难以对某些卫星故障进行自动检测和诊断的。为此,本文以国家武器装备“十五”预研“卫星长寿命高可靠技术”研究项目为背景,研究不确定性推理理论中的粗糙集理论在卫星故障检测和诊断中的应用,并开发相应的系统。主要研究内容包含以下几个方面:论文首先结合故障诊断技术及人工智能技术的发展现状,明确了故障诊断的发展方向是使用人工智能的最新研究成果去解决实际应用中更为常见的各种确定和不确定问题。分析了解决不确定推理技术的主要方法及各自的原理并进行了比较。第二章研究了粗糙集的基本理论及概念。主要包括粗糙集理论中的约简,核以及决策表等概念,重点研究了决策表的约简算法,为下一步的约简做好准备,包括一致决策表与不一致决策表的处理,以及利用不分明函数和不分明矩阵进行决策表的约简,并给出了实例。第三章分析了卫星电源系统的结构及相关元件的关系,对电源的测点及遥测值进行了研究。研究了粗糙集在卫星电源系统中的应用问题。给出了遥测数据预处理的方法及卫星电源系统的决策表并用粗糙集的约简算法进行了约简,得到简化的决策规则。第四章针对卫星电源系统,将前两章得到的电源系统诊断决策表应用于实际,研究了诊断算法。之后以VC++、SQL Server为开发工具,对卫星故障诊断软件平台进行了开发、测试。运用该程序在人为设置一些不确定因素(如缺失某一信号或信号错误)的情况下,对系统进行诊断,验证了该诊断程序的有效性。