样本不平衡条件下航天器姿态控制的故障诊断

詹明耀; 孟云鹤

doi:10.11714/acta.snus.ZR20260004

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样本不平衡条件下航天器姿态控制的故障诊断

研究论文 | 更新时间：2026-07-24

- 样本不平衡条件下航天器姿态控制的故障诊断
- Fault diagnosis of spacecraft attitude control under sample imbalance conditions
- 中山大学学报(自然科学版)(中英文) 2026年65卷第4期页码：83-93
- 作者机构：
  
  中山大学人工智能学院，广东珠海 519082
- 作者简介：
  
  詹明耀（2001年生），男；研究方向：故障诊断；E-mail：zhanmy7@mail2.sysu.edu.cn
  孟云鹤（1978年生），男；研究方向：故障诊断；E-mail：mengyh7@mail.sysu.edu.cn
- 基金信息：
  
  智控实验室开放基金(ICL-2023-0403)
- DOI：10.11714/acta.snus.ZR20260004
  中图分类号： V19
- 收稿：2026-01-04，
  
  录用：2026-02-28，
  
  网络首发：2026-04-02，
  
  纸质出版：2026-07-25
- 稿件说明：
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詹明耀,孟云鹤.样本不平衡条件下航天器姿态控制的故障诊断[J].中山大学学报(自然科学版)(中英文),2026,65(04):83-93.

Zhan Mingyao,Meng Yunhe.Fault diagnosis of spacecraft attitude control under sample imbalance conditions[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni,2026,65(04):83-93.
詹明耀,孟云鹤.样本不平衡条件下航天器姿态控制的故障诊断[J].中山大学学报(自然科学版)(中英文),2026,65(04):83-93. DOI： 10.11714/acta.snus.ZR20260004.

Zhan Mingyao,Meng Yunhe.Fault diagnosis of spacecraft attitude control under sample imbalance conditions[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni,2026,65(04):83-93. DOI： 10.11714/acta.snus.ZR20260004.

摘要

针对航天器姿态控制系统在故障样本稀缺、样本不平衡条件下的诊断性能下降问题，提出一种融合时间序列图像编码与深度学习的故障诊断方法。首先，采用带梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络（WGAN-GP）对故障时序样本进行生成增广，以平衡训练集分布；其次，利用Gramian角和场、马尔可夫转移场及递归图编码方法将时序信号转换为二维图像；最后，构建二维卷积神经网络实现故障特征的提取与分类。实验结果表明，所提方法在所有样本不平衡比例下均能显著提升诊断准确率，验证了其对于样本不平衡场景的有效性与鲁棒性。

Abstract

To address the performance degradation of fault diagnosis in spacecraft attitude control systems under conditions of scarce fault samples and imbalanced data distribution， this paper proposes a fault diagnosis method integrating time-series image encoding and deep learning. First， a Wasserstein Generative Adversarial Network with gradient penalty （WGAN-GP） is employed to augment fault time-series samples and balance the training set distribution. Subsequently， three encoding methods—Gramian Angular Summation Field， Markov Transition Field， and Recurrence Plot—are utilized to convert time-series signals into two-dimensional images. Then， a two-dimensional convolutional neural network is constructed to extract and classify fault features. Experimental results demonstrate that the proposed method significantly improves diagnostic accuracy under varying sample imbalance ratios， validating its effectiveness and robustness in imbalanced sample scenarios.

关键词

Keywords

references

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