CN103699121B - 一种基于解析冗余关系的卫星控制系统敏感器可诊断性确定方法 - Google Patents

Abstract

一种基于解析冗余关系的卫星控制系统敏感器可诊断性确定方法，步骤为：第一步，根据同类敏感器的测量模型，生成解析冗余关系集合，构建解析冗余关系与部件故障的关联矩阵，根据可诊断性判据完成同类敏感器的可诊断性确定；第二步，若不可检测故障集合或不可分离故障集合不是空集，则根据运动学模型，建立不同类敏感器的混合模型，再根据第一步中的解析冗余关系生成方法、关联矩阵的构建方法和可诊断性判据完成不同类敏感器的可诊断性确定，对可诊断性确定结果进行更新；第三步，基于第二步获得的故障可诊断性确定结果，利用可诊断性度量指标计算方法，得到故障模式的故障可检测度和可分离度以及敏感器故障可检测率和可分离率。

Description

一种基于解析冗余关系的卫星控制系统敏感器可诊断性确定 方法

技术领域

本发明涉及一种卫星控制系统敏感器可诊断性确定方法，尤其涉及一种基于解析冗余关系的卫星控制系统敏感器可诊断性确定方法，属航空航天领域。

背景技术

卫星控制系统敏感器主要包括角度测量敏感器(红外地球敏感器、星敏感器等)和角速度测量敏感器(如陀螺)，它们在姿态测量与确定中起着至关重要的作用，也是卫星控制系统中故障发生概率较高的部件。目前，为了提高卫星控制系统的故障应对能力，国内外学者更多地关注于故障诊断方法的研究，而忽略了其中一个基础问题--故障可诊断性确定，它是测点优化设计和故障诊断方法设计的重要前提和基础，因此本发明针对卫星控制系统中的敏感器，提出一种基于秩运算的解析冗余关系构建方法，保证了解析冗余关系的完备性，在此基础上，给出一种基于解析冗余关系的卫星控制系统敏感器故障可诊断性确定方法。

对于本发明所提出的基于解析冗余关系的卫星控制系统敏感器故障可诊断性确定方法，没有公开的具有完整实用意义的方法。

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供一种基于解析冗余关系的可诊断性确定方法，实现卫星控制系统敏感器故障模式的可检测性和可分离性判别，给出敏感器定量的可诊断性度量指标，为测点优化配置和诊断方法设计提供依据，进而为提高卫星控制系统的可靠性，保证卫星在轨长期、稳定运行奠定基础。

本发明的技术解决方案是：一种基于解析冗余关系的卫星控制系统敏感器可诊断性确定方法，步骤如下：

(1)根据同类敏感器的测量模型，生成解析冗余关系集合，构建解析冗余关系与部件故障的关联矩阵，根据可诊断性判据完成同类敏感器的可诊断性确定；

(2)若步骤(1)中不可检测故障集合或不可分离故障集合不是空集，则根据运动学模型，建立不同类敏感器的混合模型，再根据步骤(1)中的解析冗余关系生成方法、关联矩阵的构建方法和可诊断性判据完成不同类敏感器的可诊断性确定，对可诊断性确定结果进行更新；

(3)基于步骤(2)获得的故障可诊断性确定结果，利用可诊断性度量指标计算方法，得到故障模式的故障可检测度和可分离度以及敏感器故障可检测率和可分离率。

所述步骤(1)中同类敏感器模型为：

Y＝HX

其中，为敏感器输出，为未知量，为同类敏感器安装矩阵，n_y为敏感器个数，n_x为变量个数。

所述步骤(1)中解析冗余关系生成方法：

(1)从矩阵H中任取两行构成矩阵与之对应地从Y中抽取相关行构成矩阵然后逐一判断矩阵 的秩是否为1，整理所有秩为1的矩阵得到H₂，并获得与其之对应的Y₂。其中，表示从矩阵H中任取两行构成的第i个矩阵 表示从矩阵Y中任取两行构成的第j个矩阵

(2)与步骤(1)类似，依次判断任取三行、四行直到n_y行的各种情况，分别得到这里需要重点说明的是，上述得到可能存在内容的重叠，需要将其删除。以H₄为例阐述删除重叠内容的思路：在矩阵中，若某个矩阵包含了H₂和H₃中的或则直接丢弃该矩阵，无需再进行秩运算以及后续的处理

(3)寻找矩阵V_k，使其满足V_kH_k＝0，则得到解析冗余关系为：ARR_k＝V_kY_k。

(4)对于k＝2,3,…,n_y，分别执行步骤(3)，得到解析冗余关系集合 $ARR={\left\{{\mathrm{ARR}}_k\right\}}_{k=2,3,...,n_y}$

所述步骤(1)中解析冗余关系与部件故障的关联矩阵D_ARR为：

$D_{ARR}=\left[\begin{array}{cccc}{d}_{1,1}& d_{1,2}& \mathrm{...}& d_{1,n_{componet}}\\ d_{2,1}& d_{2,2}& \mathrm{...}& d_{2,n_{componet}}\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ d_{n_{ARR},1}& d_{n_{ARR},2}& \mathrm{...}& d_{n_{ARR},n_{componet}}\end{array}\right]$

其中，行向量为解析冗余关系，列向量为部件故障，n_ARR为解析冗余关系个数，n_component为部件个数，矩阵中的元素d_i,j满足(i＝1,2,…,n_ARR,j＝1,2,…,n_componet)：

所述步骤(1)中可诊断性判据为：

(1)在关联矩阵D_ARR中,若故障f_j对应列的所有元素都为0，则称此故障为不可检测的，即

UD＝{f_j|d_i,j＝0,i＝1,2,…,n_ARR}

其中，UD表示不可检测故障集合。

(2)在关联矩阵D_ARR中,若故障f_j对应列中至少有一个元素不为0，则称该故障为可检测的，即

$ED=\left\{f_j\right|\∃d_{i,j}\≠0,i=1,2,...,n_{ARR}\}$

其中，ED表示可检测故障集合。

(3)对于故障集合F＝{f₁,f₂,…,f_k}，若任意两个故障所在列的所有元素完全相同，则称故障集合F中所有故障不具有可分离性，即

其中，表示逻辑异或运算，UI表示不可分离故障集合。

(4)对于p个敏感器部件，若得到的解析冗余关系个数为q，则使所有部件故障具有可分离性的必要条件是：

所述步骤(2)中不同类敏感器混合模型的生成过程：

当考虑卫星姿态在小范围变化时，姿态运动学方程为

其中，ω_x,ω_y,ω_z为卫星转动角速度ω沿主惯量轴的分量，θ,ψ为欧拉角，ω₀为卫星绕中心引力体旋转的轨道角速度。

陀螺组件的测量模型是：

$\left[\begin{array}{c}{g}_1\\ g_2\\ .\\ .\\ .\\ g_n\end{array}\right]=\frac{1}{s}\left(VG\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\ω}}_x\\ {\mathrm{\ω}}_y\\ {\mathrm{\ω}}_z\end{array}\right]\right)$

其中，g_q为陀螺输出(q＝1,2,…,n)， $VG=\left[\begin{array}{ccc}{\mathrm{VG}}_{11}& {\mathrm{VG}}_{12}& {\mathrm{VG}}_{13}\\ {\mathrm{VG}}_{21}& {\mathrm{VG}}_{22}& {\mathrm{VG}}_{23}\\ .& .& .\\ .& .& .\\ .& .& .\\ {\mathrm{VG}}_{n1}& {\mathrm{VG}}_{n1}& {\mathrm{VG}}_{n1}\end{array}\right]$ 为安装矩阵，s为拉氏变换系数。

对于由滚动红外地敏和俯仰红外地敏构成的地敏组件，其测量模型为：

θ_h＝θ+n_θh

其中，和θ_h分别表示滚动红外地敏和俯仰红外地敏输出，而和n_θh表示地敏的测量误差。

根据上述运动学方程，考虑陀螺组件和地敏组件的测量模型，不同敏感器混合模型为：

所述步骤(2)中可诊断性确定结果的更新过程为：

可检测故障集合更新：当前获得的可检测故障集合与上一步骤得到的可检测故障集合进行合并得到可检测故障集合；

不可检测故障集合更新：将当前获得的可检测故障集合从上一步骤得到的不可检测故障集合移除后得到不可检测故障集合；

可分离故障集合更新：当前获得的可分离故障集合与上一步骤得到的可分离故障集合进行合并得到可分离故障集合；

不可分离故障集合更新：将当前获得的可分离故障集合从上一步骤得到的不可分离故障集合移除后得到不可分离故障集合。

所述步骤(3)中各可诊断性度量指标的计算公式为：

故障模式可检测度f_d,i的计算公式为：

$\left\{\begin{array}{cc}{f}_{d,i}=1& f_i\∈ED\\ f_{d,i}=0& f_i\∈UD\end{array}\right.$

其中，ED和UD分别为可检测与不可检测故障集合；

敏感器故障可检测率FDR的计算公式为：

$FDR=\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_i{f}_{d,i}}{\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_i}\×100\%$

其中：m＝|UF|+|EF|为敏感器故障模式的总数，λ_i为根据故障模式i的严酷度和发生概率确定的加权系数，|UD|表示不可检测故障集合UD中的故障个数，|ED|表示可检测故障集合ED中的故障个数。

故障模式可分离度γ_i的计算公式为：

${\mathrm{\γ}}_i=\left\{\begin{array}{cc}1& f_i\∈EI\\ \frac{1}{\left|F_n\right|}& f_i\∈F_n,F_n\∈UI\end{array}\right.$

其中，EI和UI为可分离与不可分离故障集合，|F_n|表示F_n中的故障个数；

敏感器故障可分离率FIR的计算公式为：

$FIR=\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_i{\mathrm{\γ}}_i}{\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_i}\×100\%$

其中，m为故障模式的总数，λ_i为根据故障模式i的严酷度和发生概率确定的加权系数。

本发明与现有技术相比的有益效果是：

(1)目前在卫星控制系统设计过程中，缺乏对其故障诊断能力进行定量分析的方法，难以为卫星控制系统的可诊断性设计提供依据。本发明针对卫星控制系统的敏感器部件提出了故障可检测性和可分离性判断条件，并给出了可检测度、可分离度等定量可诊断性度量指标。当该指标低于设计期望指标时，可根据本发明获得的不可检测故障集合和不可分离故障集合增加测点，从而增加卫星控制系统的可诊断性，提高了卫星控制系统的可靠性，同时保证了卫星在轨运行的可靠性。

(2)解析冗余关系集合的完备性直接决定了故障可诊断性确定结果的准确性，本发明所提的基于秩运算的解析冗余关系生成方法，能够给出敏感器输出之间的所有冗余关系，是客观而准确描述卫星控制系统敏感器故障诊断能力不可或缺的部分。

(3)本发明考虑了故障模式的严酷度和发生概率，给出可诊断性度量指标以及相应的计算方法，使可诊断性确定结果更切合工程实际，为设计人员分析当前系统配置下各故障是否具有可诊断性提供方法依据。

(4)本发明的方法简单、明确，适于工程设计。

附图说明

图1为本发明方法的流程框图。

具体实施方式

图1为本发明方法的流程框图。本发明的步骤为：

(1)根据同类敏感器的测量模型，生成解析冗余关系集合，构建解析冗余关系与部件故障的关联矩阵，根据可诊断性判据完成同类敏感器的可诊断性确定；

(2)若步骤(1)中不可检测故障集合或不可分离故障集合不是空集，则根据运动学模型，建立不同类敏感器的混合模型，再根据步骤(1)中的解析冗余关系生成方法、关联矩阵的构建方法和可诊断性判据完成不同类敏感器的可诊断性确定，对可诊断性确定结果进行更新；

(3)基于步骤(2)获得的故障可诊断性确定结果，利用可诊断性度量指标计算方法，得到故障模式的故障可检测度和可分离度以及敏感器故障可检测率和可分离率。

步骤(1)的具体实施方式：

同类敏感器测量模型为：

Y＝HX

其中，为敏感器输出，为未知量，为同类敏感器安装矩阵，n_y为敏感器个数，n_x为变量个数。

根据敏感器测量模型，构建解析冗余关系过程如下所示：

(1)从矩阵H中任取两行构成矩阵与之对应地从Y中抽取相关行构成矩阵然后逐一判断矩阵 的秩是否为1，整理所有秩为1的矩阵得到H₂，并获得与其之对应的Y₂。其中，表示从矩阵H中任取两行构成的第i个矩阵 表示从矩阵Y中任取两行构成的第j个矩阵

(2)与步骤(1)类似，依次判断任取三行、四行直到n_y行的各种情况，分别得到这里需要重点说明的是，上述得到可能存在内容的重叠，需要将其删除。以H₄为例阐述删除重叠内容的思路：在矩阵中，若某个矩阵包含了H₂和H₃中的或则直接丢弃该矩阵，无需再进行秩运算以及后续的处理

(3)寻找矩阵V_k，使其满足V_kH_k＝0，则得到解析冗余关系为：ARR_k＝V_kY_k。

(4)对于k＝2,3,…,n_y，分别执行步骤(3)，得到解析冗余关系集合 $ARR={\left\{{\mathrm{ARR}}_k\right\}}_{k=2,3,...,n_y}$

根据解析冗余关系集合，得到下列解析冗余关系与部件故障的关联矩阵D_ARR为：

$D_{ARR}=\left[\begin{array}{cccc}{d}_{1,1}& d_{1,2}& \mathrm{...}& d_{1,n_{componet}}\\ d_{2,1}& d_{2,2}& \mathrm{...}& d_{2,n_{componet}}\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ d_{n_{ARR},1}& d_{n_{ARR},2}& \mathrm{...}& d_{n_{ARR},n_{componet}}\end{array}\right]$

其中，行向量为解析冗余关系，列向量为部件故障，n_ARR为解析冗余关系个数，n_component为部件个数，矩阵中的元素d_i,j满足(i＝1,2,…,n_ARR,j＝1,2,…,n_componet)：

对于上述关联矩阵，可诊断性判据为：

(1)在关联矩阵D_ARR中,若故障f_j对应列的所有元素都为0，则称此故障为不可检测的，即

UD＝{f_j|d_i,j＝0,i＝1,2,…,n_ARR}

其中，UD表示不可检测故障集合。

(2)在关联矩阵D_ARR中,若故障f_j对应列中至少有一个元素不为0，则称该故障为可检测的，即

$ED=\left\{f_j\right|\∃d_{i,j}\≠0,i=1,2,...,n_{ARR}\}$

其中，ED表示可检测故障集合。

(3)对于故障集合F＝{f₁,f₂,…,f_k}，若任意两个故障所在列的所有元素完全相同，则称故障集合F中所有故障不具有可分离性，即

其中，表示逻辑异或运算，UI表示不可分离故障集合。

(4)对于p个敏感器部件，若得到的解析冗余关系个数为q，则使所有部件故障具有可分离性的必要条件是：

以表1所示卫星控制系统敏感器配置情况为例，对本发明提出的敏感器可诊断性确定方法进行说明。

表1 卫星控制系统敏感器配置情况

陀螺组件的测量模型是：

$\left[\begin{array}{c}{g}_1\\ g_2\\ g_3\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}\frac{1}{s}& 0& 0\\ 0& \frac{1}{s}& 0\\ 0& 0& \frac{1}{s}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\ω}}_x\\ {\mathrm{\ω}}_y\\ {\mathrm{\ω}}_z\end{array}\right]$

其中，g_i为陀螺输出(i＝1,2,3)，ω_x,ω_y,ω_z为卫星转动角速度ω沿主惯量轴的分量。根据解析冗余关系的生成方法，三正交陀螺不能建立解析冗余关系，因此陀螺组件不具有可检测性。

对于由滚动红外地敏和俯仰红外地敏构成的地敏组件，其测量模型为：

θ_h＝θ+n_θh

其中，和θ_h分别表示滚动红外地敏和俯仰红外地敏输出，而和n_θh表示地敏的测量误差。两个地球敏感器不能建立解析冗余关系，因此地敏组件不具有可检测性。

步骤(2)的具体实施方式：

当考虑卫星姿态在小范围变化时，姿态运动学方程为

其中，ω_x,ω_y,ω_z为卫星转动角速度ω沿主惯量轴的分量，θ,ψ为欧拉角，ω₀为卫星绕中心引力体旋转的轨道角速度。

根据陀螺组件和组件测量模型建立的混合模型为：

依据解析冗余关系生成方法可得两个解析冗余关系：

$ARR1={\mathrm{\θ}}_h-\frac{1}{s}{g}_2$

构建表2所示的解析冗余关系与敏感器故障关联矩阵，根据步骤(1)中给出的可诊断性判据，得到可诊断性确定结果为ED＝{所有敏感器故障}，UI＝{{Y轴地敏故障与陀螺2故障}，{X轴地敏故障，陀螺1故障和陀螺2故障}}。

表2 解析冗余关系与敏感器故障关联矩阵

	X轴地敏故障	Y轴地敏故障	陀螺1故障	陀螺2故障	陀螺3故障
						ARR1	0	1	0	1	0
ARR2	1	0	1	0	1

步骤(3)的具体实施方式：

为了衡量不同系统故障可诊断性性能的优劣，本发明提出各种定量指标并给出相应的计算公式。

故障模式可检测度f_d,i的计算公式为：

$\left\{\begin{array}{cc}{f}_{d,i}=1& f_i\∈ED\\ f_{d,i}=0& f_i\∈UD\end{array}\right.$

其中，ED和UD分别为可检测与不可检测故障集合；

敏感器故障可检测率FDR的计算公式为：

$FDR=\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_i{f}_{d,i}}{\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_i}\×100\%$

其中：m＝|UF|+|EF|为敏感器故障模式的总数，λ_i为根据故障模式i的严酷度和发生概率确定的加权系数，|UD|表示不可检测故障集合UD中的故障个数，|ED|表示可检测故障集合ED中的故障个数。

故障模式可分离度γ_i的计算公式为：

${\mathrm{\γ}}_i=\left\{\begin{array}{cc}1& f_i\∈EI\\ \frac{1}{\left|F_n\right|}& f_i\∈F_n,F_n\∈UI\end{array}\right.$

其中，EI和UI为可分离与不可分离故障集合，|F_n|表示F_n中的故障个数；

敏感器故障可分离率FIR的计算公式为：

$FIR=\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_i{\mathrm{\γ}}_i}{\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_i}\×100\%$

其中，m为故障模式的总数，λ_i为根据故障模式i的严酷度和发生概率确定的加权系数。

基于步骤(2)得到的故障可诊断性确定结果，根据故障可诊断性度量指标的计算公式，得到故障模式和敏感器可诊断性度量分别如表3和表4所示(假定每种故障的加权系数为1)。

表3 故障模式可诊断性度量指标

故障模式	可检测度	可分离度
			X轴地敏故障	1	1/3
Y轴地敏故障	1	1/2
			陀螺1	1	1/3
陀螺2	1	1/2
			陀螺3	1	1/3

表4 敏感器故障可诊断性度量指标

故障可检测度	100％
		故障可分离度	40％

从表3和表4所示的可诊断性度量指标可以看出，若敏感器的期望可检测率和可分离率都是100％，则当前的敏感器配置不够，不能满足可诊断性要求，需要针对不可检测故障集合和不可分离集合，额外增加敏感器，通过各种冗余关系，使所有敏感器具有可检测性和可分离性。同时，还需要看到：当前配置情况下，Y轴地敏和陀螺2不具有可分离性，因此无论故障诊断方法多么先进，也不能有效的将Y轴地敏和陀螺2有效分离，若缺乏可诊断性确定结果，盲目设计故障诊断方法，则造成人力和时间的浪费，所以故障可诊断性确定方法是故障诊断方法设计的重要依据。根据故障可诊断性确定结果，有针对性的开展测点优化配置和故障诊断方法设计，可以大幅度提高卫星控制系统的可靠性和安全性。

本发明未详细描述内容为本领域技术人员公知技术。

Claims (4)

1.一种基于解析冗余关系的卫星控制系统敏感器可诊断性确定方法，其特征在于步骤如下：

第一步，根据同类敏感器的测量模型，生成解析冗余关系集合，构建解析冗余关系与部件故障的关联矩阵，根据可诊断性判据完成同类敏感器的可诊断性确定；

所述同类敏感器模型为：

Y＝HX

其中，为敏感器输出，为未知量，为同类敏感器安装矩阵，n_y为敏感器个数，n_x为变量个数；

所述可诊断性判据为：

(1)在关联矩阵D_ARR中,若故障f_j对应列的所有元素都为0，则称此故障为不可检测的，即

UD＝{f_j|d_i,j＝0,i＝1,2,…,n_ARR}

其中，UD表示不可检测故障集合；

(2)在关联矩阵D_ARR中,若故障f_j对应列中至少有一个元素不为0，则称该故障为可检测的，即

其中，ED表示可检测故障集合；

(3)对于故障集合F＝{f₁,f₂,…,f_k}，若任意两个故障所在列的所有元素完全相同，则称故障集合F中所有故障不具有可分离性，即

其中，表示逻辑异或运算，UI表示不可分离故障集合；

(4)对于p个敏感器部件，若得到的解析冗余关系个数为q，则使所有部件故障具有可分离性的必要条件是：

第二步，若第一步中不可检测故障集合或不可分离故障集合不是空集，则根据运动学模型，建立不同类敏感器的混合模型，再根据第一步中的解析冗余关系生成方法、关联矩阵的构建方法和可诊断性判据完成不同类敏感器的可诊断性确定，对可诊断性确定结果进行更新；

所述更新过程为：

可检测故障集合更新：当前获得的可检测故障集合与上一步骤得到的可检测故障集合进行合并得到可检测故障集合；

不可检测故障集合更新：将当前获得的可检测故障集合从上一步骤得到的不可检测故障集合移除后得到不可检测故障集合；

可分离故障集合更新：当前获得的可分离故障集合与上一步骤得到的可分离故障集合进行合并得到可分离故障集合；

不可分离故障集合更新：将当前获得的可分离故障集合从上一步骤得到的不可分离故障集合移除后得到不可分离故障集合；

第三步，基于第二步获得的故障可诊断性确定结果，利用可诊断性度量指标计算方法，得到故障模式的故障可检测度和可分离度以及敏感器故障可检测率和可分离率；

所述故障模式的故障可检测度和可分离度以及敏感器故障可检测率和可分离率的计算公式为：

故障模式可检测度f_d,i的计算公式为：

$\left\{\begin{array}{cc}{f}_{d,i}=1& f_i\∈ED\\ f_{d,i}=0& f_i\∈UD\end{array}\right.$

其中，ED和UD分别为可检测与不可检测故障集合；

敏感器故障可检测率FDR的计算公式为：

$FDR=\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_i{f}_{d,i}}{\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_i}\×100\%$

其中：m＝|UF|+|EF|为敏感器故障模式的总数，λ_i为根据故障模式i的严酷度和发生概率确定的加权系数，|UD|表示不可检测故障集合UD中的故障个数，|ED|表示可检测故障集合ED中的故障个数；

故障模式可分离度γ_i的计算公式为：

${\mathrm{\γ}}_i=\left\{\begin{array}{cc}1& f_i\∈EI\\ \frac{1}{\left|F_n\right|}& f_i\∈F_n,F_n\∈UI\end{array}\right.$

其中，EI和UI为可分离与不可分离故障集合，|F_n|表示F_n中的故障个数；

敏感器故障可分离率FIR的计算公式为：

$FIR=\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_i{\mathrm{\γ}}_i}{\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_i}\×100\%$

其中，m为故障模式的总数，λ_i为根据故障模式i的严酷度和发生概率确定的加权系数。

2.根据权利要求1所述的基于解析冗余关系的卫星控制系统敏感器可诊断性确定方法，其特征在于：所述第一步中生成解析冗余关系集合的方法实现如下：

(1)从矩阵H中任取两行构成矩阵与之对应地从Y中抽取相关行构成矩阵然后逐一判断矩阵 的秩是否为1，整理所有秩为1的矩阵得到H₂，并获得与其之对应的Y₂，其中，表示从矩阵H中任取两行构成的第i个矩阵 表示从矩阵Y中任取两行构成的第j个矩阵

(2)与步骤(1)类似，依次判断任取三行、四行直到n_y行的各种情况，分别得到这里需要重点说明的是，上述得到可能存在内容的重叠，需要将其删除，以H₄为例阐述删除重叠内容的思路：在矩阵中，若某个矩阵包含了H₂和H₃中的或则直接丢弃该矩阵，无需再进行秩运算以及后续的处理

(3)寻找矩阵V_k，使其满足V_kH_k＝0，则得到解析冗余关系为：ARR_k＝V_kY_k；

(4)对于k＝2,3,…,n_y，分别执行步骤(3)，得到解析冗余关系集合

3.根据权利要求1所述的基于解析冗余关系的卫星控制系统敏感器可诊断性确定方法，其特征在于：所述第一步中解析冗余关系与部件故障的关联矩阵D_ARR为：

$D_{ARR}=\left[\begin{array}{cccc}{d}_{1,1}& d_{1,2}& \mathrm{...}& d_{1,n_{componet}}\\ d_{2,1}& d_{2,2}& \mathrm{...}& d_{2,n_{componet}}\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ d_{n_{ARR},1}& d_{n_{ARR},2}& \mathrm{...}& d_{n_{ARR},n_{componet}}\end{array}\right]$

其中，行向量为解析冗余关系，列向量为部件故障，n_ARR为解析冗余关系个数，n_component为部件个数，矩阵中的元素d_i,j满足(i＝1,2,…,n_ARR,j＝1,2,…,n_componet)：

4.根据权利要求1所述的基于解析冗余关系的卫星控制系统敏感器可诊断性确定方法，其特征在于：所述第二步中不同类敏感器混合模型的生成过程：

当考虑卫星姿态在小范围变化时，姿态运动学方程为

其中，ω_x,ω_y,ω_z为卫星转动角速度ω沿主惯量轴的分量，θ,ψ为欧拉角，ω₀为卫星绕中心引力体旋转的轨道角速度；

陀螺组件的测量模型是：

$\left[\begin{array}{c}{g}_1\\ g_2\\ .\\ .\\ .\\ g_n\end{array}\right]=\frac{1}{s}\left(VG\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\ω}}_x\\ {\mathrm{\ω}}_y\\ {\mathrm{\ω}}_z\end{array}\right]\right)$

其中，g_q为陀螺输出q＝1,2,…,n，为安装矩阵，s为拉氏变换系数；

对于由滚动红外地敏和俯仰红外地敏构成的地敏组件，其测量模型为：

θ_h＝θ+n_θh

其中，和θ_h分别表示滚动红外地敏和俯仰红外地敏输出，而和n_θh表示地敏的测量误差；

根据上述运动学方程，考虑陀螺组件和地敏组件的测量模型，不同敏感器混合模型为：