近年来,卫星网络技术不断进步,卫星内部的结构也更加复杂,不同轨道卫星的高速飞行和星上载荷限制又为卫星的故障诊断和恢复带来诸多新问题。在这样的卫星系统中,当单个卫星因外部攻击或内部软件异常出现故障,无法正常工作时,需要通过地面站收集信息,耗费大量的时间和资源查找卫星内部发生的故障并进行修复,并使整个卫星系统的网络路由和业务执行受到影响。针对上述问题,本文提出一种基于改进置信规则库的专家系统故障诊断方法,该方法在置信规则库的规则结构上进行优化,同时使用改进的K近邻算法,对故障诊断的误诊率进行修正,降低计算的复杂度和提高检索效率。同时使用模糊动态故障树的方法对系统进行可靠性分析,建立更加细致、精确的系统可靠性模型,使内部相应组件在进行故障诊断后迅速响应,实行恢复策略。本文的工作内容如下:(1)针对置信规则库系统在进行故障诊断推理时,对每个输入均需要遍历整个规则库计算规则权重,导致系统推理效率不理想的情况,提出一种加权主成分距离的聚类分析方法对规则库结构进行故障诊断,系统在推理时可以避免冗余搜索,提升推理的效率,最后利用改进的K近邻算法进行诊断正确率的反馈,对回归数据和分类数据进行实验验证,减少误诊率。(2)对系统内部的组件信息进行故障信息统计,并基于故障诊断专家系统中规则集的故障结论置信度分布进行组件失效频度及故障传播性的判定,以此确定系统各组件的可靠度,由于系统内部硬件资源的有限性,选取其中可靠度较低、易发生故障的组件,对其优先采取故障诊断算法。当节点内部发生故障时,及时根据组件信息进行故障诊断,以达到快速响应和恢复的目的,减少故障恢复的时间,提升恢复效率。通过结合卫星节点系统的故障诊断机制,可以在卫星系统因受到攻击或内部组件发生异常时,快速地进行故障的诊断并给出相应的恢复策略,缩短整个卫星网络因节点故障而引起的冗长的恢复时间,提高卫星网络的可用性。