地面测控天线具有地域分布广、跨度大、环境复杂的特点,同时,天线设备面临长期在线运行、任务状态频繁切换等现实需求的挑战,因此地面测控设备的管理压力越来越大,维修维护工作越来越繁重。天线伺服系统是保证天线指向精度和跟踪精度的核心环节,伺服系统一旦出现故障,则无法保证天线的精度甚至造成严重后果。同时,无论多么严重的故障,都是从早期微小故障缓慢变化演变的,因此,及时检测出故障并且对系统进行剩余寿命预测对于设备的维护有着重要的现实意义。目前,对天线的故障检测方法大多需要加装额外的传感器,但传感器的故障发生率远高于天线本身,因此,不需要额外加装传感器的故障检测手段对保证故障检测准确性有着重要意义。本文以天线伺服系统为研究对象,首先进行其等效电机模型的建立,其次在电机模型的基础上设计龙贝格观测器,将观测状态与实际状态输入自构架模糊系统,并将其误差作为下一时刻的模糊输入,如此往复,实现对故障信息的逼近。在得到故障信息后,引入模糊聚类思想对故障进行分类,从而实现故障检测。最后通过仿真实验进行了验证,验证结果表明,天线机电系统故障诊断模型设计正确,故障辨识方法有效可行,可以实现天线机电系统的故障快速诊断和状态评估。故障检测作为可以实现判断设备当前运行状态的手段,为了及早检测故障,达到故障预警作用,针对故障的演变特性并结合深度神经网络的手段,对故障预报展开深入研究。天线伺服系统很难采集到全生命周期的数据,为解决这一问题,以网络参数优化为目标,提出了一种参数实时更新的长短期记忆神经网络(LSTM)预测模型。能够在没有全生命周期数据情况下建立预测模型,并利用实时采集的数据对已建立的模型参数逐步优化。通过结合故障检测方法,引入故障阈值,实现故障预报。经过仿真分析,验证了所提出的参数实时更新的LSTM模型在小样本的时间序列预测中具有很强的适用性和更高的准确性。最后,在Quanser半实物仿真系统上搭建实验平台,在获得辨识参数得到精确模型的条件下,通过给输入添加缓变故障函数来模拟故障的加入,对输出角速度进行采集,运用本文所提到的方法实现对故障的检测和预报。实验结果和仿真保持一致,表明本文方法可以实现对故障的检测和预报。