随着卫星的广泛应用及其功能的多样化,对于保障卫星正常工作具有重要意义的卫星电源系统受到了更多的关注。鉴于卫星电源系统所扮演的重要角色,其故障诊断的技术已经成为当今国内外相关领域的研究热点。卫星电源系统的故障诊断主要分为故障检测和故障识别两个方面,相关技术的研究是建立在大量的数据基础之上的。然而,卫星电源系统遥测数据量少且实时传输性差,研究人员能够获取到的故障样本数量少,这给该领域的研究带来诸多不利因素。对此,本文从系统建模与仿真、优化诊断方法和搭建诊断平台等三个方面进行研究,以对相关研究状况进行改善。本文选用了地球同步卫星的电源系统作为研究对象,分析了其各个组成部分的工作原理,建立了简化的数学模型,并在Simulink仿真环境下构建了卫星电源系统的仿真模型。分析了卫星电源系统的故障产生机理,选取了典型故障模式对仿真模型进行故障注入,获取了可以近似反映真实故障样本的仿真数据。分析了卫星电源系统工作状态,划分了其工作的不同时期,分析了不同时期的故障特征。根据卫星电源系统的故障特征,采用了基于小波变换原理和基于主元分析原理的故障检测方法对故障进行检测;采用了概率神经网络和基于ID3算法的决策树对故障进行识别,实现了神经网络的训练和决策树诊断规则的提取,阐述了故障特征与诊断算法的依存性。设计了基于MATLAB的卫星电源系统故障仿真平台及其用户界面,介绍了诊断平台的功能和工作流程,给出了用户界面的使用说明,测试并分析了故障诊断平台的性能。