随着空间综合电子技术的发展，有效载荷功能越来越强大，工作模式也越来越复杂。由于复杂空间环境的影响以及有效载荷地面测试的局限性，有效载荷在轨运行过程中仍然存在故障隐患，有效载荷故障诊断成为一个热门研究领域。通常根据相关的遥测数据判断有效载荷的工作状态，由于载荷种类繁多，特征不同，遥测数据差异很大。以往航天工程中，一般由人工进行有效载荷故障诊断，或者根据工程师的先验知识设计规则，使用基于规则的方法进行自动判断。通过地面判断有效载荷工作状态，受到测控区和下行通道的限制，实时性不高，不能满足有些载荷的状态需要实时判读的需求。并且有效载荷的工作状态较多，工作状态切换过程的规则设计比较复杂。根据有效载荷的特点，设计不同的规则，判决规则的可重用性较差。为了降低人工判读的局限性和规则设计的复杂性，提高判读系统的重用性，本文使用数据挖掘技术，分析遥测数据里面蕴含的系统结构信息，在轨实时判断有效载荷的健康状态。　　数据挖掘包含的技术非常多，本文根据有效载荷遥测数据的特点，选择聚类方法识别工作状态，预测有效载荷的变化趋势。聚类属于无监督学习的范畴，无监督学习不需要知道搜寻的目标，只需要从算法程序中得到数据的共同特征。在没有任何先验知识的前提下，并不知道载荷是如何工作，有几种工作状态。在这种情况下，可以使用聚类方法找出遥测数据的类别特征。　　本文首先分析有效载荷遥测数据的特点，有效载荷遥测数据具有数据量大、数据维数高、实时性高等几个特点，对于不同类型的有效载荷，其数据类型也比较复杂，属于混合数据范畴。本文对传统的混合数据处理进行改进，将数值型和分类型数据统一处理，设计统一的相异度量函数，在聚类中心的更新方面进行优化，提高混合数据聚类的准确度。　　为了解决有效载荷数据维数高的问题，本文使用特征选择算法，选取有效特征组成相关的子空间，在子空间进行聚类。本文在特征权值的计算过程中，并不选择所有样本点都参与计算，对于样本数比较多的大类别，选择类中心的近邻样本参与计算，而对于样本数比较少的小类别，所有样本都参与特征权值计算。保证每一个类别在计算过程中的均衡。同时在计算异类特征差异时，所有类别都参与计算，避免抽样导致的小类别丢失。　　为了解决有效载荷实时数据流分析问题，本文采用基本的数据流聚类框架，包括在线微聚类和离线宏聚类两个过程，在线阶段生成微聚类结果，该微聚类为依据金字塔时间框架的概要结构，离线阶段将中间结果生成最终聚类。针对有效载荷遥测数据的特点，本文选择滑动窗口处理方法，及时淘汰较早到达的数据，新到达的数据将形成新的微簇，新微簇能更好反映当前数据流的数据分布。同时对快速变化的聚类维护更多的信息，而对于变化缓慢的类别减少占用的资源，在保证精度的前提下尽量减少计算量。　　本文的最后汇总各种基础方法形成一套有效载荷故障诊断综合处理算法，解决有效载荷数据类型多，数据维数高以及需要实时处理的问题。最后将综合处理算法移植到某有效载荷数据处理平台，通过在实际平台的测试，提出初始值选择改进、相异性度量改进以及分层次检测思想，验证了综合处理算法的可用性和有效性。　　通过有效载荷在轨故障诊断，一方面可以判断有效载荷的工作状态，另一方面通过分析结果的积累，预测有效载荷健康状态的变化趋势。通过人机交互等其他辅助手段可以增强故障诊断算法的准确度和可理解性。