随着航空航天技术的发展需求,给飞机、舰艇等运载体配置多种导航设备已经成为一种发展趋势,这使得多功能、高精度的组合导航系统成为运载体至关重要的导航装置。组合导航系统担负着运载体导航定位、姿态控制的重要任务,其可靠性直接关系到运载体及全体机组人员的安全,因而导航设备的故障检查与诊断技术日益受到人们的关注,对确保组合导航系统良好的工作具有深远意义。本文以组合导航系统中的导航传感器设备为研究对象,从故障诊断特征提取技术出发,把信息熵技术应用到导航传感器的故障诊断中。在分析不同信息熵测度的基础上,重点研究小波包能量熵的特征提取方法,并应用到陀螺仪故障特征提取中,使提取的征兆更有利于故障状态识别,实现了基于信息熵的故障诊断方法。首先,本文在查阅大量国内外相关文献的基础上,概述了故障检查与诊断技术的发展现状,阐述了信息熵分析方法的研究现状,介绍了舰船组合导航系统。其次,介绍了信息熵概念及其分析方法的应用,针对不同的应用研究信息熵在不同空间域的特征提取方法。在研究信息熵的基础上,为了更好的实现故障诊断,阐述了小波分析及其在故障诊断中的应用,将小波分析与信息熵相结合,研究具有小波分析与信息熵共同特性的小波熵测度。通过举例应用验证了小波熵测度在故障诊断特征提取上的优越性。最后,本文重点研究小波包能量熵特征向量的提取,总结了其提取过程。在提取特征向量的基础上,建立了基于BP神经网络的故障类型分类器。采用惯性仪表陀螺仪对本文研究进行仿真分析,仿真选择三层BP网络,提取8维小波包能量熵特征向量作为网络输入,对BP网络进行训练,并对训练后的BP网络进行测试。仿真结果验证了本文方法在导航传感器故障诊断中的有效性。