人工蜂群优化BP神经网络的太阳电池阵电流预测

通过对卫星太阳电池阵输出电流影响因子进行分析,提出了一种基于人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法优化BP神经网络的太阳电池阵输出电流预测方法。将太阳入射角、卫星太阳电池阵工作温度、卫星星时等遥测量变换后作为神经网络输入,进行输出电流预测。考虑到神经网络对初始权值及偏置敏感的特点,采用ABC改进算法对神经网络初始参数进行优化。该模型可用于卫星太阳电池阵电流输出能力分析、太阳电池阵预警及异常检测等。实验测试表明,模型能够取得较高预测精度,同星预测均方根误差(Mean squared error,MSE)为0.10 A,跨星预测均方根误差为0.12 A,其精度明显优于传统数据拟合方法。利用该模型及本文提出的预警策略进行预警,对于7年5个月的正常卫星数据没有发生误报,对于某异常卫星数据能够及时进行预警。

基于商用片上系统的小卫星能源管理单元设计

能源管理单元是卫星供配电分系统实现智能化信息采集和控制管理的关键部件;受小卫星本身机、电、热设计约束,提出一种基于商用片上系统(System on Chip,SoC)的能源管理单元设计,以提高系统功能密度,降低系统功耗;通过详细的软件冗余保护策略以及系统级安全模式设计,保证在不降低系统的可靠性的条件下采用低成本商用器件实现;通过9颗轨道高度500 KM^1100 KM卫星的在轨飞行验证表明,基于该设计的能源管理单元集成度高、功耗低,在轨稳定、可靠运行,相比于传统基于单片机/PROM的同等功能规模能源管理单元,重量和功耗分别降低75%和85.3%,适用于小卫星低成本、批量化快速生产。

基于S3R拓扑的电源控制器建模及稳定性分析

基于S3R拓扑结构,利用滞回控制技术并将其线性化,采用单极点-单零点补偿网络来抵消母线电容的串联电阻所产生的高频零点,建立了电源控制器模型,并通过仿真和实验验证了模型的正确性。结果表明,从频率响应曲线可以看出相位裕度≥60°,在阶跃负载下母线纹波≤500 mV,各项指标均满足设计要求。

卫星S3R功率调节电源系统稳定性分析

针对大功率脉冲型负载应用造成的卫星电源系统运行不稳定问题,依据稳定性阻抗判据,建立以顺序开关分流调节器(S3R)为拓扑的电源系统在正常工作状态时输出阻抗的小信号模型。通过仿真对输出阻抗的影响因素进行分析,采用注入电信号的方法测量卫星电源系统的输出阻抗,并在小卫星平台上进行测试验证。结果表明,通过测试能够有效地获得电源系统的输出阻抗,并可由此确定卫星平台电源系统的稳定性指标要求。

一种太阳电池阵在轨输出电流预计方法

太阳电池阵作为长寿命小卫星的主能源,负责光电能量转换,其在轨输出电流受诸多外部因素和内部因素的影响,其中最重要的是有效太阳光强的影响和空间环境导致自身性能衰降的影响。因此太阳电池阵在轨输出电流呈现长期缓慢衰降的趋势,尤其在寿命中后期及超期服役阶段,输出电流可能还会受到一些如轨道漂移等不可预计因素的影响而发生变化。掌握太阳电池阵在轨输出电流的变化规律,对于是否需要采取能源参数的调整、改变载荷的使用策略或变轨等确保整星能源安全的在轨管理措施具有重要意义。以在轨卫星的实测数据为基础,对已知的外部影响因素进行归一化处理,分析其规律性,采用数学函数的方式对归一化后的在轨数据进行拟合,得到太阳阵在轨输出电流的预计模型,并将采用此模型的预计值与实测值进行比较,验证了模型精度。

太阳方阵模拟器快速建立母线方法研究

针对太阳方阵模拟器母线建立时间过长造成的部分星上设备启动异常从而严重影响到整星测试的安全性和可靠性的问题,分析其产生的原因,通过实施减少上电分阵数量、增加单阵设置电流数值和缩短测试电缆长度等三项对策,研究制定出一套能够应对不同测试环境的快速建立母线的方法。

低轨道卫星蓄电池充电策略研究及在轨验证

蓄电池组作为低轨道卫星上重要的储能设备,其工作状态直接影响到整星工作的安全性和稳定性。而合理有效的充电策略和控制手段能够有效延缓蓄电池性能的衰降速度,延长其在轨使用寿命。指出了以往充电终止控制策略的局限性,并且在分析了低轨道卫星电源系统特点的基础上,提出了一种由电源下位机软件实现的阶段性限流充电控制策略,通过周期性地监测蓄电池的电量与转阶段门限值的大小,分别在软件限流控制步骤中对充电阵进行开启关闭控制。该方法通过软件实现,其中重要参数均可实现在轨上注调整,减小了以往充电过程中充电电流受负载变化引起的电压波动影响,增强了低轨道卫星蓄电池充电控制的灵活性和安全性,整个电源系统工作更加稳定,并通过在轨试验验证了其可行性,保证了蓄电池良好的工作状态。

太阳同步轨道卫星电源系统供电模型及任务规划方法

传统的任务规划方法依据卫星寿命末期最恶劣条件下电源系统供电能力给出短期载荷允许的最大工作时间,导致卫星系统效能偏低。针对这个问题,首先给出了太阳同步轨道卫星的能源约束条件模型、锂离子蓄电池组充放电过程模型,以及影响太阳电池阵输出功率的输入条件模型,包括:太阳入射角、地球反照、姿态机动、星体对太阳电池的遮挡。在此基础上,提出了一种以任务执行时的电源系统状态和轨道光照条件状态下电源系统供电能力为输入条件,以能源约束条件为边界约束条件的任务规划方法,并给出了某光学遥感卫星典型工作模式下的任务规划结果。该任务规划方法可充分利用电源系统的供电能力,实现了短期载荷工作模式的任意组合,提高了卫星的使用效能。