一种航天器锂离子电池寿命预测方法

针对锂离子电池的空间应用特性,根据在轨可测的锂离子电池放电终压,建立寿命预测模型(非平稳自回归模型,ARI模型);将加速因子引入ARI模型中,获得加速非平稳自回归(ND-ARI)模型,通过对放电终压的预测实现电池的寿命预测。利用低地球轨道(LEO)航天器锂离子电池长寿命模拟验证试验数据,分别以原始数据的前30%,50%,70%的训练数据作为模型预测的起始点,对预测方法进行验证。结果表明:在不同建模预测起始点下,ND-ARI模型得到的预测结果具有较高的精度,相对误差均小于0.60%。因此,ND-ARI模型可用于航天器锂离子电池的退化状态监测及寿命预测体系的构建。

西江流域硝酸盐氮输出规律研究

以西江流域为研究对象,研究流域出口断面硝酸盐氮浓度时间变化规律,采用非平稳时间序列分析方法,分析流域系统行为对氮输出的影响,结果发现:西江硝酸盐氮浓度存在线性增加的确定性趋势,其季节增加量最大值出现在每年5月,与降雨季节增加量最大值时间基本一致,表明降雨造成的地表冲刷、土壤侵蚀以及5月施加的氮肥量大,是造成流域硝酸盐氮输出增大的主要原因。对西江高要断面输出的硝酸盐氮浓度建立了非平稳自回归-滑动平均混合模型,即ARIMA(1,0,1)(2,1,1)12模型,模型通过了高要站硝酸盐氮浓度实测数据的验证,利用模型,预测了西江硝酸盐氮输出的时间变化规律。

基于多次波和自适应预测误差滤波器的地震近炮检距数据重建方法

地震数据采集过程中,受野外施工条件的制约,往往很难获得完整的地震波场,尤其近炮检距数据的缺失尤为严重.当前,很多地震数据处理方法的应用都依赖于近炮检距数据,如何对近炮检距的缺失数据进行重建,是一个重要的研究课题.本文通过多次波和一次波的互相关构建虚拟一次波,利用数据本身的波场信息,对缺失的近炮检距数据进行插值重建.由于通过多次波构建的一次波与真实的一次波存在振幅和相位方面的差异,提出通过基于非平稳自回归过程的自适应预测误差滤波器来表征虚拟一次波的能量谱,利用最小二乘反演方法重建近炮检距缺失数据,自适应预测误差滤波器通过求解正则化约束下的数学欠定问题来实现局部自适应特征.通过对Sigsbee2B模型和实际数据的测试结果表明新方法可以合理地重建复杂的近炮检距缺失数据.