【摘 要】
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低轨微纳卫星作为高科技产物,已经广泛应用到日常生活的各个方面。电源分系统是低轨微纳卫星最重要的组成部分之一,电源分系统的任务就是为星上的用电设备（也称负载）提供电能分配、保障以及配电控制。电源分系统是保障低轨微纳卫星长时间稳定工作的重要组成部分,所以对低轨微纳卫星电源分系统进行仿真建模及性能预测至关重要。本文以低轨微纳卫星电源分系统为研究对象,在Web系统绘制负载连接结构的基础上,对负载进行建模仿
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低轨微纳卫星作为高科技产物,已经广泛应用到日常生活的各个方面。电源分系统是低轨微纳卫星最重要的组成部分之一,电源分系统的任务就是为星上的用电设备（也称负载）提供电能分配、保障以及配电控制。电源分系统是保障低轨微纳卫星长时间稳定工作的重要组成部分,所以对低轨微纳卫星电源分系统进行仿真建模及性能预测至关重要。本文以低轨微纳卫星电源分系统为研究对象,在Web系统绘制负载连接结构的基础上,对负载进行建模仿真。针对卫星电源分系统中的太阳电池阵列和蓄电池组,分析了太阳光照和温度等多种因素对其供电能力的影响,并从电热两个方面进行仿真建模。最后利用两种寿命预测模型对美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration,NASA）公布的锂电池数据集进行训练预测。主要工作由以下三部分组成:1.在Web系统绘制卫星负载连接结构的基础上确定负载工作模式。通过前端交互的方式输入负载的相关信息（开始工作时间、结束工作时间、所需功率、连接方式）完成负载连接结构的绘制。从而确定负载的工作模式,为电源分系统负载仿真奠定基础。2.卫星电源分系统的建模仿真。确定了负载连接结构之后计算出每时每刻的负载需电功率。在确定卫星所处时空位置的基础上,确定卫星太阳电池阵外热流,完成太阳电池阵的建模仿真。以负载需要的电功率和太阳电池阵建模中的输出功率为输入参数,完成蓄电池的建模仿真。3.卫星锂电池剩余使用寿命的预测。根据NASA公开提供的锂电池数据集,通过线性函数模型和长短时神经记忆网络模型（Long Short Term Memory,LSTM）对数据集进行剩余寿命预测,并分析对比两种模型预测值与真实值的误差,发现长短时神经记忆网络模型的误差更小,稳定性更强,预测性能更好。本论文通过对低轨微纳卫星电源分系统进行建模仿真,并结合卫星锂电池的健康状态,在蓄电池失效导致故障发生之前进行工作指导,可以有效降低卫星故障发生的可能性,对低轨微纳卫星电源分系统可靠的运行具有重要意义。
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