本文關鍵詞：衛(wèi)星電源電池健康狀態(tài)診斷方法研究

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【摘要】：可充放電電池作為衛(wèi)星主要供能元件,對其安全與正常運行起著關鍵的作用。研究電池健康狀態(tài)診斷方法,給出電池的使用狀態(tài),預測電池的性能衰退,可以為衛(wèi)星電池的維護與更換提供有效數(shù)據(jù)與參考,防止由于電池導致的衛(wèi)星失效,造成不可挽回的損失。本文針對衛(wèi)星電池健康狀態(tài)診斷問題進行了深入研究,主要工作如下:提出了一種基于支持向量回歸機粒子濾波(Support Vector Regression-Particle Filter,SVR-PF)的衛(wèi)星鋰離子電池健康狀態(tài)診斷方法。首先根據(jù)衛(wèi)星鋰離子電池阻抗衰退機理與阻抗和容量的相關性,定義電池健康狀態(tài)變量,提出健康狀態(tài)變量辨識模型與辨識方法,該方法克服了標準粒子濾波具有的粒子貧化效應,提高了估計準確度。其次針對現(xiàn)有研究成果在電池剩余有效工作時間(Remaining Useful Life,RUL)預測過程并未更新RUL概率密度的缺點,利用辨識得到的電池健康狀態(tài)變量,建立了基于SVR-PF的鋰離子電池RUL預測模型,提出了一種基于SVR-PF的衛(wèi)星鋰離子電池RUL預測方法。該方法將預測阻抗值作為量測輸出,充分利用了健康狀態(tài)估計結果,具有能夠更新RUL概率密度的優(yōu)點,從而提高預測準確度,為未來衛(wèi)星鋰離子電池的健康狀態(tài)診斷提供了一種可行手段。針對目前衛(wèi)星鋰離子電池阻抗數(shù)據(jù)實時測量手段缺乏,阻抗數(shù)據(jù)難以獲得的情況,提出了一種基于SVR-PF的衛(wèi)星鋰離子電池健康狀態(tài)診斷次優(yōu)方法。該方法根據(jù)容量隨時間的衰退機理建立容量衰退模型,利用容量衰退參數(shù)表示電池健康狀態(tài),采用SVR-PF辨識容量衰退參數(shù),對電池的RUL進行預測,此方法同樣具有能夠更新RUL概率密度的優(yōu)點。采用實測衛(wèi)星鋰離子電池數(shù)據(jù)進行分析和驗證,表明該方法具有較高的預測準確度。針對基于小樣本的衛(wèi)星鋰離子電池RUL預測問題,提出了一種基于DS數(shù)據(jù)融合與SVR-PF的衛(wèi)星鋰離子電池RUL組合預測方法。首先對DS數(shù)據(jù)融合在鋰離子電池RUL預測中的應用進行架構,隨后給出了預測步驟,提出了進行融合預測的公式,最后建立基于DS數(shù)據(jù)融合與SVR-PF組合的鋰離子電池RUL預測模型,使得在可用數(shù)據(jù)較少時鋰離子電池的RUL依然能夠被準確的預測。針對模型難以建立的衛(wèi)星鎳氫電池,提出了基于改進人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Artificial Neural Network,ANN)與改進SVR的電池健康狀態(tài)診斷方法。首先針對衛(wèi)星鎳氫電池壓強數(shù)據(jù)為時間序列形式的特點,提出了一種改進的小波自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡電池健康狀態(tài)診斷方法。該方法基于赤池信息準則(Akaike Information Criterion,AIC)更新遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)的適應度函數(shù),同時考慮預測準確度與模型復雜度,對小波神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)進行優(yōu)化,從而提高了預測的準確度與收斂速度。隨后針對衛(wèi)星鎳氫電池電壓數(shù)據(jù)易于大量獲取的特點,提出了一種改進的SVR電池健康狀態(tài)診斷方法。該方法采用混合核函數(shù)替代常規(guī)SVR中的單一核函數(shù),利用量子粒子群算法(Quantum Particle Swarm Algorithm,QPSO)對混合核函數(shù)SVR參數(shù)進行優(yōu)化,在QPSO算法中引入多樣化因子增強粒子群多樣性,使得優(yōu)化效果提升。最后采用實測衛(wèi)星鎳氫電池壓強與電壓數(shù)據(jù)對改進算法進行了驗證。
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：V442;V467

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