本文關鍵詞：空間電源系統(tǒng)仿真及鋰離子電池剩余壽命預測研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著航天事業(yè)的發(fā)展日益強大,空間電源系統(tǒng)作為航天器的主要供電系統(tǒng),其工作工作效率問題也日趨得到人們的關注。太陽電池陣-蓄電池組電源系統(tǒng)以其結構簡單、使用壽命長等優(yōu)點得到廣泛的應用。蓄電池組作為太陽電池陣-蓄電池組電源系統(tǒng)中最易失效的部分,其剩余壽命預測的研究也得到了研究人員高度的重視。本文就太陽電池陣-蓄電池組空間電源系統(tǒng)進行了Matlab/Simulink仿真,實驗結果驗證了所建立系統(tǒng)的正確性。詳細分析了該空間電源系統(tǒng)的運行模式,為該空間電源系統(tǒng)的研究提供了很好的平臺。蓄電池組作為太陽電池陣—蓄電池組空間電源系統(tǒng)中重要組成部分,且易失效,且鋰離子電池以其比能量高、循環(huán)壽命長、自放電率小等特點在民用電子產品、航空產品中得到廣泛的應用。其剩余使用壽命(Remain Useful Life,RUL)的研究也起到至關重要的作用。本文利用粒子濾波(Particle Filter,PF)算法的跟蹤能力建立了鋰離子電池的退化模型,對比多項式退化模型,該模型考慮了鋰離子電池充放電周期之間的空閑時間的電化學反應,使模型更接近鋰離子電池真實退化曲線。并對模型利用粒子濾波算法進行了仿真驗證,結果顯示該模型與真實的鋰離子電池退化曲線之間的誤差更小。利用該退化模型結合粒子濾波算法對鋰離子電池RUL進行了預測。針對NASA PCo E測試中心的四組電池數據進行了實驗,實驗結果驗證了該方法的有效性,并詳細分析了鋰離子電池RUL的概率密度分布。對粒子濾波算法的三種重采樣算法進行了仿真實驗,實驗結果表明系統(tǒng)重采樣具有更好的效果。
【關鍵詞】：太陽電池陣-蓄電池組 鋰離子電池 退化模型 粒子濾波
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：V442;TM912
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 緒論8-14
• 1.1 本課題的研究背景及意義8-9
• 1.2 國內外研究現狀9-12
• 1.2.1 空間電源系統(tǒng)9-11
• 1.2.2 鋰離子電池剩余使用壽命（RUL）的研究現狀11-12
• 1.3 本文的主要研究內容12-14
• 第2章 粒子濾波算法及仿真分析14-20
• 2.1 引言14
• 2.2 粒子濾波算法基本原理14-17
• 2.2.1 貝葉斯濾波基本理論14-15
• 2.2.2 序貫重要性采樣（SIS）15-16
• 2.2.3 重采樣技術16-17
• 2.3 粒子濾波算法流程及仿真實驗對比17-19
• 2.3.1 粒子濾波算法流程17-18
• 2.3.2 仿真分析及與EKF比較18-19
• 2.4 本章小結19-20
• 第3章 太陽電池陣-蓄電池組空間電源系統(tǒng)20-34
• 3.1 引言20
• 3.2 太陽電池陣-蓄電池組空間電源系統(tǒng)的結構20-21
• 3.3 太陽電池陣設計21-23
• 3.3.1 太陽電池工作原理21-22
• 3.3.2 太陽電池陣設計22-23
• 3.4 主誤差放大器模塊23-24
• 3.5 充電模塊24-26
• 3.6 放電模塊26-28
• 3.7 分流模塊28
• 3.8 仿真結果分析28-33
• 3.9 本章小結33-34
• 第4章 鋰離子電池退化特性分析34-42
• 4.1 引言34
• 4.2 鋰離子電池數據分析34-35
• 4.3 鋰離子電池內部退化過程分析35-36
• 4.4 鋰離子電池模型建立36-41
• 4.4.1 鋰離子電池等效模型36-37
• 4.4.2 鋰離子電池退化模型37-41
• 4.5 本章小結41-42
• 第5章 鋰離子電池剩余壽命預測的研究42-50
• 5.1 引言42
• 5.2 基于模型的鋰離子電池剩余壽命預測42-46
• 5.2.1 鋰離子電池剩余使用壽命預測框架及方法描述42-44
• 5.2.2 鋰離子電池剩余使用壽命預測實驗及結果分析44-45
• 5.2.3 鋰離子電池RUL的PDF表達45-46
• 5.3 三種不同重采樣方法性能對比46-49
• 5.3.1 三種重采樣方法原理分析46-47
• 5.3.2 基于三種不同重采樣方法的預測結果對比47-49
• 5.4 本章小結49-50
• 結論50-51
• 參考文獻51-55
• 致謝55

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