基于数据驱动的卫星锂离子电池寿命预测方法

锂离子电池由于具有工作电压高、体积小、质量轻、比能量高、寿命长和自放电率小等优点,成为 替代传统镍氢、镍镉电池的第三代航天器用储能电源。寿命预测是锂离子电池健康管理的重要方面,是掌 握电源衰退的重要手段。锂离子电池剩余使用寿命预测问题已成为电子系统健康管理领域的研究热点和具 有挑战性的问题之一。本文基于NASA埃姆斯中心的锂离子电池地面试验采集数据,首先分析了3种类型 的锂离子电池预测方法,之后重点研究了几种有效的数据驱动的锂离子电池寿命预测方法,并对各种预测 方法的效果进行了评价。实验结果表明,本文提出的方法能够有效的用于基于数据驱动的锂离子电池寿命 预测中,具有较强的工程应用价值。     

数据链组网与数据传输仿真技术

研究数据链系统中的组网与数据传输技术,对于构建自主的数据链系统以及数据链系统的测试、评估极为关键。同时,进一步验证所设计的数据链系统的有效性、理解数据链的主要功能与性能参数,为进一步研究与设计测控数据链技术奠定基础。对数据链系统及数据链组网与数据传输技术进行了分析,并简要介绍不同数据链系统的组网与数据传输技术的差别,在此基础上提出一种数据链组网与数据传输仿真系统方案,对系统的功能和工作过程进行了分析,为数据链的构建、测试及评估提供支持。最后,对数据链及其测试评估系统构建及发展趋势进行了展望。该研究在数据链测试仿真评估系统中的验证效果良好,从而为数据链系统的设计提供了参考和依据。     

基于案例和规则融合的民用客机故障诊断系统设计

目前很多工程应用中的飞机故障诊断方法,只考虑单一的基于案例或基于规则的诊断方法,故障诊断的效率有待提高。本文针对民用客机地面运营支持系统的特点和要求,将案例和规则融合的推理机制引入到飞机故障诊断系统的设计中。该方法采用规则推理为前导、案例推理后置补充的结合方式,最大化地利用飞机故障隔离手册知识和从维修记录中提取的案例知识,从而提高首次故障隔离效率、降低无效排故时间。以民用客机某系统的典型故障为例,阐述了该推理机制在故障诊断中的应用。通过历史飞行数据试验,验证了提出的基于案例与规则融合诊断方法的有效性,以此为基础设计的故障诊断方案可为航空公司构建更完善的专家系统提供参考。     

基于等效模型和多时间尺度扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC预测

荷电状态(SOC)和最大可用电量估计是锂离子电池寿命预测中的两个最重要部分;然而与快速时变的SOC比较,最大可用电量的参数变化缓慢;文章提出了一个基于等效模型和多时间尺度的扩展卡尔曼滤波(EKF)预测算法对SOC和最大可用容量分别在不同时间尺度上进行估计,在宏观尺度上利用了SOC估计值作为观测量,更新最大可用电量;针对NCA/C卫星锂离子电池实验数据的仿真结果表明,提出的多时间尺度EKF预测算法与EKF联合估计算法相比,SOC和最大可用电量估计准确度更高,同时提高了计算效率。     

基于退化数据和DBN算法的IGBT健康参数预测方法

绝缘栅双极型晶体管(IGBT)等电子元器件被广泛用于运输和能源部门,其健康状态对于设备安全和有效至关重要;在对IGBT的结构和损伤机制分析基础上,结合NASA艾姆斯中心开展的IGBT加速退化试验,选择集电极-发射极关断峰值电压作为失效特征参数,提出了一种基于深度信念网络的预测模型对其进行分析和预测;以Levenberg-Marquardt(LM)算法模型作为对比,实验结果显示文章提出的三隐藏层DBN模型相比于LM模型有更好的预测性能和更高的预测精度。