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皮卫星供能系统由太阳能电池与锂电池构成,其中Ga In P/Ga As/Ge结构的太阳能电池最为高效。皮卫星的供能系统是卫星的关键部件,其性能研究是目前的重要课题之一,例如锂电池的性能变化是否对太阳能电池的性能产生影响,该如何分析Ga In P/Ga As/Ge太阳能电池的性能变化,对于在复杂条件下获得的监测数据又该如何寻找合适的性能评价指标,以及如何应对模型的不适应问题。为了解决这些问题,首要的是数据的预处理。通过分析延时遥测输出功率与温度间的变化特点,我们选择卫星的每个运行周期内太阳能电池输出功率的峰值作为性能评估量。其次由数据观察发现太阳能电池的输出功率出现了跳跃式的下降,文章通过假设检验的方式验证了出现这种跳跃式下降的原因。并通过U统计量检验了这种下降前后的差异显著性。以锂电池完全失效的时间点为突变点划分不同情况下的数据并进行了分段建模分析。提出了一种对复杂多变的太空环境下的Ga In P/Ga As/Ge太阳能电池性能退化参量进行建模分析的方法。构建了ARIMA模型用于刻画太阳能电池的性能变化规律。针对ARIMA模型长期预测的性能下降的问题,建立了支持向量回归(SVR)模型,最后将概念漂移引入到ARIMA模型中,对模型不适应问题进行了改良。引入Spearman秩相关系数检验了锂电池对太阳能电池的输出功率值的影响是否存在。在模型适应性方面引入了概念漂移检测机制。通过分析在轨监测数据,得到了合理计算太阳能电池性能退化因子的方法,并对锂电池的影响进行了补偿分析。结果表明太阳能电池的输出功率值与锂电池是否工作有很强的依赖关系。分段ARIMA模型对性能参量的预测值与实际值基本一致,预测结果的相对误差分别达到了3.3%、0.71%。SVR模型的预测效果与分段ARIMA模型相近,预测相对误差达到0.89%,但向后预测的能力优于ARIMA模型。概念漂移的检测机制能显著改善模型的不适应性问题。