[发明专利]星载氢镍蓄电池在轨电压降提取及退化建模方法

权利要求书

1.星载氢镍蓄电池在轨电压降提取和退化建模方法，该方法是以卫星在轨运行期间氢镍蓄电池的部分遥测数据为依据，包括采样时间、蓄电池组电压、单体蓄电池电压、充电电流、放电电流、电池温度；所述采样时间为确定氢镍蓄电池处于放电过程的时间以及采样时间间隔；其特征在于：该方法的具体步骤如下：

步骤1，提取氢镍蓄电池放电电压与放电电流：根据遥测的蓄电池电压和电流数据中并不能包括完整的放电过程的特点，依据采样时间、充电电流和放电电流，从大量的遥测数据中，辨识蓄电池正好处于阴影区放电的部分数据，并提取处于放电过程的放电电压和放电电流数据；

步骤2，建立氢镍蓄电池放电电压与放电电流的关系模型：通过分析卫星运行过程中，氢镍蓄电池放电电压和放电电流的变化特性，建立放电电压与放电电流的关系模型，定量描述放电电压与放电电流的关系，分析放电电流对放电电压的影响；

步骤3，修正氢镍蓄电池放电电压：根据步骤2得到的氢镍蓄电池放电电压与放电电流的关系模型，选择卫星运行过程中的标准放电电流水平，将所有放电电压值修正到该标准放电电流水平下，消除放电电流对放电电压的影响；

步骤4，提取氢镍蓄电池电压降：根据氢镍蓄电池的性能退化特性，放电过程中，去除负载的因素，相同放电时间的电压降越来越大，即单位时间电压降逐渐升高， 通过对所提取放电过程中的放电电压建模，获取单位采样时间的电压降，并进一步转化为每个放电循环的电压降；

步骤5，建立氢镍蓄电池电压降退化模型：考虑受到与太阳的距离及直射角度的影响，以及氢镍蓄电池循环次数的增加，单位时间电压降呈现出明显的周期性和趋势性，采用时间序列分析方法进行建模；

ΔV_d＝f_T(t)+f_P(t)+ε(t)

其中，ΔV_d为氢镍蓄电池单位时间电压降，f_T(t)为模型趋势项，f_P(t)为模型周期项，ε(t)为模型误差；

(1)趋势性：是指卫星运行过程中，氢镍蓄电池不停地进行充放电循环，其性能会不断下降，具体表现为放出相同电量对应的电池电压降会呈现逐渐升高的趋势，用线性模型描述：

f_T(t)＝β₀×t+β₁

其中，β₀、β₁为模型参数；

(2)周期性：是指卫星随地球绕太阳公转，所处的环境温度会呈现以一年为周期的周期性变化；环境温度是影响星载氢镍蓄电池性能的重要因素，从而导致其电压降也呈现出以一年为周期的周期性变化；电压降的周期性用一阶傅里叶级数来描述：

其中，电压降的变化周期为一年氢镍蓄电池的循环次数，即T＝365×15，参数β₂和θ作为模型参数进行估计；

(3)星载氢镍蓄电池电压降性能退化模型如下：

利用最小二乘估计方法，获取模型参数β₀、β₁、β₂、θ。

2.根据权利要求1所述的星载氢镍蓄电池在轨电压降提取和退化建模方法，其特征在于：所述的“部分遥测数据”包括：(1)采样时间：用于确定氢镍蓄电池处于放电过程的时间以及采样时间间隔；(2)蓄电池组电压：用于分析蓄电池组的电压变化趋势；(3)单体蓄电池电压：用于分析单体蓄电池的电压变化趋势；(4)充电电流：用于辅助判断蓄电池是否正处于放电过程；(5)放电电流：用于判断蓄电池是否正处于放电过程；(6)电池温度：用于分析电池表面温度的变化趋势，以判断电池温度是否正常，是否对电池性能造成明显影响。