一种基于性能退化的卫星小子样镉镍蓄电池寿命预测方法技术

本发明专利技术提出了一种基于性能退化的卫星小子样镉镍蓄电池寿命预测方法，从产品失效机理分析出发，通过分析镉镍蓄电池失效的相关性和退化失效规律，并结合镉镍蓄电池研制过程中的性能测试和性能试验，获取充分的与寿命相关的性能信息，对镉镍蓄电池寿命进行预测，提供了完整的开展该类型电池寿命预测问题的方法。从而开辟一条使用性能退化数据对镉镍蓄电池寿命进行预测的新途径，可满足卫星用镉镍蓄电池在研、在轨寿命预测分析方面的要求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于性能退化的卫星小子样镉镍蓄电池寿命预测方法，属卫星寿命与可靠性

技术介绍
镉镍蓄电池是决定卫星寿命的关键产品，其研制具有子样小、寿命要求高、寿命受温度和放电深度影响大等显著特点。随着低轨卫星寿命要求的逐年提高，对这类产品的寿命和可靠性要求越来越高，使得该类产品的寿命验证与在轨寿命预测工作愈发困难。目前国外和国内其他行业使用的寿命预测方法多以失效时间为统计对象，其做法是通过大量试验得到产品的失效数据或薄弱环节，然后使用统计判断准则，选择最合适的寿命分布(主要指指数、正态、威布尔、对数正态等传统寿命分布)或统计量模型，通过参数估计或假设检验的理论和方法来预测和验证产品的寿命。这种方法较适合于技术复杂性低和大批量生产的产品。对于卫星镉镍蓄电池而言，现有的寿命预测方法在工程实践中遇到很多问题，主要表现在：小子样问题现代工业生产特别是装备型号产品具有“多品种、小批量、快速生产”的特点，卫星镉镍蓄电池受经费和时间限制，在少量寿命试验样本的情形下，导致依赖大样本寿命数据的传统寿命预测理论的可信度受到质疑。长寿命问题对于镉镍蓄电池而言，寿命验证试验不能加速，在有限的研制时间内，难以获得足够的失效数据，甚至没有失效数据，无法建立有效的(传统可靠性)寿命分布模型。相关性问题镉镍蓄电池的性能和工作环境复杂多变，其关键性能与寿命均受温度等的影响，建立在独立性假设基础上的传统系统可靠性(逻辑)模型，无法描述多种因素及其复杂相关性对镉镍蓄电池可靠性的影响；用简单的加速因子或环境因子难以描述工作环境等因素对镉镍蓄电池可靠性的影响。失效分析问题产品失效分两类，即性能退化失效与偶发失效，据统计，性能退化失效在产品失效中占70-80％，在卫星高可靠性产品中，甚至占到90％，传统可靠性侧重偶发失效的研究，因此传统的寿命预测理论不适用。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供了一种基于性能退化的卫星小子样镉镍蓄电池寿命预测方法，解决考虑卫星蓄电池在轨环境温度随时变化的情况下，镉镍蓄电池的寿命验证与预测问题。本专利技术的技术方案是：一种基于性能退化的卫星小子样镉镍蓄电池寿命预测方法，步骤如下：1)选取EODV作为关键性能退化量，表征镉镍蓄电池的寿命和可靠性并明确失效标准；2)收集原始数据；对性能退化试验数据、寿命试验数据、在轨性能遥测数据中的镉镍蓄电池的温度、EODV、EOCV数据进行收集，并作为原始数据；3)原始数据预处理对步骤2)产生的原始数据中由于各种原因产生的数据野点或数据缺失情况进行预处理；4)采用线性退化模型对EODV进行建模EODV＝a+b·n+c·T+d·exp(T)其中：EODV为放电终止电压，n为充放电循环次数，T为充放电循环中在轨数据或试验数据中镉镍蓄电池的每个循环平均温度，a、b、c、d为模型参数；其中EODVi和Ti分别表示第i次循环放电终止电压测量值和在轨数据或试验数据中镉镍蓄电池的本次循环平均温度，N为总循环次数，εi为随机误差；记Y＝(EODV1,EODV2,…,EODVN)Tβ＝(a,b,c,d)T则有Y＝Xβ，a、b、c、d四个参数由下式求得：5)寿命预测分析利用步骤4)得到的退化模型，基于步骤3)得到的所有预处理后的数据，用伪寿命法对镉镍蓄电池进行统计，给出不同寿命次数下的可靠度值和某一可靠度下的寿命估计值，最终得到蓄电池的寿命预测结果。步骤3)中所述的数据野点利用53H法获得数据的平滑估计来判断和剔除野点。步骤3)中所述的数据缺失采用样条函数法拟合原始数据。本专利技术与现有技术相比的有益效果是：本专利技术针对卫星用镉镍蓄电池的产品特点，采用一种新的基于性能退化的小子样长寿命产品寿命预测方法，从产品失效机理分析出发，利用蓄电池在轨和在研数据，获取充分的与寿命相关的性能信息，对镉镍蓄电池寿命进行预测。从而，开辟了一条使用性能退化数据对镉镍蓄电池寿命进行预测的新途径，可有效规避传统寿命预测方法小子样、无失效等问题；区别于传统故障统计理论，使得寿命预测更加接近产品真实水平；给出的基于性能退化数据开展镉镍蓄电池寿命预测的流程，提供了完整的开展该类型电池寿命预测问题的方法。有效解决了小子样、长寿命镉镍蓄电池的退化可靠性建模、试验设计、试验收据收集和寿命预测分析问题，可满足卫星用镉镍蓄电池在研、在轨寿命预测分析方面的要求。附图说明图1为本专利技术流程图。具体实施方式镉镍蓄电池作为卫星的储能装置，为卫星提供负载所需要的能量，同时入轨初期还向火工品提供电能。卫星入轨、太阳电池阵正常工作后，在光照期，太阳电池阵通过电源控制器对镉镍蓄电池组充电，将太阳能转化为化学能储存在镉镍蓄电池组中；在阴影期，镉镍蓄电池组将化学能转化为电能通过电源控制器向母线负载供电。基于性能退化数据的卫星镉镍蓄电池寿命预测方法步骤如下：a.确定表征蓄电池寿命和可靠性的性能可靠性特征量和失效标准；b.收集寿命预测相关原始数据(包括性能退化试验数据、在轨性能遥测数据等)；c.对原始数据进行综合预处理，建立温度、放电深度等与寿命的相关性；d.建立蓄电池性能退化过程模型，估计模型参数，分析模型特性；e.根据性能退化过程模型和失效标准，给出蓄电池寿命分布，完成寿命预测，得到预测结果。3.1退化量选取镉镍蓄电池组是一个非常复杂且相互影响的易损电化学装置，其最明显、最主要的失效方式是性能衰减。镉镍蓄电池在长期使用的过程中，单体电池内部不断进行电化学反应，这种化学反应会导致蓄电池单体中出现镉迁移、镍电极膨胀和隔膜氧化降解、电极活性材料的电化学活性降低等现象，这些现象的出现会导致蓄电池充电电压增高，放电电压降低，蓄电池的容量减小，使其性能降低，情况严重时将使蓄电池组完全失去工作能力。通过查阅大量的相关文献及对蓄电池完成的失效机理分析表明，充电终止电压和放电终止电压都是可以用来表征电池状态的性能退化量。经过对原始试验数据的分析发现，相比充电终压EOCV(EndofChargeVoltage)，电池放电终压EODV(EndofDischargeVoltage)退化趋势更为明显，且该镉镍蓄电池循环寿命试验中也以EODV作为失效判据。因此确定选取EODV作为关键性能退化量对镉镍蓄电池进行寿命预测，并设定蓄电池组和单体电池的失效阈值。3.2数据收集蓄电池可用于寿命预测的退化数据来源可包括：1)产品寿命试验数据；2)产品在其他型号的寿命试验数据；3)产品在轨遥测数据；蓄电池的寿命数据主要指充放电循环的次数，因放电深度、温度直接影响蓄电池的寿命，且受卫星工作模式和飞行轨道影响，放电深度和温度一直在发生变化，因此采集数据时，应同时采集放电深度、温度、循环次数以及EODV等数据，并提取出循环平均温度、放电终止电压、充电终止电压EOCV等指标，绘制出这些指标随循环次数的变化曲线。3.3原始数据预处理蓄电池的寿命试验或在轨运行过程中，由于试验设置或运行模式调整等难免出现一些数据野点。因此，在退化建模前需进行数据预处理，主要包括两个方面：对存在缺失数据的情形，利用多项式函数或样条曲线进行数据填充，拟合原始数据，并利用拟合值代替缺失时刻的观测值；对在数据采集和传输过程中由于传感器工作不稳定等产生的偶然跳动，以及异常干扰导致实测数据出现不合理的跳点等本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于性能退化的卫星小子样镉镍蓄电池寿命预测方法，其特征在于步骤如下：1)选取EODV作为关键性能退化量，表征镉镍蓄电池的寿命和可靠性并明确失效标准；2)收集原始数据；对性能退化试验数据、寿命试验数据、在轨性能遥测数据中的镉镍蓄电池的温度、EODV、EOCV数据进行收集，并作为原始数据；3)原始数据预处理对步骤2)产生的原始数据中由于各种原因产生的数据野点或数据缺失情况进行预处理；4)采用线性退化模型对EODV进行建模EODV＝a+b·n+c·T+d·exp(T)其中：EODV为放电终止电压，n为充放电循环次数，T为充放电循环中在轨数据或试验数据中镉镍蓄电池的每个循环平均温度，a、b、c、d为模型参数；EODV1=a+b·1+c·T1+d·exp(T1)+ϵ1...EODVi=a+b·i+c·Ti+d·exp(Ti)+ϵi...EODVN=a+b·N+c·TN+d·exp(TN)+ϵN]]>其中EODVi和Ti分别表示第i次循环放电终止电压测量值和在轨数据或试验数据中镉镍蓄电池的本次循环平均温度，N为总循环次数，εi为随机误差；记Y＝(EODV1,EODV2,…,EODVN)Tβ＝(a,b,c,d)TX=11T1exp(T1)12T2exp(T2)············1NTNexp(TN)]]>则有Y＝Xβ，a、b、c、d四个参数由下式求得：β^=(XTX)-1(XTY);]]>5)寿命预测分析利用步骤4)得到的退化模型，基于步骤3)得到的所有预处理后的数据，用伪寿命法对镉镍蓄电池进行统计，给出不同寿命次数下的可靠度值和某一可靠度下的寿命估计值，最终得到蓄电池的寿命预测结果。...

【技术特征摘要】
1.一种基于性能退化的卫星小子样镉镍蓄电池寿命预测方法，其特征在于步骤如下：1)选取EODV作为关键性能退化量，表征镉镍蓄电池的寿命和可靠性并明确失效标准；2)收集原始数据；对性能退化试验数据、寿命试验数据、在轨性能遥测数据中的镉镍蓄电池的温度、EODV、EOCV数据进行收集，并作为原始数据；3)原始数据预处理对步骤2)产生的原始数据中由于各种原因产生的数据野点或数据缺失情况进行预处理；4)采用线性退化模型对EODV进行建模EODV＝a+b·n+c·T+d·exp(T)其中：EODV为放电终止电压，n为充放电循环次数，T为充放电循环中在轨数据或试验数据中镉镍蓄电池的每个循环平均温度，a、b、c、d为模型参数；EODV1=a+b·1+c·T1+d·exp(T1)+ϵ1...EODVi=a+b·i+c·Ti+d·exp(Ti)+ϵi...EODVN=a+b·N+c·TN+d·exp(TN)+ϵN]]>其中EODVi和Ti分别表示第i次循环放电终止电压测量值和在轨...

【专利技术属性】
技术研发人员：宫颖，戴孟瑜，潘正强，王晶燕，刘红雨，
申请(专利权)人：北京空间飞行器总体设计部，
类型：发明
国别省市：北京;11