【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及卫星故障预测，尤其涉及一种基于多模型组合的卫星电源系统故障预测方法。
技术介绍
1、随着航天技术的发展，卫星作为现代通信、导航和地球观测的关键工具，其稳定性与可靠性对于保障全球信息网络的流畅运行至关重要。卫星电源系统负责提供稳定、可靠的电力供应，以支持卫星上的各种载荷和设备正常工作。卫星电源系统主要包括太阳能板、蓄电池以及电源控制器等部分，这些组件在长时间的空间环境中运行，会受到宇宙射线、极端温差等多种不利因素的影响，常常面临故障风险，任何电源系统的故障都可能导致卫星功能部分或完全丧失。
2、利用故障预测技术能够预先判断系统状态和剩余寿命，增强在轨卫星的稳定性和安全性，保障任务连续性。电池在重复的充放电过程中会发生老化，表现为容量下降和内阻增加，通过预测电池的容量变化趋势以及失效阈值，有助于及时了解电池的性能和寿命。
3、近年来许多学者使用基于数据驱动的方法来预测不同电源系统的故障。例如，一种基于人工鱼群算法优化灰色神经网络的故障预测方法，通过预测某电源组合的输出电压信号来判断系统是否发生故障，仿真...
【技术保护点】
1.一种基于多模型组合的卫星电源系统故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于多模型组合的卫星电源系统故障预测方法，其特征在于，所述第一数据集包括各个充放电循环下锂电池的充电电压数据、充电电流数据和充电温度数据；所述第二数据集包括电池容量的历史数据。
3.根据权利要求1所述一种基于多模型组合的卫星电源系统故障预测方法，其特征在于，所述第一输入数据，其表达式如下：
4.根据权利要求1所述一种基于多模型组合的卫星电源系统故障预测方法，其特征在于，所述第二输入数据，其表达式如下：
5.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种基于多模型组合的卫星电源系统故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于多模型组合的卫星电源系统故障预测方法，其特征在于，所述第一数据集包括各个充放电循环下锂电池的充电电压数据、充电电流数据和充电温度数据；所述第二数据集包括电池容量的历史数据。
3.根据权利要求1所述一种基于多模型组合的卫星电源系统故障预测方法，其特征在于，所述第一输入数据，其表达式如下：
4.根据权利要求1所述一种基于多模型组合的卫星电源系统故障预测方法，其特征在于，所述第二输入数据，其表达式...
【专利技术属性】
技术研发人员：符方舟，于牧野，初未萌，吴志刚，
申请(专利权)人：中山大学·深圳，
类型：发明
国别省市：
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