一种航天器能源系统设计方法技术方案

本发明专利技术涉及一种航天器能源系统设计方法，包括以下步骤：S1、构建通用航天器供配电系统模型；S2、使用先验的在轨数据，输入循环神经网络RNN进行数据泛化，实现先验经验数据的精细化挖掘；S3、构建实际航天器供配电系统模型；S4、地面设计阶段，根据航天器任务序列对能源平衡进行归类和建立子样本，生成地面测试用例；S5、根据航天器地面实际测试数据采用数据挖掘的方法，对实际航天器供配电系统模型可建模状态进行校正、无法建模状态进行数据拟合；S6、在轨运行阶段，根据在轨实测数据采用数据挖掘的方法，对实际航天器供配电系统模型进行在轨高精度校正。有益效果是根据运行环境、任务序列、各单机工作状态及以往在轨数据设计航天器能源分系统。天器能源分系统。天器能源分系统。

【技术实现步骤摘要】
一种航天器能源系统设计方法


[0001]本专利技术涉及航天
，具体涉及一种航天器能源系统设计方法。

技术介绍

[0002]随着航天任务的日益多样化和复杂化，航天器在初始设计和地面验证的过程中，需要对各分系统进行精细化验证。能源分系统是航天器在轨有效工作的重要支撑和保障，能源分系统的合理补给和分配直接关系到航天器完成任务的效能，以往航天器能源分系统的设计都是按最恶劣情况、最大包络进行计算，未充分考虑不同工作模式下帆板充电效能和各单机的开关时序等情况。
[0003]循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)是神经网络的一种，对具有序列特性的数据非常有效，能挖掘数据中的时序信息以及语义信息。LSTM、GRU两者都是RNN的变种。长短期记忆网络(LSTM，Long Short
‑
Term Memory)是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN(循环神经网络)存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。GRU，Gated Recurrent Unit，门控循环单元，是在RNN上多加了几个门，目的和LSTM基本一样，为了加强RNN神经网络的记忆能力。
[0004]本专利技术对航天器能源系统设计方法作了技术改进。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是，提供一种根据运行环境、任务序列、各单机工作状态及以往在轨数据设计航天器能源分系统的方法。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案是一种航天器能源系统设计方法，包括以下步骤：
[0007]S1、构建通用航天器供配电系统模型；
[0008]S2、使用先验的在轨数据，输入循环神经网络RNN进行数据泛化，实现通用航天器供配电系统先验经验数据的精细化挖掘；
[0009]S3、构建实际航天器供配电系统模型；
[0010]S4、地面设计阶段，根据航天器任务序列对能源平衡进行归类和建立子样本，同时生成地面测试用例；
[0011]S5、根据航天器地面实际测试数据采用数据挖掘的方法，对实际航天器供配电系统模型可建模状态进行校正、无法建模状态进行数据拟合；
[0012]S6、在轨运行阶段，根据在轨实测数据采用数据挖掘的方法，对实际航天器供配电系统模型进行在轨高精度校正。
[0013]优选地，所述的一种航天器能源系统设计方法，还包括以下步骤：
[0014]S7、对航天器供配电系统智能化高精度能源分析，改进先验经验的通用航天器供配电系统模型。
[0015]优选地，所述通用航天器供配电系统包括能源供给端和能源消耗单机。
[0016]优选地，所述能源供给端包括太阳能帆板、太阳能电池阵、电源控制器、蓄电池，所述能源消耗单机包括系统级和组件级能源消耗单机；所述系统级能源消耗单机包括载荷分系统、测试/数传分系统、热控分系统和姿轨控分系统，所述组件级能源消耗单机包括反作用轮、电推进系统、加热器、制冷器、收/发天线、数据处理、转台、探测器。
[0017]优选地，所述的一种航天器能源系统设计方法，步骤S2使用先验的在轨数据，输入门控循环单元GRU神经网络进行数据泛化，低频在轨数据经过数据预处理、特征提取、关系推断和信息重建获得高频在轨数据，实现通用航天器供配电系统数据模型的精细化挖掘，具体包括以下步骤：
[0018]S21、对航天器能源消耗单机能源消耗情况精细化挖掘；
[0019]S22、对航天器能源供给端能源输出情况精细化挖掘；
[0020]S22、根据太阳能帆板光照情况对能源输出情况精细化挖掘。
[0021]优选地，所述的一种航天器能源系统设计方法，步骤S3：根据实际航天器的配置，调用通用航天器供配电系统模型库中的能源供给端和能源消耗单机，快速集成实际航天器供配电系统模型。
[0022]优选地，所述的一种航天器能源系统设计方法，步骤S4：地面测试用例，包括航天器正常模式、任务模式、机动模式地面测试用例。
[0023]优选地，所述的一种航天器能源系统设计方法，步骤S6：根据不同航天器任务序列、不同在轨运行环境的在轨实测数据进行在轨高精度校正。
[0024]优选地，航天器不同在轨运行环境指航天器处于阳照区或者地影区、航天器的姿态和太阳帆板入射角不同。
[0025]优选地，所述的一种航天器能源系统设计方法，步骤S7：通过自动化生成航天器供配电系统地面和在轨测试用例、自主评估航天器供配电系统能源平衡情况进行智能化高精度能源分析。
[0026]本专利技术一种航天器能源系统设计方法有如下有益效果：通过结合以往航天器地面和在轨的先验知识，通过智能学习的方式，将不同工作模式下、不同种类单机能源消耗进行深度挖掘，并建立能源消耗模式库，为航天器能源分系统的快速设计和精准化测试打下坚实基础；同时航天器在轨运行阶段，通过遥测数据对模型库中的模型参数和组合序列进行自主修正，大大避免人为因素的影响，保证航天器在轨能源分系统的准确评估和有效工作。
【附图说明】
[0027]图1是一种航天器能源系统设计方法步骤图。
[0028]图2是一种航天器能源系统设计方法构建的通用化航天器供配电系统架构图。
[0029]图3是一种航天器能源系统设计方法高精度智能化定制化能源分析示意图。
[0030]图4是一种航天器能源系统设计方法不同任务工况下航天器能源消耗分析结果示意图。
[0031]图5是一种航天器能源系统设计方法航天器细化能源平衡分析结果示意图。
【具体实施方式】
[0032]下面结合实施例并参照附图对本专利技术作进一步描述。
[0033]实施例
[0034]本实施例实现一种航天器能源系统设计方法。
[0035]本实施例一种航天器能源系统设计方法根据航天器运行环境、任务序列、各单机工作状态及以往卫星在轨数据合理的设计能源分系统，并通过研制过程进行验证确保设计的精准性至关重要，同时也为能源分系统的优化设计提供新的解决思路和方案，卫星在轨运行后，可以根据卫星真实在轨飞行数据，校正地面模型，为后续卫星在轨任务规划执行提供保障。
[0036]本实施例一种航天器能源系统设计方法通过结合以往航天器地面和在轨的先验知识，通过智能学习的方式，将不同工作模式下、不同种类单机能源消耗进行深度挖掘，并建立能源消耗模式库，为后续航天器能源分系统的快速设计和精准化测试打下坚实基础。同时航天器在轨运行阶段，可以通过遥测数据对模型库中的模型参数和组合序列进行自主修正，可以大大避免人为因素的影响，保证航天器在轨能源分系统的准确评估和有效工作。图1是一种航天器能源系统设计方法步骤图，如附图1所示，本实施例一种航天器能源系统设计方法具体步骤如下：
[0037]一、图2是一种航天器能源系统设计方法构建的通用化航天器供配电系统架构图。如附图2所示，本实施例一种航天器能源系统设计方法基于先验经验的通用航天器供配电系统，所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种航天器能源系统设计方法，其特征在于包括以下步骤：S1、构建通用航天器供配电系统模型；S2、使用先验的在轨数据，输入循环神经网络RNN进行数据泛化，实现通用航天器供配电系统先验经验数据的精细化挖掘；S3、构建实际航天器供配电系统模型；S4、地面设计阶段，根据航天器任务序列对能源平衡进行归类和建立子样本，同时生成地面测试用例；S5、根据航天器地面实际测试数据采用数据挖掘的方法，对实际航天器供配电系统模型可建模状态进行校正、无法建模状态进行数据拟合；S6、在轨运行阶段，根据在轨实测数据采用数据挖掘的方法，对实际航天器供配电系统模型进行在轨高精度校正。2.根据权利要求1所述的一种航天器能源系统设计方法，其特征在于还包括以下步骤：S7、对航天器供配电系统智能化高精度能源分析，改进先验经验的通用航天器供配电系统模型。3.根据权利要求2所述的一种航天器能源系统设计方法，其特征在于：所述通用航天器供配电系统包括能源供给端和能源消耗单机。4.根据权利要求3所述的一种航天器能源系统设计方法，其特征在于：所述能源供给端包括太阳能帆板、太阳能电池阵、电源控制器、蓄电池，所述能源消耗单机包括系统级和组件级能源消耗单机；所述系统级能源消耗单机包括载荷分系统、测试/数传分系统、热控分系统和姿轨控分系统，所述组件级能源消耗单机包括反作用轮、电推进系统、加热器、制冷器、收/发天线、数据处理、转台、探测器。5.根据权利要求4所述的一种航天器...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘芳，孙宁，李东南，陈娟，刘晨龙，董洁雯，
申请(专利权)人：上海微小卫星工程中心，
类型：发明
国别省市：