兆瓦级探月火箭空间核电源系统设计与性能研究

针对目前空间核电源在深空探测领域功率不足的问题，结合热离子热电转换空间核电源和碱金属热电转换空间核电源的发电方式，提出一种新型空间核电源。计算堆芯有效增殖因子、功率峰值因子、冷却剂空泡系数和停堆深度等安全性参数，并通过分析接收极功函数和碱金属热电转换系统电流密度等性能参数。之后，对比耦合发电系统与原热离子热电转换空间核电源和碱金属热电转换空间核电源的效率，发现新型耦合发电系统发电效率分别较另两种发电系统提高约6％和约10％。最后建立动态模型进行分析，确保核电源可以稳定运行，为大功率核电源设计提供理论依据。     

机载电源系统的供电转换技术

主要是以某型飞机的机载电源系统为平台,重点分析了该机型的电源系统的供电转换功能和对用电设备的影响,并介绍了该机型的供电转换技术的基本原理,转换瞬态的细节,其中也对不中断转换供电（NBPT）做了详细说明。     

临近空间太阳电池组件热力学特性仿真分析

临近空间飞行器依靠搭载的柔性太阳电池组件和储能电池组构成的能源系统,可在临近空间长期飞行和驻留,完成地面观测、无线通信、军事侦察等任务,因而成为各国航天航空领域发展的热点之一。由于太阳电池组件能量转化效率只有20%左右,大部分太阳光能量吸收后转化为热。这部分热传导到高空气球内部,将造成内部气流紊乱,增加高空气球姿态控制难度,而温度升高引起的热应力甚至可能破坏柔性太阳电池组件。本文通过计算机模拟太阳组件在高空气球蒙皮上的工作条件,建立组件结构模型及热传递数学模型,仿真得到电池组件实际工作时的温度场和应力场分布情况,对高空气球供电组件的结构优化、工作状态的掌握具有指导意义。     

地面长期贮存卫星电源单机工作寿命可靠性建模与预计

卫星电源分系统电子单机可靠性预计通常采用元器件计数分析法或元器件应力分析法计算电子设备长期工作期间失效率,然后进行设备的可靠性预计.针对一些装备型号要求卫星在出厂测试完毕后,要在地面贮存一段时间然后择机发射需求,在卫星设计阶段开展地面贮存对电子设备在轨工作可靠性的影响进行分析,建立电子设备地面存储后的在轨使用可靠性模型.采用元器件计数分析法对电源控制器设备地面贮存工作状态失效率和发射入轨工作状态失效率进行计算,利用电子设备地面存储后的在轨使用可靠性模型对某卫星电源单机贮存后再使用可靠度进行了估计分析.并分析得出结论地面贮存时间大于1年,则地面贮存对电源设备可靠性的影响就不能忽略.该可靠性分析模型可以综合地面存储和在轨使用对电源设备的可靠性的综合影响,有效解决了地面长期贮存电源设备可靠性的分析难题.     

我国载人航天电源系统的技术发展成就及趋势

载人航天电源系统是一个庞大的系统工程，状态复杂、可靠性要求高、技术难度大。本文在阐述我国载人航天电源系统组成和特点的基础上，从电源系统架构、太阳电池翼、储能电池组、并网控制以及在轨维修与更换等方面，详细论述了我国载人航天电源系统的各阶段技术突破和技术引领，并对后续载人月球探测提出展望，梳理了能源系统重点研究方向和关键技术，为未来载人月球探测任务顺利实施奠定技术基础。     

无人机地面控制站 应急电源逆变控制系统设计

为了给地面控制站提供安全可靠的应急电源,文章主要根据由DSP数字技术+脉宽调制SPWM驱动+IGBT+隔离滤波为一体化设计发展起来的一个新型UPS电源系统,并对逆变控制系统进行了硬件和软件设计。通过对控制系统的仿真验证,得出所需的稳定的三相交流电,说明该电源逆变控制系统可以为无人机地面控制站提供安全可靠的应急电源。     

一种星载多路输出电源控制环路设计

由于星载多路输出电源工作过程对稳定性要求较高，工程上很难建立准确的环路模型，针对设计难点，提出了基于开关网络平均建模法的BUCK+半桥多路输出变换器闭环控制方案，结合具体电源指标对参数进行了验证，结果满足设计要求，该电源控制环路设计对于卫星二次电源工程应用具有一定的指导意义。     

某型训练指挥台电源系统的优化设计

电源系统是为某型训练指挥台内部各设备提供能源支持的基础单元。通过对电源系统的组成结构和功能的系统分析,针对电源系统存在的 3个方面不足,包括:启动冲击电流过大、电源开关存安全隐患以及风扇组交流负载消耗不合理,提出相应的优化措施,即:应用软启动电源降低启动冲击电流、利用低压控制高压提高安全性、使用直流风扇替换交流风扇降低交流负载消耗。实际应用表明,在采用上述优化措施后系统的可靠性和安全性均得 到了明显提高,达到了优化的目的。     

基于电源纹波的功率负载旁路检测方法

传统功率器部件的工作状态往往需要大量的传感器资源，并占用较多的无线/有线复用通信资源。为了实现功率器件的智能状态检测，降低使用传感器的复杂性，增强系统的可靠性，提出了一种基于电源状态检测的功率器部件旁路多点状态的检测方法。该方法的创新点体现于在不修改原有电路结构的情况下，旁路采集电源纹波作为功率器件工作状态的重要特征。在此基础上应用信号处理算法分析电源纹波的频域信息并构建数据集，进一步通过机器学习方法区分功率器件的各自工作状态。通过对大功率LED二极管PWM调制的纹波进行探测，对提出的相关方法进行了实验验证。实验结果表明，该方法检测性能优越、对环境不敏感，实现了更加智能、可靠、可拓展的功率器部件智能检测。