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针对容量增量分析(ICA)法应用在卫星电池的健康状态(SOH)估计中存在较大误差的问题,提出了基于带平滑处理并使用放电数据的容量增量分析(SD-ICA)的电池健康状态估计方法。首先,利用光滑样条函数的拟合结果具有二阶导连续的特性,对低分辨率的遥测数据进行平滑处理,从而提高了计算结果的准确性。其次,针对ICA必须使用微小电流放电数据的限制,推导出有负载条件下的容量增量(IC)计算方法,降低了对卫星电池放电工况的要求。最后,利用IC曲线的第一特征点(FOI1)与电池容量的关系,对卫星电池的健康状态进行估计。经验证,所提方法具有对数据分辨率要求低、不需要增加电池工况、计算简便等优势,可以准确地从卫星遥测数据中估计电池健康状态。研究成果在卫星电池的健康管理和任务规划中具有重要的应用价值。 相似文献
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研究了一类约束条件复杂、具有多时间窗口特性的天地测控资源联合调度问题。建立了涵盖多种约束的问题数学模型和基于测控弧段时间序的无圈有向图模型,提出了一种蚁群优化-模拟退火算法(ACO\|SA)求解问题。探讨了两种算法的融合策略,完成了包括状态转移规则、可行解生成策略、信息素更新准则、邻域结构、快速退火计划等关键技术的设计实现。多个算例仿真和结果分析表明,测控弧段时间序能保证ACO\|SA得到高质量的优化结果,模拟退火机制能有效提高蚁群优化算法的收敛速度和求解质量,相比于基本遗传算法和先到先服务算法,ACO\|SA能得到质量更好的解。 相似文献
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针对小天体探测存在显著通讯延迟、任务执行效率低等问题,梳理了小天体探测智能规划需求,面向自主绕飞任务开展了智能规划研究。首先将该问题分解为平台任务智能规划和载荷任务智能规划两部分。针对平台任务智能规划问题,基于PDDL语言设计了探测器自主管理知识模型,提出了基于状态时间线扩展的求解算法;针对任务智能规划问题,建立了基于CSP问题的智能规划数学模型,提出了基于遗传策略的求解算法。最后开发了仿真系统进行算法验证。仿真结果表明:该方法可综合平台与载荷需求,在存储、能源、通信等多种约束条件下,对绕飞探测任务进行统一的任务规划,并得到指令序列和动作序列,能够提高任务管控的智能化程度,降低任务操作的复杂性。 相似文献
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