37、航天器电源管理与分配系统解析

航天器电源管理与分配系统解析

1. 引言

在理想情况下,如果航天器内的各种电子设备能在相同电压下运行,且设备的负载需求恒定并等于能源产生的功率,那么电源管理与分配(PMAD)子系统就可简化为互连线束或母线排。然而,实际情况并非如此,航天器内的电子负载需要不同电压才能运行,并且在其任务寿命期间,航天器的各种组件有特殊的功率需求。例如,星载计算机和内务管理设备的功率要求与通信子系统中的固态功率放大器(SSPA)或行波管放大器(TWTA)截然不同。

太阳能电池阵会随时间老化,在轨道日食结束后会输出更多功率和更高电压,而在日食期间则停止供电。电池在充电和放电过程中需要控制和监测,并且为了延长使用寿命需要进行定期维护。航天器电源母线的输出阻抗需要作为整个系统的一部分进行指定、设计和分析。此外,还需要一个适当的熔断和开关负载分配系统,以将故障组件与子系统的其余部分隔离开来。

PMAD子系统负责管理这些广泛变化的负载需求以及能源的产生和分配。它还负责航天器母线的自主控制,因此为了确保可靠性,其内部必须具备冗余设计,并提供地面控制功能和遥测数据。

1.1 理想电源系统

随着航天器预期寿命的增加,提高电源子系统的效率和降低质量对于延长航天器寿命和增加寿命末期(EOL)功率余量变得越来越关键。理想的电源系统应能以100%的效率提供功率,重量为零,且体积无限小。PMAD子系统是整个电源系统的重要组成部分,其设计对于为特定任务提供最高效率的解决方案至关重要。目标是实现尽可能高的系统效率,并且与任何子系统设计一样,其优化应服从于整个电源系统的优化。

以典型的通信卫星系统为例,其主要功能是以最小、最轻的卫星在最多的信道和多波束中传输最大量的射频

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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