5、航天器电力系统与环境因素解析

航天器电力系统与环境因素解析

1. 能源转换与存储选项

能源转换和存储在航天器运行中至关重要,不同的输入能源可以转换为不同的输出能源,以下是一些常见的能源转换和存储方式:
|输入能源|输出能源及对应转换存储方式|
| ---- | ---- |
|动能|飞轮、JxB推进器、电机、所有热力循环、火箭尾气、燃气轮机、辐射计等|
|光子|LED、放电装置、灯泡、激光与晶体管、微波、辐射器、化学激光、谐振腔、亚稳原子、摩擦发光等|
|化学能|电解、电离与复合、热化学电解、推进剂、炸药、光解电解、碰撞电离等|
|热能|欧姆加热器、热泵、相变材料、化学反应、高比热容材料、燃烧器、热集中器、热吸收器、摩擦等|
|电能|电池、燃料电池、超导磁体、电感器、热电装置、热离子装置、发电机、电容器、光伏电池、磁流体发电机、单极装置、强制发电机等|

对于不同任务的电力需求和持续时间,需要选择合适的能源系统。对于在较长任务框架内相对快速完成的活动,化学系统如一次电池、燃料电池或化学动态转换可能是合适的选择,具体取决于总功率需求。例如,一次电池常用于满足运载火箭本身的高功率和高能量需求,以及与爆炸级分离相关的烟火装置的启动。对于较长持续时间的任务,选择则限于太阳能电池阵与二次电池或再生燃料电池结合,或核系统,如反应堆或放射性同位素热电发生器。

然而,其他操作问题也会影响主要电源的选择。例如,太阳能电池阵在某些轨道上的生存能力可能使其不被选用,尽管它在质量、成本等限制范围内能够提供必要的功率。大型太阳能电池阵的受限机动性、核系统不可接受的红外信号水平,或与任务相关传感器的兼容性问题,也可能排除某些原本合理的主要电源选项。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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