5、航天器电力技术:从基础到应用

航天器电力技术:从基础到应用

1. 航天器电力发展的开端

1957 年 10 月 4 日,184 磅重的人造卫星斯普特尼克一号发射升空,它仅搭载了银锌原电池作为唯一的电源,为两个发射器提供 1 瓦电力,三周后发射器停止工作,卫星于 1958 年 1 月重返大气层,这标志着太空时代的黎明。此后不久,先锋一号发射,它是第一颗搭载太阳能电池和二次(可充电)电池的卫星,电池用于在卫星处于日食期间提供电力。

自那时起,人造卫星的复杂性和对电力的需求呈指数级增长。如今,卫星已成为现代通信、气象、观测、导航、大地测量、国防、娱乐以及科学发现等领域不可或缺的工具。从发射频率来看,过去 40 年全球航天器发射数量不断增加,卫星的规模也日益增大。表 1 展示了几种当前运载火箭的有效载荷能力:
| 运载火箭 | 近地轨道(LEO)有效载荷(kg) | 地球同步轨道(GEO)有效载荷(kg) | 地球同步转移轨道(GTO)有效载荷(kg) |
| — | — | — | — |
| Delta II - 7925 | 5,000 | 1,800 | - |
| Titan IV | 17,700 | 4,450 | - |
| Ariane 5 | 6,800 | - | - |
| Proton K | 20,100 | 2,100 | 4,615 |
| Shuttle | 24,400 | 5,900 | - |

尽管现代发射系统能够轻松将巨大的有效载荷送入轨道,但发射成本仍然极高,通常每千克进入近地轨道的成本高达数千美元。这使得航天器设计中对最小质量和高系统可靠性的要求极高,尤其是对于总线系统。与地面和机载电力系统相比,空间电

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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