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探索空间电源系统寿命预测技术的发展难点与路径

2020-03-16 286 上传者：管理员

摘要：在空间飞行器在轨工作期间，电源系统因受空间环境及自身工作特性的限制，性能会发生衰减，故而影响到飞行器的供电和工作寿命。基于此，本文从空间电源系统的工作原理入手，对导致能源衰减的主要因素进行了分析和研究；并结合目前国内在电源寿命预测技术方面的进展，给出了目前寿命预测技术所面临的难点及后续的主要攻关方向，旨在为其后续工程化应用和实施提供解决途径。

关键词：
发展
寿命预测
电源
综述
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1、引言

空间电源系统作为航天器的重要组成部分，负责为航天器所有设备提供稳定、可靠的能源，对航天器的性能、可靠性和寿命起着决定性作用。虽然卫星电源系统种类繁多，但空间在轨卫星90%以上均采用“太阳电池阵－蓄电池组”联合供电系统。航天器在轨期间，受带电粒子辐射、空间碎片等空间环境影响以及工作电流、放电深度等自身工作特性的限制，寿命会随部件失效或性能衰减逐步降低，进而影响航天器的寿命。从美国针对GPS卫星开展的限寿产品专项研究的结果来看，影响卫星寿命的主要因素包括太阳电池阵退化、蓄电池放电容量退化和在轨环境导致的原子钟晶体管退化，其中最可能的限寿产品是太阳电池阵和蓄电池^[1]。因此，确定影响空间电源系统性能的主要因素，建立模型开展寿命预测，并提出针对性的解决措施，成为航天器实现长寿命工作的关键。

本文从空间电源系统的工作原理出发，结合电源系统的工作环境，分析了影响电源系统寿命的主要因素，结合目前国内在电源寿命预测技术方面的进展，提出了目前所面临的难点及后续的主要攻关方向，为其后续工程化应用和实施提供解决途径。

2、空间电源系统工作原理

基于太阳电池阵－蓄电池组联合供电的空间电源系统一般由太阳电池阵、蓄电池组和电源控制装置组成。其中太阳电池阵主要利用光伏效应将太阳能转换为电能，在光照区为负载供电和蓄电池组充电，多余能量分流;蓄电池组则主要提供航天器阴影区的能量供给;电源控制装置主要负责能量的控制、调节，维持母线的稳定。

由于电源控制装置主要由电子元器件组成，并且安装在舱内，受工作环境影响较小;并且从美国导航卫星实际数据分析来看，其工作寿命不是影响航天器寿命的主要方面，因此本文主要内容均围绕太阳电池阵和蓄电池组进行探讨。

太阳电池是把光能直接转换为电能光电转换器件，其核心是PN结。当太阳光照射太阳电池，太阳电池吸收光能并产生电子－空穴对，受内部电场的作用，电子流向N区，空穴流向P区，从而导致Ｎ区电子过剩，P区空穴过剩,N区和P区之间就产生了光生伏打电动势，当接通外电路时便输出了电能^[2]。表征太阳电池性能的参数有开路电压、短路电流、填充因子、转换效率等，其中填充因子是衡量太阳电池性能优劣的重要参数，填充因子越大，输出功率越接近极限功率，晶体完整性、基区参杂浓度和光照强度都会对填充因子产生重要影响。

蓄电池一般由正极、负极和电解质组成，工作状态分为放电和充电两种，当处于放电状态时，负极氧化正极被还原，电子从负极通过外电路流向正极;当处于充电状态时，正极氧化负极被还原，电子通过外电路由正极流向负极。电池的充放电过程是离子在正负极和电解液中扩散和迁移的过程，因此，离子的迁移和扩散是影响电池性能的关键因素。

3、影响电源系统寿命的主要因素

3.1 影响太阳电池寿命的主要因素

太阳电池性能主要受晶体完整性、PN结完整性、基区参杂浓度和光照强度等因素影响，上述因素一方面和太阳电池的生产加工工艺相关，另一方面则与太阳电池外部工作环境有关。由于目前太阳电池生产工艺较为成熟，且在装器之前均经严格筛选检测，因此影响其空间工作性能的主要是空间环境。

太阳电池阵经历的空间环境包括粒子辐射、等离子体、原子氧和空间碎片等，其中导致其性能衰减的主要因素是高能质子和电子辐射^[3]。地球辐射带中存在大量带电粒子，其进入太阳电池会使晶格原子发生位移，导致晶格缺陷，从而缩短载流子寿命，引起太阳电池性能的退化，进而影响太阳电池的寿命。同时，空间环境下的磁层等离子体还可造成太阳电池表面电荷的积累，发生电弧放电现象，导致太阳电池失效。空间碎片的撞击也会导致太阳电池内部受损而失效。目前太阳电池的防护方法主要是在外部加装玻璃盖片，一方面防止空间碎片带来的影响，另一方面屏蔽了大量的低能粒子。尽管如此，一定能量的高能粒子仍可以穿透防护盖片，造成太阳电池的性能下降。

3.2 影响蓄电池寿命的主要因素

蓄电池经过多次使用或循环充放电后，会出现正、负极阻抗升高，额定容量衰减。造成上述结果的主要原因如下:一方面由于充放电过程中电解液的分解或还原导致电极上产生钝化膜，电阻增大导致放电能力减弱，同时导致正负极材料结构变化也会导致容量直接衰减;另一方面则是由于外部环境导致蓄电池内部参数发生变化从而导致可用容量降低。蓄电池一般用SOH(state of health，为当前电池可放出容量与额定容量的比值)来评估其健康程度，它能够反映蓄电池使用过程中不可逆的容量衰减和电池的退化程度。影响SOH的主要因素有放电深度、充放电倍率、温度等^[4]。放电深度越大，电极反应越剧烈，会导致活性结构材料恶化，缩短循环寿命;充放电倍率越大，电池内阻增加越明显，容量损失越严重;温度过高，会破坏蓄电池内部的化学平衡，加速蓄电池老化，温度过低则会导致充电过程中电池负极表面容易发生电镀，降低蓄电池循环寿命。

4、电源系统寿命预测技术进展

4.1 太阳电池寿命预测技术

根据前述分析，目前影响太阳电池在轨性能的主要因素为高能质子和电子辐射，因此要实现太阳电池寿命的预测，就要分析高能质子和电子辐射对太阳电池性能的影响机理，并据此建立相应的模型，实现对太阳电池性能评估及寿命预测。

目前对太阳电池寿命预测的研究主要集中在电池性能参数变化规律和辐照造成的微观缺陷研究两个方面。参数性能变化主要对比辐照前后短路电流、开路电压等参数的变化，微观缺陷主要研究入射带电粒子对电池材料造成的损伤。美国喷气动力试验室、海军试验室等针对太阳电池在轨性能预测都开展了大量的工作，采用的方法主要有等效注量法、位移损伤剂量法和劳申巴赫方法等，各种方法的基本原理和优缺点见表1。其中等效注量法已经成为国际上预测空间GaAs单结电池在轨行为的通用方法，在实际工程应用中起到了重要作用。

表1 太阳电池寿命预测方法比较分析

4.2 蓄电池组寿命预测技术

随着蓄电池组使用次数的增加，受放电深度、充放电倍率及温度等参数影响，蓄电池组内阻会逐渐增加，性能退化。要进行蓄电池组寿命预测，就首先要分析蓄电池组受各类因素影响的规律，进而建立蓄电池组退化模型，同时利用相关算法，实现对蓄电池组剩余寿命进行预估。蓄电池组寿命预测方法主要包括基于经验的预测方法和基于性能的预测方法^[5]。基于经验的预测方法主要是利用数理统计方法对电池使用过程中的数据和经验知识进行分析，从而获得蓄电池组寿命的变化规律。该方法的优点是算法简单，实现方便，但是由于其是基于对已有数据和经验的分析，因此对于不同类型单体电池的适应性差，难以描述多因素导致的容量衰减情况。

基于性能的预测方法则主要包括退化状态识别和性能预测两个过程，其中退化状态识别是利用容量、电压、阻抗等参数的状态信息对蓄电池组性能退化状况进行估计;性能预测则是在蓄电池性能退化规律的基础上，利用算法对其后续的性能变化趋势进行预测。根据实现方式不同可分为基于模型的预测方法、基于数据驱动的预测方法和融合型方法，各类方法的对比分析见表2。

表2 蓄电池组寿命预测方法比较分析

5、电源系统寿命预测难点及途径

虽然国内在电源系统寿命预测方面开展了大量工作，但受试验手段、数据获取、算法研究等方面的限制，在某些方面还不成熟，存在很多挑战，具体如下:

(1) 寿命预测建模的全面性和适用性

无论太阳电池还是蓄电池组，其性能退化均同时受到多个因素的共同影响，其退化结果是不同应力共同耦合作用的结果，而各种应力引起的失效机理不一致，因此构建一个包含各个因素共同作用的全面预估模型存在很大挑战;且随着技术不断发展，太阳电池及蓄电池组在材料属性及组成上也有较大变化，给建立模型的适用性上造成了很大困难。

太阳电池之前的研究大多集中于单结电池，而随着航天技术的发展，效率更高的多结电池成为应用主流，多结电池和单结电池在退化机理上存在较大不同，使得原有针对单结电池建立的模型不再适用于多结电池;且之前大量的研究工作主要集中在能够穿透电池的MeV量级的高能粒子作用下的太阳电池辐照损伤，而对于小于200keV的低能质子对电池造成不均匀损伤研究较少，给电池在轨性能退化预测造成困难，目前低能质子辐照下空间太阳电池的辐照损伤效应和机理研究尚处于探索阶段。蓄电池组则经历了铅酸电池、镉镍电池到锂离子电池的发展过程，各类电池工作特性及性能均存在较大不同，且作为目前应用方向的锂离子电池在寿命预测的研究方法和预测方法上尚不完善，距离实际应用还有差距。

提升寿命预测模型的全面性和使用性，一方面要继续深入开展综合因素作用下太阳电池及蓄电池组本身退化机理研究，包括全量级辐照下对多结电池的影响机理研究、深化混合预测技术研究提升锂离子蓄电池组多因素作用下寿命预测的准确度等;另一方面可利用以往航天器的在轨数据，对现有预测模型进行修正，进一步提升模型的准确性和适用性。

(2) 寿命预测模型的验证和评估

寿命预测模型的验证和评估主要是验证模型的正确性，模型验证的有效性受到天地环境不一致、试验周期、数据有效性等因素限制，是电源系统寿命预测技术面临的主要难点之一。目前太阳电池及蓄电池组模型的验证均通过地面试验的方式实现，地面环境与空间环境的差异，单个应力与综合应力的差异均会导致模型验证的真实性;同时太阳电池与蓄电池组寿命均以数年计，如按正常规律验证模型会造成试验周期过长，且一旦出现反复，时间成本巨大;最后受不同太阳电池及蓄电池组在自身组成及外部环境等方面的差异，获取到的数据是否对所有的工况均适用需要进行细致有效的分析。

目前寿命预测模型的验证大多采用加速寿命试验的方式，但同时又带来了加速寿命模型正确性和合理性的验证及评估问题，对此要针对导致电源系统的退化因素进行全面识别，将各类因素对电源加速影响的机理进行分析，识别其中的决定性参数;依据决定性参数提出加速试验验证模型，提出加速试验方法;将加速试验数据与正常工作下的状态数据进行比对，对加速模型进行修正和完善，提升加速寿命试验验证的准确性。

(3) 寿命预测模型的在轨应用与管理

电源系统的寿命关系到整个航天器的寿命，目前主要研究多针对于寿命本身的预测，而对于在某些因素导致电源系统性能退化情况下如何实现电源系统寿命的最大化研究较少。寿命预测的最终目的不仅仅是获取剩余寿命数据，而是根据寿命预测数据开展航天器的在轨任务优化，实现能源利用的最大化和寿命最长化。根据航天器现有轨道和工作环境，对电源系统的发电量和剩余寿命进行提前预测，并据此进行航天器在轨管理策略研究，根据不同寿命状态进行负载的优化管理，控制蓄电池组放电深度、充放电倍率和外部温度，使电源始终工作在最优状态，在最大化利用能源同时，延长航天器的工作寿命。

6、结束语

作为一项复杂的系统工程，要实现电源系统寿命预测在航天器上的有效应用还面临诸多难点，无论在退化机理、模型建立还是在模型验证等方面还需继续开展深入研究。但随着航天技术的不断发展，上述难点终将被一一克服，电源系统寿命的准确预测也将为航天器任务规划、寿命延长提供良好的支撑。

参考文献：

[1]曾辉.导航卫星系统寿命保证相关问题研究[D].博士学位论文.武汉大学,2013.

[2]李国欣等著.航天器电源系统技术概论[M].北京:中国宇航出版社,2008.

[3]胡建民.GaAs太阳电池空间粒子辐照效应及在轨性能退化预测方法[D].博士学位论文.哈尔滨工业大学,2009.

[4]王志飞,罗广求等.空间锂离子电池寿命影响因素以及寿命预计[J].电源技术,2013,137(8):1336~1346.

[5]刘大同,周建宝等.锂离子电池健康评估和寿命预测综述[J].仪器仪表学报,2015,36(1):1~11.

杨友超,李海伟.空间电源系统寿命预测技术发展综述[J].宇航计测技术,2019,39(4):1-5.