摘要:卫星电池组温度监测系统。该系统由计算机控制,在不同充电和放电条件下,监测电池组每节电池的温度,进行电池性能评估,优先出温度一致性高的电池,用于卫星供电。该系统已经成功应用于清华大学微小卫星的电池性能评估和优选中。
关键词:卫星电池组
温度监测 性能评估 太空中太阳能是卫星首选电池,但是卫星进入地球的阴影区,就必须改由电池组供电。地球同步轨道下每天最长阴影时间为72分钟,近地球轨道下为30分钟。一般来说,电池组限制了卫星的寿命。 由于电池串联使用, 1 电池组温度监测原理 清华大学微小卫星对电池组温度监测系统的要求为: 测温范围:-10℃~60℃ 测量误差:<0.2℃ 采样频率:>1kHz 模拟集成温度传感器[1]和数字集成温度传感器[2]是常用的新型温度传感器,但是前者测温精度不够高,后者转换时间太长。传统的电桥测量热电阻的测温方法[3]由于测量元件多,精度和抗干扰能力不足。因此,常用的测温方法很难满足卫星电池组温度监测的特殊要求。 2 硬件组成 卫星电池组温度监测系统框图见图1。计算机通过数字I/O卡输出6位数字量到多路温度选通电路,选通单节电池的温度,经过温度监测电路处理后送A/D采集卡。 温度监测电路见图2。PT1~PT64为铂电阻PT1000,分别固定在各节电池表面。ADT70为PT1000的专用芯片。为了提高各路温度测量的一致性,系统共用一个ADT70,采用继电器KT1~KT64选通各温度传感器。为减小重量和体积,系统采用单电源供电,串联偏移电阻可以将温度测量范围扩展到零度以下。 根据输出电压计算温度的公式如下: T=[(U×R1)/249.56]-(R2/3.85)
(1) 其中,U为输出电压,R1为RGA和RGB之间的电阻,R2为偏移电阻。 实际取R1=5kΩ,R2=80kΩ,则温度测量范围为-20℃~80℃,电压随温度变化率为49.9mV/℃。 2.2 多路温度选通电路 模拟开关导通电阻太大,不能用于电池组多路温度选通。一般采用机械继电器实现电池组多路温度选通。但是机械继电器存在明显的噪音,开关速度和长期可靠性远远不能满足要求,而且和数字电路的接口需要附加驱动电路,重量和体积过大,因而不能满足卫星电池组温度监测要求。采用光电继电器,可以很好地解决以上问题。 多路温度选通电路见图3。D1~D6为数字量输入,U0~U8为74HC138译码器,实现64选1。光电继电器KT1~KT64用于多路温度选通。其中,1kΩ电阻为光电继电器输入限流电阻。 光电继电器选用日本松下电工生产的AQW212,具体参数为:耐压60V,驱动电流0.9mA,连续负载电流350mA,平均动作时间0.65ms,导通电阻约0.83Ω,开路泄漏电流<1μA,没有噪音和开关次数的限制。而普通机械继电器的参数为:动作时间>30ms,开关次数<10
9,驱动电流>100mA,开关噪音随容量的增大而增大;普通模拟开关导通电阻约为300Ω。可见新产品光电继电器具有更优的性能。 2.3 软件校正 为了进一步提高测温精度,需要对PT1000非线性度和导线电阻进行校正。 PT1000电阻R计算公式如下: R=(1+αt+βt2+…)
×1000+r (2) 其中,r为传感器导线电阻和光电继电器导通电阻总和,为系统误差,可以通过软件进行校正。α、β分别为PT1000电阻率温度系数的各次项系数,一般情况下只取一次项系数简化计算,全量程非线性误差<1℃。 3 本电路的应用 系统程序流程图如图4。实际测试对象对40节镉镍电池SANYO
KR-7000F型(容量7安时)。0.7A充电温度曲线见图5,3.5A放电到1V温度曲线见图6,1℃Ω负载温度曲线见图7。 (1)对单个过程全部电池温度曲线取平均,获得一条平均曲线。 (2)计算各电池曲线和平均曲线的均方差,但到本过程各电池温度一致性系数。 (3)根据卫星对不同过程的要求程度,对各过程的温度一致性系数进行加权平均,得到全过程各电池温度一致性系数。 (4)对全过程各电池温度一致性系数进行电池性能评估排序,优选出温度一致性最高的部分电池组成卫星电池组。 根据3.5A放电到1V温度曲线,电池温度一致性见分析表1(按顺序从左到右、从上到下),电池性能评估排序见表2。其中最优的十节电池用于卫星供电,各批合格电池可重新组合再进行优选。 表2 电池性能评估排序 卫星电池组温度监测系数特点如下: (1)采用光电继电器AQW212选通多路PT1000,共用一个专用芯片ADT70直接将电阻输变成电压输出到A/D采集卡,测温误差<0.2℃,采样速率>2kHz。 (3)针对卫星对不同过程的要求程度,对每节电池各过程的温度曲线进行加权处理,进行电池性能评估和优选。 该系统已经成功用于清华大学微小卫星电池性能的评估和优选中。由于具有长期可靠性和重量轻、体积小的优点,该系统还可以应用于太空飞行中卫星电池组的温度实时高精度监测;同时在民用电池性能评估和优选中,也有广泛的应用前景。
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