CubeSat 存储电池放电建模：等效电路与机器学习方法的比较
软件工程
2025-07-22 v1
摘要
本文的主题是研究和比较两种 CubeSat 卫星电池放电建模方法：分析法（基于等效电路）和机器学习法。文章旨在对 CubeSat 卫星电池放电的建模方法进行理性选择。对卫星电池放电的建模将使我们能够预测断开自主电源系统的后果，并确保轨道上设备的容错性。因此，该研究具有相关性和前景性。本研究基于卫星数据进行分析，显式基于电源系统的轨道数据样本进行，包含文章发布时可用的数据。数据集包含卫星五侧电池和太阳能板的电压、电流和温度数据。在此背景下，考虑了两种方法：基于物理定律的分析建模和基于经验数据的机器学习建模。结果：对建模结果的比较分析表明，等效电路方法具有透明性优势，即它识别出有助于理解关系的可能参数。然而，该模型对环境变化或非标准卫星行为的灵活性较差。机器学习模型显示出更精确的结果，因为它可以考虑复杂的依赖关系并适应实际条件，即使这些条件偏离理论假设。
引用
@article{arxiv.2507.15666,
title = {Modeling CubeSat Storage Battery Discharge: Equivalent Circuit Versus Machine Learning Approaches},
author = {Igor Turkin and Lina Volobuieva and Andriy Chukhray and Oleksandr Liubimov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.15666},
year = {2025}
}
备注
13 pages, 15 figures