伺服动力电源技术发展概述

近年来，机电伺服系统在航空、航天领域得到了广泛应用，逐渐形成了新的推力矢量控制和舵面控制实现方式，并推动了伺服动力电源的多样性发展。研究了国外运载火箭、导弹及飞机伺服动力电源技术的发展现状，梳理了各类场景中伺服动力电源的应用特点及未来需求，对比了常见的热电池、锌银电池、锂离子电池及涡轮发电等各类伺服动力电源的技术特点，并提出了高电压、高比功率、高比容量（新型电池，涡轮发电）、一体化/智能化/高可靠等伺服动力电源技术的未来发展方向。     

混沌多精英鲸鱼优化算法

针对无人机（UAV）的航迹规划问题，提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法（CML-WOA）的航迹规划方法。首先，在已知飞行环境下，建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数，将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题，利用CML-WOA求解模型来获得最优航迹。其次，为克服WOA易陷入局部最优的缺陷，引入立方映射混沌算子改善初始种群，增强种群多样性，并通过自适应框架融入正余弦算法（SCA），利用多精英搜索策略有效地提高了算法开发能力和探索能力。最后，使用贪婪策略保证了收敛效率。通过20个基准函数测试和航迹规划仿真实验对提出的改进WOA进行验证。结果表明:所提算法相对其他算法，寻优性能明显提升，具有较强局部最优规避能力和更高的收敛精度与收敛速度；能够稳定快速地规划出代价最少、满足约束的安全可行的飞行航迹。      

基于改进SSD的舰船目标精细化检测方法

以SSD为代表的主流深度学习方法在目标检测领域取得了显著的成绩，但由于该类方法只能以矩形框给出目标的概略位置，检测结果具有很大的背景冗余区域，特别是港口密集停泊的舰船在图像中会出现区域重叠，导致误检和漏检。针对以上问题，提出了一种具有旋转不变性的舰船目标精细化检测方法，该方法综合利用可变形卷积、可变形池化、旋转的边框回归和旋转的非极大值抑制等模块的优点，借鉴MobileNet架构对网络加速，通过学习密集区域目标的几何形变，有效预测目标的旋转角度，最终以旋转的矩形框给出目标的位置。实验结果表明，该算法可实现多类舰船目标类型区分和目标朝向判定的功能，有效地解决了实际应用中的目标精确定位定向难题，提高了自动目标识别的精确性，并满足工程应用的实时性要求。     

低温推进剂空间管理技术研究进展与展望

本文介绍了低温推进剂的性能优势与空间管理挑战，梳理了低温流体空间管理(CFM)技术特征及其研究现状，建议按照重力依赖型与重力无关型分类开展技术成熟度提升研究。调研了美国逾半个世纪的CFM技术搭载实验研究历程，分析了各类平台的工作特性与性能优势。基于我国航天发展现状与未来需求，探析了我国开展CFM技术攻关、飞行搭载实验的可行方案。建议在我国载人空间站规划舱内低温技术实验柜与舱外暴露平台实验模块，加速我国CFM技术向工程应用的转化。     

基于客流密度的地铁列车空调夏季送风温度控制模型研究

客流密度是影响地铁列车客室内热舒适性环境的重要因素,传统的地铁列车客室温度控制主要是根据UIC-553标准,以室内外温差作为控制核心.本文通过构建全尺寸地铁列车客室-乘客-空调送风耦合的一体化模型,利用实车试验与数值模拟相结合的方法,对地铁列车客室内的热舒适性展开研究.探讨客流密度对地铁列车客室内热舒适环境的影响规律以及不同客流密度下客室平均温度与空调送风温度之间的关系,得到了不同客流密度下能满足人体热舒适性体验的空调送风温度,提出了一种基于客流密度的地铁列车空调夏季送风温度控制模型.     

基于神经网络的磁平静期赤道电集流预测

利用BP神经网络技术分别对2008年后磁平静期印度扇区、秘鲁扇区以及CHAMP卫星的赤道电集流（EEJ）变化进行预测，其中神经网络训练数据为对应的2000—2007年磁平静期EEJ观测数据，输入参量为天数、地方时、太阳天顶角、太阳活动指数（F_10.7）、太阴时以及卫星地理经度，输出参量为EEJ.对EEJ预测结果进行了统计学分析，并且与实际观测结果进行对比.结果表明:BP神经网络对事件中EEJ的变化具有很好的预测能力，预测结果能够反映EEJ的重要分布特征；EEJ预测值与观测值之间具有很好的相关性，其中地磁台站观测值与预测值相关性系数可达85%以上.此外，将BP神经网络模型的预测结果与Yamazaki提出的经验模型结果进行对比，结果显示BP神经网络与其经验模型性能相当.研究结果表明，BP神经网络技术在平静期EEJ变化预测方面性能优异，具有良好的应用前景.      

功率级无刷直流电动机四象限运行模拟器设计

针对无刷直流电动机（BLDCM）驱动控制器在研发过程中全工况测试困难、测试成本高和研发周期长的问题，提出了一种采用分区间采样和解算方法的、具有四象限运行能力的功率级（PHIL）无刷直流电动机模拟器，替代实物电动机和机械负载装置完成对两两导通控制方式下无刷直流电动机驱动控制器的各项性能测试与可靠性试验。该模拟器由实时仿真器、电动机模拟变换器和多级式双向变换器3部分组成，实时仿真器负责采集被测电动机驱动控制器输出的PWM电压，实时解算电动机模型得到三相电流指令，控制电动机模拟变换器生成三相电流，多级式双向变换器负责维持模拟器输入、输出间的能量平衡关系，从而实现对四象限运行时无刷直流电动机的功率级模拟。实验结果表明:所提出的功率级无刷直流电动机模拟器模拟精度高、实时性好、测试灵活，能够有效替代实物电动机和机械负载装置，满足电动机驱动控制器的测试需求。      

Backstepping sliding-mode control of stratospheric airships using disturbance-observer

In the presence of unknown disturbances and model parameter uncertainties, this paper develop a nonlinear backstepping sliding-mode controller (BSMC) for trajectory tracking control of a stratospheric airship using a disturbance-observer (DO). Compared with the conventional sliding mode surface (SMS) constructed by a linear combination of the errors, the new SMS manifold is selected as the last back-step error to improve independence of the adjustment of the controller gains. Furthermore, a nonlinear disturbance-observer is designed to process unknown disturbance inputs and improve the BSMC performances. The closed-loop system of trajectory tracking control plant is proved to be globally asymptotically stable by using Lyapunov theory. By comparing with traditional backstepping control and SMC design, the results obtained demonstrate the capacity of the airship to execute a realistic trajectory tracking mission, even in the presence of unknown disturbances, and aerodynamic coefficient uncertainties.     

脉冲星方位误差估计的两步卡尔曼滤波算法

为了克服钟差和卫星位置误差对脉冲星方位误差估计的影响，设计了两步卡尔曼滤波（TSKF）算法。首先，介绍了脉冲星方位误差估计的传统模型，并通过分析和仿真验证了钟差、卫星位置误差以及2种误差同时存在时会使脉冲星方位误差估计结果产生较大偏差。其次，在传统的估计模型中加入了钟差和卫星位置误差，并将钟差和钟差变化率增广为新的状态量，从而推导出包含2种误差的新模型，并证明了该模型的完全可观测性；根据该模型并按照两步卡尔曼滤波原理，得到了TSKF算法的步骤。最后，通过仿真表明:在钟差和卫星位置误差同时影响下，传统脉冲星方位误差估计算法偏差较大且发散；TSKF算法则能够有效隔离2种误差的影响，使赤经和赤纬误差估计达到0.2 mas之内的精度。