无人机用燃料电池阴极供气系统建模与控制

燃料电池因其高效、无污染、噪声小等特点,被认为是未来最具有潜力的无人机（UAV）用动力源,燃料电池阴极供气系统的控制技术是决定燃料电池系统性能和可靠性的关键。针对无人机用质子交换膜燃料电池（PEMFC）阴极供气系统,首先,考虑外界温度、压力、空气密度以及雷诺数等随高度变化的参数,建立了跨高度离心空压机模型并分析了其在不同高度下的工作特性,基于无刷直流电机反电势特征构建了高速空压机驱动电机模型。其次,通过计算燃料电池阴极氧气和氮气的动态分压获取了PEMFC电堆输出电压。设计了基于分数阶PI^λD^μ的过氧比和阴极气压控制方法,驱动电机采用有限集模型预测控制（MPC）实现快速的转矩响应,仿真结果表明设计的控制器可在无人机跨高度运行条件下实现过氧比的快速调节,同时维持阴极气压稳定,满足燃料电池阴极供气需求。     

智能赋能流体力学展望

人工智能（AI）是21世纪的前沿科技,流体力学如何在智能化时代焕发青春是值得本领域研究者思考的话题。从智能赋能流体力学角度,就其研究内涵、研究内容、近期研究及难点进行了总结,并对智能流体力学未来的发展进行了展望。研究指出,流体力学计算或试验中所产生的数据是天生的大数据,如何通过深度神经网络、随机森林、强化学习等机器学习方法来利用这些数据,缓解甚至替代理论和方法层面对人脑的依赖,挖掘新的知识,成为一种新的研究范式;相关研究将涵盖流动控制方程的机器学习、湍流模型的机器学习、物理量纲分析与标度的智能化以及数值模拟方法的智能化;借助人工智能技术,发展流动信息特征提取与多源数据融合的智能化是流体力学发展的迫切需求;研究内容应至少涵盖海量数据挖掘方法以及多源气动数据的智能融合;发展数据驱动的流体力学多学科、多物理场耦合建模与控制是工程应用的迫切需求,相关工作涉及多场耦合建模、气动外形智能优化设计以及流动智能自适应控制等方面。     

基于QSS的自适应多步校正算法及其在柔性航天器动力学中的应用

量化状态系统（QSS）算法是一种基于状态变量离散化的数值积分方法,该方法与基于时间离散的传统方法显著不同,QSS通过计算状态变量每次跃迁所需的时间来推进下一步的积分。在求解非刚性常微分方程时,QSS算法比传统算法更具优势,但它不适合求解刚性问题。为此提出一种基于QSS的自适应多步校正算法（AMCQSS）,该算法以QSS为基础、结合隐式多步法思想,在计算过程中可以自适应选择二步法或三步法,以有效提高求解刚性问题的精度和效率。通过对柔性航天器动力学的仿真求解,验证了算法的可行性。将该算法与ODE23tb、ODE15s、ODE45以及QSS等算法进行对比,结果表明AMCQSS算法既能保证求解的效率及精度,又具有较好的收敛性和稳定性。     

基于非奇异终端滑模的复合控制导弹反演设计

针对轨控式复合控制导弹制导末端的姿态控制问题,结合反演控制、二阶非奇异终端滑模和非线性干扰观测器技术,设计了一种新的反演滑模姿态控制方法.在反演设计的第一步采用动态面法,避免了传统反演设计存在的“计算膨胀”问题,并使姿态角跟踪误差收敛至原点附近任意小的邻域内;第二步设计引入了二阶非奇异终端滑模,使得角速率跟踪误差在有限时间内收敛至零,同时消除控制量的抖振现象.采用非线性干扰观测器补偿系统不确定性,并基于Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统所有误差信号最终有界.仿真结果表明了所设计的轨控式复合控制导弹制导末端姿态控制方案的正确性与有效性.     

北斗卫星导航系统远洋评估试验及初步结果

我国"北斗"卫星导航系统于2011年底宣布提供试运行服务,2012年底宣布提供正式运行服务,其服务性能一直是国内外关注的焦点。考虑到海上及南半球的系统性能测试较少,因此借助国家海洋局组织的第28次、第29次南极科考任务,进行了"北斗"卫星导航系统远洋评估试验。试验以GPS(全球定位系统)PPP(精密单点定位)为基准,将"北斗"卫星导航系统的定位结果与PPP结果相比较,取95%进行统计。初步结果表明,随着系统的逐步完善,服务性能逐步提高,目前在系统的南半球覆盖范围内,海上航行可以获得水平精度11m、高程精度14m的定位服务。     

SDL在空间通信协议开发中的应用

针对空间通信协议开发难度大、代价大的问题,提出了基于协议工程思想利用SDL(规范与描述语言)对SCPS-TP(空间通信协议规范-传输协议)进行开发的方法,包括SDL建模、仿真和验证。首先对SCPS-TP进行了功能分析,确定功能点和状态机,并据此利用SDL建模;接着对模型进行实时仿真,测试其正确性,通过调试保证所有功能通过仿真;最后对模型进行了验证。验证结果表明,SCPS-TP不存在死锁、活锁等逻辑错误,为其在空间通信中的应用提供了有力支持,同时也说明了SDL在空间通信协议开发中的重要应用。     

在轨测试系统射频链路建模与组件实现

在通信卫星自动化在轨测试系统中,影响软件通用性的因素很多,其中之一是由于射频链路系统的复杂性和多样性。针对这个问题,具体地描述了在轨测试软件与射频链路紧耦合的原因,分析了在轨测试系统对射频链路的接口需求及系统的数据处理特点。在此基础上,建立了与测量频段无关的统一射频链路模型,有效地屏蔽了实际测试链路的个性特征。最后给出了采用.Net技术构建射频链路组件的方法。实践表明,利用该组件开发的在轨测试软件通用性良好。     

Alfvn Waves in the Solar Wind

Alfvn waves are found to be ubiquitous in the solar wind.Recent progress in observational studies of the waves is reviewed to formulate a microscopic picture for the Alfvenic fluctuations. The main aspects of the observational properties of these waves,including the wave intervals, propagation,evolution,origin and generation,are presented.Then Alfven wave heating and acceleration of the solar wind plasma are briefly introduced.The relation of the waves to rotational and tangential discontinuities,magnetic decreases,and other relatively large-scale structures such as flux tubes/ropes,magnetic clouds and interplanetary coronal mass ejections in the solar wind is particularly investigated.Finally,some remaining open questions are also indicated due to their fundamental importance of understanding of the physical nature of Alfven waves and the role of the waves in heating and accelerating the solar wind.     

多模型直接自适应执行器故障补偿控制系统

为了更快更好地补偿执行器故障带来的不确定性,发展了一种新的多模型自适应执行器故障补偿控制系统设计方法。首先,分析所有可能的执行器故障模式,得到故障模式集。再针对每一种故障模式,分别进行控制器设计,控制器设计时采用直接模型参考自适应执行器故障补偿控制方法进行设计。然后根据参数估计误差分别计算每种故障模式下系统的性能损失函数,选择性能损失最小的子系统对应的控制器作为当前的全局控制器。最后以飞行控制系统为例进行了仿真,仿真结果表明,所设计的多模型直接自适应执行器故障补偿系统闭环稳定,且有良好的跟踪性能。     

高超声速弹性飞行器振动模态自适应抑制技术

为保证超燃冲压发动机的良好进气,需要对高超声速飞行器进行精细姿态控制。针对高超声速飞行器特有的气动参数和结构模态参数不确定性问题,基于自适应模态抑制思想,设计了一种精细姿态控制系统,包括观测刚体模态状态信息的鲁棒H∞滤波器,提高跟踪性能的LQR刚体控制器,实时辨识弯曲模态频率的结构模态观测器和结构滤波器四部分。仿真表明,设计的控制系统在气动参数±20%,模态频率±30%的随机摄动下仍能够很好地跟踪刚体攻角,抑制弹性攻角,保证超燃冲压发动机进气道±0.6度的攻角控制精度,满足精细姿态控制的要求。