「论文集锦」当人工智能走进生活——《电子技术应用》优秀论文集锦
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能之父 John McCarthy说：人工智能就是制造智能的机器，更特指制作人工智能的程序。人工智能模仿人类的思考方式使计算机能智能的思考问题，人工智能通过研究人类大脑的思考、学习和工作方式，然后将研究结果作为开发智能软件和系统的基础。
人工智能历史
1940-1950：一帮来自数学，心理学，工程学，经济学和政治学领域的科学家在一起讨论人工智能的可能性，当时已经研究出了人脑的工作原理是神经元电脉冲工作。
1950-1956：伦·图灵（Alan Turing）发表了一篇具有里程碑意义的论文，其中他预见了创造思考机器的可能性。重要事件： 曼彻斯特大学的Christopher Strachey使用Ferranti Mark 1 机器写了一个跳棋程序， Dietrich Prinz写了一个国际象棋程序。
1956：达特茅斯会议，人工智能诞生。约翰麦卡锡创造了人工智能一词并且演示了卡内基梅隆大学首个人工智能程序。
1956-1974：推理研究，主要使用推理算法，应用在棋类等游戏中。自然语言研究，目的是让计算机能够理解人的语言。日本，早稻田大学于1967年启动了WABOT项目，并于1972年完成了世界上第一个全尺寸智能人形机器人 WABOT-1 。
1974-1980：由于当时的计算机技术限制，很多研究迟迟不能得到预期的成就，这时候AI处于研究低潮。
1980-1987：在20世纪80年代，世界各地的企业采用了一种称为“ 专家系统 ” 的人工智能程序，知识表达系统成为主流人工智能研究的焦点。在同一年，日本政府通过其第五代计算机项目积极资助人工智能。1982年，物理学家John Hopfield发明了一种神经网络可以以全新的方式学习和处理信息。
1987-1993：第二次AI研究低潮。
1993-2011 ：出现了智能代理，它是感知周围环境，并采取最大限度提高成功的机会的系统。这个时期自然语言理解和翻译，数据挖掘，Web爬虫出现了较大的发展。里程碑的事件：1997年深蓝击败了当时的世界象棋冠军Garry Kasparov。2005年，斯坦福大学的机器人在一条没有走过的沙漠小路上自动驾驶131英里。
2011年至今：在深度学习，大数据和强人工智能的发展迅速。
小编整理了《电子技术应用》近年刊登的与人工智能相关的最新研究成果及其应用实例，欢迎相关领域研究者参考借鉴！
1.基于深度学习的美国媒体“一带一路”舆情的情感分析
摘要： 分析美国主流新闻媒体针对“一带一路”倡议的关注热点，研究相关舆情的情感倾向。用网络爬虫自动采集相关新闻，筛选高频词获得媒体关注热点。提出一种自动摘要-卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的集成式模型进行文档级情感分析。该模型首先提取摘要去除原始文档中非重要数据的干扰，再利用卷积神经网络进行句子级情感分析，通过基于语义指向的方法获得文档级的情感分数，并对情感波动异常文章二次分析。在真实数据上的对比实验表明，自动摘要-CNN的集成式文档级情感分析模型在情感分析方面优于单一CNN的方法。
全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000094112
中文引用格式： 王洁，乔艺璇，彭岩，等. 基于深度学习的美国媒体“一带一路”舆情的情感分析[J].电子技术应用，2018，44(11)：102-106，110.
英文引用格式： Wang Jie，Qiao Yixuan，Peng Yan，et al. Sentiment analysis about “One Belt, One Road” public opinion of American media based on deep learning[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(11)：102-106，110.
2.基于深度学习的人体行为识别算法
摘要： 为改善人体行为识别任务中准确率低的问题，提出了一种基于批归一化的卷积神经网络（CNN）与长短期记忆(LSTM)神经网络结合的神经网络。CNN部分引入批归一化思想，将输入网络的训练样本进行小批量归一化处理，经过全连接之后，送入长短期记忆神经网络中。该算法采用时空双流网络模型结构，视频数据的RGB图像作为空间流网络输入，光流场图像作为时间流网络输入，再将时空双流网络各自得到的识别结果进行加权融合得到最终的行为识别结果。实验结果表明，本文设计的时空双流神经网络算法在人体行为识别任务上具有较高的识别准确率。
全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000091469
中文引用格式： 黄友文，万超伦. 基于深度学习的人体行为识别算法[J].电子技术应用，2018，44(10)：1-5，10.
英文引用格式： Huang Youwen，Wan Chaolun. Human behavior recognition algorithm based on deep learning[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(10)：1-5，10.
3.基于TensorFlow深度学习手写体数字识别及应用
摘要： 手写体数字的识别是人工智能识别系统中的重要组成部分。因个体手写数字的差异，现有识别系统准确率较低。基于TensorFlow深度学习框架完成手写体数字的识别及应用，首先建立TensorFlow深度学习框架，并分析了Softmax、卷积神经网络(CNN)模型结构，再对手写体数据集MNIST的60 000个样本进行深度学习，然后进行10 000个样本的测试对比，最后移植最优模型到Android平台进行应用。实测数据验证，相对于传统的Softmax模型，基于TensorFlow深度学习CNN模型识别率高达99.17%，提升了7.6%，为人工智能识别系统的发展提供了一定的科研价值。
全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000091470
中文引用格式： 黄睿，陆许明，邬依林. 基于TensorFlow深度学习手写体数字识别及应用[J].电子技术应用，2018，44(10)：6-10.
英文引用格式： Huang Rui，Lu Xuming，Wu Yilin. Handwriting digital recognition and application based on TensorFlow deep learning[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(10)：6-10.
4.基于深度学习的实时识别硬件系统框架设计
摘要： 设计了一种基于深度学习的实时识别硬件系统框架。该系统框架使用Keras完成卷积神经网络模型的训练并提取出网络的参数，利用ZYNQ器件的FPGA+ARM软硬件协同的方式，使用ARM完成对实时图像数据的采集、预处理及显示，通过FPGA实现卷积神经网络的硬化并对图像进行识别，再将识别结果发送至上位机进行实时显示。系统框架采用MNIST和Fashion MNIST数据集作为网络模型硬化试验样本，实验结果表明，在一般场景下该系统框架能够实时、准确地完成图像数据的获取、显示及识别，并且具有可移植性高、处理速度快、功耗低的特点。
全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000091553
中文引用格式： 王昆，周骅. 基于深度学习的实时识别硬件系统框架设计[J].电子技术应用，2018，44(10)：11-14.
英文引用格式： Wang Kun，Zhou Hua. Design of real-time recognition hardware system framework based on deep learning[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(10)：11-14.
5.基于胶囊网络的指静脉识别研究
摘要： 针对卷积神经网络(CNN)中空间上的指静脉信息丢失的问题，提出了一种基于胶囊网络(Capsule Network，CapsNets)的指静脉识别算法。CapsNets在整个学习过程中以“胶囊”的形式从底层传递至高层，如此以向量的形式封装指静脉的多维特征，特征会在网络中被保存，而不是丢失后进行恢复。采用60 000张图像作为训练集，10 000张图为测试集，通过对图像增强、裁剪后进行网络学习。通过实验表明，CapsNets的网络结构特征相比CNN在处理脊线区域时效果更加明显，对比VGG精确度增加了13.6%，loss值也收敛到0.01。
全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000091554
中文引用格式： 余成波，熊递恩. 于胶囊网络的指静脉识别研究[J].电子技术应用，2018，44(10)：15-18.
英文引用格式： Yu Chengbo，Xiong Dien. Research on finger vein recognition based on capsule network[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(10)：15-18.
6.基于卷积神经网络的图像着色
摘要： 图像着色的目标是为灰度图像的每一个像素分配颜色，它是图像处理领域的热点问题。以U-Net为主线网络，结合深度学习和卷积神经网络设计了一个全自动的着色网络模型。在该模型中，支线使用卷积神经网络SE-Inception-ResNet-v2作为高水平的特征提取器，提取图像的全局信息，同时在网络中使用PoLU(Power Linear Unit)函数替代线性整流函数(ReLU)。实验结果证明此着色网络模型能够对灰度图像进行有效的着色。
全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000091637
中文引用格式： 徐中辉，吕维帅. 基于卷积神经网络的图像着色[J].电子技术应用，2018，44(10)：19-22.
英文引用格式： Xu Zhonghui，Lv Weishuai. Image coloring based on convolution neural network[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(10)：19-22.
7.深度学习中的卷积神经网络系统设计及硬件实现
摘要： 针对目前深度学习中的卷积神经网络（CNN）在CPU平台下训练速度慢、耗时长的问题，采用现场可编程门阵列（FPGA）硬件平台设计并实现了一种深度卷积神经网络系统。该系统采用修正线性单元（ReLU）作为特征输出的激活函数并使用Softmax函数作为输出分类器。利用流水线技术并针对每一层的特征运算进行了并行处理，从而能够在1个系统时钟周期内完成整个CNN中的295次卷积运算。系统最后采用MNIST数据集作为实验样本，实验结果表明，在50 MHz的工作频率下，FPGA的训练用时相较于通用CPU的训练用时提升了8.7倍，经过2 000次迭代后系统识别的准确率为92.42%。
全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000082399
中文引用格式： 王昆，周骅. 深度学习中的卷积神经网络系统设计及硬件实现[J].电子技术应用，2018，44(5)：56-59.
英文引用格式： Wang Kun，Zhou Hua. System design and hardware realization of convolution neural network system in deep learning[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(5)：56-59.
8.基于PSO-BP神经网络的人体穴位定位系统设计
摘要： 穴位的位置是否找准会直接影响治疗效果，因此设计了一种基于粒子群算法优化神经网络（PSO-BP）的穴位相对坐标预测模型，然后与ARM结合构成一个可以用于人体穴位定位的系统。首先采用PC进行MATLAB仿真训练学习，然后将最优权值及阈值保存下来并简化算法嵌入ARM内，将在线预测转变为离线过程。实验结果表明：经粒子群优化过的BP神经网络有效地改善了局部极值缺陷，可应用于定位端预测穴位的位置，并在LCD中显示穴位相关信息，控制端收到位置数据后可执行电机上的运动操作。
全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000090355
中文引用格式： 杨向萍，吴玉丹. 基于PSO-BP神经网络的人体穴位定位系统设计[J].电子技术应用，2018，44(9)：75-78.
英文引用格式： Yang Xiangping，Wu Yudan. Acupoint positioning system based on PSO-BP neural network[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(9)：75-78.
9.基于深度学习的烟雾识别研究
摘要： 基于Google第二代人工智能学习系统TensorFlow构建神经网络对烟雾图像进行识别检测，通过改进的运动检测算法截取疑似烟雾区域图像，并结合PCA降维算法和Inception Resnet v2网络模型在TensorFlow平台下进行烟雾特征的训练识别。该算法实现了较大范围的火灾实时检测报警，经过实验证明整个检测过程准确地识别了视频流中的烟雾区域，相比于传统烟雾识别方法具有更高的准确率和自适应性，为大范围的火灾烟雾报警提供了一种有效方案。
全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000092836
中文引用格式： 王涛，宫宁生，蒋贵祥. 基于深度学习的烟雾识别研究[J].电子技术应用，2018，44(10)：131-135.
英文引用格式： Wang Tao，Gong Ningsheng，Jiang Guixiang. Smoke recognition based on the depth learning[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(10)：131-135.
10.基于深度学习的胸部X光影像分析系统
摘要： 提出一种应用嵌入式技术和深度学习技术实现对胸部X光影像分析的设计方案。采用NIVIDIA公司生产的Jetson TX2作为核心板，配备以太网模块、WiFi模块等功能模块搭建该分析系统的硬件平台。在GPU服务器上利用MobileNets卷积神经网络对标注的胸部X光影像数据集进行训练，将训练好的神经网络模型移植到Jetson TX2核心板，在嵌入式平台下完成对胸腔积液、浸润、肺气肿、气胸以及肺不张症状的检测。利用美国国立卫生研究院提供的胸部X光影像数据进行测试，通过实验证明，该方法在识别准确率上优于其他的检测方法，同时识别所需时间比其他方法短。
全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000093435
中文引用格式： 周进凡，张荣芬，马治楠，等. 基于深度学习的胸部X光影像分析系统[J].电子技术应用，2018，44(11)：29-32.
英文引用格式： Zhou Jinfan，Zhang Rongfen，Ma Zhinan，et al. Chest X-ray image analysis system based on deep learning[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(11)：29-32.
11.基于深度学习的图像分类方法
摘要： 提出了一种用于图像分类的卷积神经网络，将不同池化方式对图像分类的影响进行了分析对比，采用重叠池化和dropout技术，较好地解决过拟合问题。与传统神经网络相比，该方法在CIFAR-10数据集上获得了较好的结果，在测试集上准确率比训练集上准确率高9%左右。
全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000084504
中文引用格式： 许少尉，陈思宇. 基于深度学习的图像分类方法[J].电子技术应用，2018，44(6)：116-119.
英文引用格式： Xu Shaowei，Chen Siyu. Image classification method based on deep learning[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(6)：116-119.
12.基于机器视觉的智能导盲眼镜设计
摘要： 提出一种基于机器视觉的智能导盲眼镜系统的设计方案。采用三星公司Cortex-A8架构的 S5PV210作为中央处理器，搭载Linux系统，配备双目采集、GPS定位、语音播报、GSM短信、语音通话、无线传输六大核心功能模块搭建智能导盲眼镜系统的硬件平台，结合深度学习算法在远程云服务器上完成了对目标场景的智能识别，最后以语音的形式实时对盲人的行走作出准确引导。系统测试结果表明，该智能导盲眼镜系统在测试环境下不仅能对盲人出行正确导航，还具有一定的目标识别能力，能帮助盲人进行简易物品归类。该系统还兼有GPS定位、语音通话、GSM短信等多项辅助功能。
全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000064090
中文引用格式： 何腾鹏，张荣芬，刘超，等. 基于机器视觉的智能导盲眼镜设计[J].电子技术应用，2017，43(4)：58-61.
英文引用格式： He Tengpeng，Zhang Rongfen，Liu Chao，et al. Design of smart seeing glasses based on machine vision[J].Application of Electronic Technique，2017，43(4)：58-61.
13.基于深度学习的无人机识别算法研究
摘要： 无人机的广泛运用，在给人们带来便利的同时，也引发了不良影响。比如，无人机飞入禁飞区引发安全问题，由于不正当的使用侵犯公民的隐私等，因此需要构建一个无人机警察系统，对无人机实施监控，遏制乱飞现象。采用传统的识别方法，灵活性不足，精度也不够高。为此提出一种基于深度学习的无人机识别算法，通过训练一个基于卷积神经网络（CNNs）的学习网络，得出一个高效的识别模型，实现无人机和非无人机间的分类。模型的测试结果表明，该方法具有较高的识别率。
全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000068878
中文引用格式： 蒋兆军，成孝刚，彭雅琴，等. 基于深度学习的无人机识别算法研究[J].电子技术应用，2017，43(7)：84-87.
英文引用格式： Jiang Zhaojun，Cheng Xiaogang，Peng Yaqin，et al. A novel UAV recognition algorithm based on deep learning approach[J].Application of Electronic Technique，2017，43(7)：84-87.
14.基于视觉引导的SCARA机器人自动装配系统
摘要： 现有生产线工业机器人抓取点固定，工件只能以固定的姿态提前摆放在固定的位置，这种装配模式很难满足复杂的工业生产要求且效率低下。设计了基于视觉引导的机器人装配系统改进原有系统。设计了机器视觉系统，实现了工件的快速识别、定位以及姿态确定功能；设计了抓放系统，实现了工件的精确抓取和安装功能；采用Visual Studio的MFC开发，实现图像处理算法，并利用Socket通信将坐标和姿态数据发送给机器人。通过实验验证本系统具有良好的稳定性和快速性，可以满足生产的要求，大幅提高生产效率。
全文链接： http://www.chinaaet.com/article/3000065381
中文引用格式： 党宏社，候金良，强华，等. 基于视觉引导的SCARA机器人自动装配系统[J].电子技术应用，2017，43(5)：21-24.
英文引用格式： Dang Hongshe，Hou Jinliang，Qiang Hua，et al. SCARA automatic assembly system based on vision guided[J].Application of Electronic Technique，2017，43(5)：21-24.
综述︱电磁发射系统中电力电子技术的应用与发展
中国电工技术学会将于2016年12月23日（周五）在北京铁道大厦举办“2016第三届轨道交通供电系统技术大会”。
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海军工程大学舰船综合电力技术国防科技重点实验室的研究人员马伟明、肖飞、聂世雄，在 2016 年第 19 期《电工技术学报》上撰文指出，近年来随着电力电子技术的飞速发展，推动了电磁发射技术稳步走向工程应用。
本文列举了电力电子技术在电磁发射储能系统、脉冲功率变换系统、闭环运动控制系统中的典型应用，并对后续加快电力电子技术的发展提出了几点建议。
电磁发射装置是一类利用脉冲功率发生装置产生的电磁力推动负载达到最大速度的装置，它的实质是将电磁能变换为发射载荷动能的能量变换装置[1-4]。电磁发射系统主要由储能系统、脉冲功率变换系统、脉冲发射装置和闭环运动控制系统四部分组成，如图1所示。
图1 电磁发射系统组成
电磁发射系统的工作原理是：储能系统以较小的功率长时间地从电网吸收和存储能量；当储存的能量满足发射所需后，一旦接收到发射命令，立即向脉冲功率变换系统释放能量；脉冲功率变换系统将储能系统释放的电能变换为脉冲发射装置工作所需的脉冲电能，产生电磁力推动发射体运动；闭环运动控制系统实时地控制发射体的运行轨迹，确保在预定的位置将其加速至设定的末速度，完成发射任务。
图2展示了电磁发射技术在军事领域及民用领域的广泛应用需求和前景。以航母舰载机发射系统为例，相对于传统的蒸汽发射，电磁发射具有过程可控性好、发射机种类多、应急响应快、出动率高、可维护性和适装性良好等显著优势。
图2 电磁发射技术应用
电磁发射本质上是能量的变换，为实现这一能量变换过程，需要应用大量的电力电子装置及相适应的控制技术，对电力电子装置在总体设计、拓扑结构选择、控制系统设计以及辅助系统的设计等方面提出了很高的要求，具体体现在：
1发射过程具有超大功率、脉冲式、间歇循环式的工作特点，要求电力电子装置具备大幅调节电流和电压的能力；2可靠性要求极高，系统设计时在硬件和软件上需采用冗余设计；3在主电路拓扑结构的选择和设计方面，受到单个开关器件功率等级的限制，通常需要进行器件级、单元级以及装置级的串并联集成；4发射过程中，控制对象呈现显著的非线性特征，对参数辨识和控制器的设计提出极高的要求；5装置之间的信息流错综复杂，对于控制系统的时序配合和同步提出了很高的要求；6在特定的应用场合下（如水上、水下、陆上移动平台上），对装置的体积、重量、噪声、散热等方面提出了严苛要求，要充分考虑到电磁发射系统脉冲间歇式的工作特点，进行装置设计和系统集成，以满足系统的功能及性能指标。
综上，正是由于电磁发射系统对电力电子装置强烈的应用需求以及对性能、可靠性、适装性等方面的极高要求，促进了电力电子技术在电磁发射系统中的应用和升级，推动了电力电子学科的发展。下文着重介绍电力电子技术在电磁发射储能系统、脉冲功率变换系统以及闭环运动控制系统中的典型应用。
2 能量存储与释放技术
2.1 储能方案设计与对比
电磁发射装置瞬时功率极大（100MW级至GW级），按能量的存储形式，现有的储能方案主要有三种：1化学储能，如蓄电池、超级电容器和脉冲电容器等；2机械能储能，如飞轮储能；3超导储能。
表1列举了以上三种储能方式的优缺点。超导储能虽然具有能量密度大、效率高、响应速度快的优点，但由于运行环境要求苛刻、影响超导带材失超的因素较多、体积重量较大等原因，暂时还处于机理研究及实验样机研制阶段。结合电磁发射系统工程化和可靠性等方面的要求，下文主要介绍惯性储能系统的逆变装置和励磁装置、超级电容器充电装置的设计和控制。
表1 三种储能方式的对比分析
2.2 功率柔性输出逆变装置的设计及控制
储能系统逆变装置的本质是一台具备变频变压调速功能的变频装置，能够以较小的功率拖动或制动储能电机[5-7]，采用大容量多电平电力电子变流器的模块化设计方案[8，9]，其电路拓扑如图3所示。
图3 储能逆变装置主电路拓扑
储能电机作为电磁发射系统的脉冲电源，其转速在发射期间将发生大幅跌落。高转速大突变系统的控制稳定性问题是储能逆变装置的关键问题，难点在于：
1转速测量的时延，在高速系统中会造成更大的角度偏差，极大的降低了控制器的稳定裕度；2储能电机始终工作在加速或减速过程，发射期间，储能拖动电机转速的急剧变化使得转速的精确测量变得更加困难，严重时甚至会导致磁链和转矩解耦失败；3储能拖动电机的转速突然剧烈变化，会导致电机的输出转矩突然变化，从而使得电机输出电流剧烈变化，从而增加了储能逆变装置对输出电流的控制难度。
为解决高转速大突变系统的控制稳定性问题，主要从以下几方面进行改进：
1改进转速测量算法，采用带有转速预估的隆伯格转速观测器进行转速预估，从而尽量降低转速测量的时延和误差，保证在高速段转速测量及角度测量的正确性；
2通过对高压大功率IGBT三电平电路特点的分析，实现了储能逆变装置损耗的准确计算，优化逆变装置的散热设计，最大程度地提高逆变装置的开关频率；
3在控制算法中，基于输出功率变化率限值，实时调整输出功率的最大值，确保储能装置的输出功率和功率变化率不超出限制，大大降低了储能电机转速大范围快速变化时对电网的冲击，实现逆变装置对储能拖动电机的柔性控制。
采用上述改进后，电机在高转速和大突变条件下仍然可以实现转矩电流的精确跟踪，并保证控制的稳定性。电机转速、d轴和q轴电流波形如图4所示。
图4 实验验证波形
2.3 储能电机能量脉冲释放控制技术
与普通发电机励磁系统的要求不同，电磁发射储能电机的励磁装置需要在很短时间内大幅度提高输出功率，即快速强励过程。励磁装置通过急剧增大励磁机的励磁电流来快速提高主发电机的励磁电流，满足电磁发射期间励磁调节快速性的要求[10-12]。
图5为储能电机励磁装置及其控制系统原理框图，励磁装置包括励磁控制器、励磁电流功率放大器、转枢式励磁机及旋转整流器。励磁系统的工作原理为：励磁电流功率放大器在励磁控制器控制下，向转枢式励磁机的励磁绕组提供励磁电流，实现第一级励磁功率放大；励磁机转子电枢输出交流电压，经同轴的旋转整流器向主发电机转子上的励磁绕组提供励磁电流，实现第二级励磁功率放大。
图5 储能电机励磁控制系统原理框图
为了满足电磁发射所需的短时强励功能，储能电机励磁装置采用了以下措施：
1采用电压双象限H桥电路拓扑，克服了励磁绕组平均电压低与较高的励磁电压（励磁电压高响应速度快）导致的PWM控制信号占空比过低的矛盾，大大提高了励磁电流输出调节的响应速度；
2针对储能发电机转速快速下降、输出功率短时大幅线性增加的工况，采用前馈加双闭环反馈的励磁控制策略，提高了励磁电流指令的变化速度，大大加快了控制系统电流环的响应速度和电压环的调节精度；
3在前馈控制中分别引入电压分量和电流分量的超前校正网络，克服了系统大惯性时间常数造成的影响，进一步提高了系统响应速度[13-16]。
图６为励磁装置在发射过程中的励磁电源电压、输出电流和励磁电源电流波形。可以看出励磁电源电压基本稳定，输出电流和励磁电源的电流呈线性增加。
图6 励磁装置输出线性增加的电流
2.4 脉冲电容器储能装置的充电控制技术
电容型脉冲功率电源是导轨式电磁发射装置的供电能源，其中脉冲电容器是其核心储能元件。与传统的电容器不同，因电磁发射作用时间短且储能规模大，从而兼具超大能量和超高功率输出的特点。以32MJ动能导轨式电磁发射为例，其单次输出能量达百兆焦、瞬时输出功率达数十吉瓦。在需要连续快速发射的场合，单一储能难以满足该要求。
海军工程大学提出了导轨式电磁发射装置应采用混合储能方式供电，其原理如图7所示，电路简图如图8所示。混合储能的核心思想是将电网能量在较长时间内以较小功率存储在电池中，在需要发射时，在短时间内将能量传递至电容器中，最终在毫秒级瞬时以超大功率由电容器提供给负载。混合储能利用化学储能的高能量密度和物理储能的高功率密度，实现了能量的压缩和功率的放大。
图7 电池+电容型混合储能装置原理图
图8 利用蓄电池对脉冲电容器充电电路简图
在直流斩波、恒压充电和台阶式充电等充电方式中，海军工程大学提出了图8所示的台阶升压式充电方式，用于实现电池对脉冲电容器的快速充电。台阶升压式充电结构简单，具有近似恒流的输出特性，且开关频率低、损耗小。
为了实现能量转移过程的精确控制，电池对脉冲电容器的充电采用双环控制策略，外环采用均衡控制方法，降低蓄电池大倍率放电时的发热量，保证放电一致性，延长使用寿命；外环采用时序串联控制方法，并引入时序重构算法，满足对脉冲电容器的精准快速充电。
3 脉冲功率变换技术
储能电机输出的电能不能直接供给脉冲发射装置，必须通过脉冲功率变换系统将电能经过交-直-交环节，变换成幅度、频率、相位及相关动、静态指标符合要求的电能。发射装置如果采用分段供电的形式，还需要通过分段切换开关输送给脉冲发射装置。
3.1 脉冲式整流装置的设计
电磁发射脉冲整流装置的输出功率需从0到几十MW迅速变化，且以脉冲间歇的特殊模式运行，装置要承受剧烈的脉冲冲击，这对其晶闸管触发控制的精度和响应速度都提出了很高的要求。
脉冲功率变换整流装置选择可控硅作为开关器件，正常工作时，可控整流桥处于不控整流工作模式，此时最简单、可靠的触发方式为持续施加触发脉冲。但在脉冲超大功率应用场合，持续触发方式会带来极大的暂态损耗；而如果采取实时相控来准确控制晶闸管触发脉冲投切的话，由于整流桥输入频率、输入电压快速变化，并且输入电压波形畸变严重，给相控策略的实现带来了很大难度，也将大大增加控制的复杂性，随之带来装置可靠性的下降。
针对电磁发射整流装置特殊的工作特性，在综合考虑触发板损耗与系统可靠性的基础上，脉冲功率变换整流装置的触发脉冲采取脉冲列的形式，脉冲列的高、低电平占空比均为50%，既能保证晶闸管对触发脉冲持续时间的要求，又能在较大程度上减小触发板损耗，触发脉冲列如图9所示。
同时针对晶闸管功率脉冲进行优化，触发控制逻辑会主动撤除不必要的触发脉冲来降低门极功耗，因而门极功耗安全裕量增大，可以使用更强的触发脉冲来增强晶闸管的动态性能。大部分情况下依靠预触发脉冲即实现了晶闸管的可靠导通，实际工作中触发电路需要发送的触发脉冲的数量很少，触发控制策略能有效控制门极功耗。
图10为晶闸管的端电压、阳极电流和触发脉冲波形，可见依靠预触发脉冲即实现了晶闸管的可靠导通。
图9 触发脉冲电压电流波形
图10 晶闸管端电压、阳极电流、触发脉冲波形
3.2 脉冲式逆变装置的设计
脉冲式逆变装置的单台容量达几十MV·A，输出电压达几千伏、输出电流高达上万安培，如何在现有开关器件功率等级、拓扑及控制方法的条件下，突破高压多电平逆变器的关键技术具有极高的挑战性[17，18]。
为了满足电磁发射系统性能指标的要求，逆变装置可采用如图11所示的二极管钳位H桥级联混合九电平拓扑结构[19-22]，以二极管钳位三电平半桥单元为基本单元的模块化结构。
图11 脉冲功率逆变装置主电路拓扑
为了提高脉冲功率逆变装置的电流输出能力，结合大功率电力电子器件的发展现状，脉冲功率逆变装置采用了器件和装置两级并联的思路：
1二极管钳位式三电平半桥单元采用IGBT并联技术，增加了开关器件的功率冗余性，降低了工作损耗；
2主从两台脉冲功率逆变装置并联工作，共同为脉冲发射装置的一相定子绕组供电。受装置的体积、重量以及线路压降的限制，逆变器的输出不宜配置均衡电抗器进行并联，这对输出电缆的布置以及主从逆变器控制脉冲的精确同步提出了严格要求。
IGBT并联工作时，由于器件本身参数的分散性、驱动电路的不一致性以及外围电路分布参数的差别，将导致并联IGBT的静态和动态电流不均衡。通过实验发现，外围电路对并联均流的影响是主要因素。
通过对二极管钳位三电平拓扑结构的各种开关逻辑切换的换流过程进行分析，对主回路复合母线结构的分层和进出线进行了初步设计，通过对复合母线开不同类型的电气孔进行并联器件外围电路对称性的匹配，确定了最佳的母线方案，母线模型如图12所示。
图12 复合母线Q3D模型
通过采取以上措施，并联运行的逆变装置均流效果良好，输出电流波形如图13所示，电流不均衡度控制在5%以内。
图13 并联逆变器输出电流波形
3.3 分段供电技术
在发射行程较长的应用场合，为了提高电磁发射系统的效率和功率因数，降低系统对电源容量需求，需要采用分段供电技术，利用位置传感器实时检测动子的运动位置，实时切换通电定子区间，实现与动子耦合的紧邻数段定子模块通电，而其他定子模块不通电[23]。分段供电技术主要包括分段供电切换策略和切换开关设计技术。图14为脉冲发射装置分段供电的示意图。
图14 脉冲发射装置分段供电示意图
在段与段切换供电的过程中，电机不可避免地会出现错位、并联等特殊模态，切换不当甚至会出现缺相模态。不同的切换策略将会导致直线电机出现不同的特殊模态，或者是特殊模态持续的时间有所不同。这些特殊模态会对发射推力造成不同程度的影响，必须对分段供电策略进行深入研究。
通过建立考虑分段切换供电暂态过程的脉冲发射装置数学模型，对错位、并联、缺相等特殊模态进行定量研究，结果表明分段切换策略应遵循的基本设计原则是：绝对地避免缺相模式，尽可能减小并联模态运行的时间。
采用三相电流过零时依次切换的方法，错位模态不可避免，但错位模态仅在切换的短暂过程中导致电流尖峰，对发射推力的影响较小。
图15 脉冲发射装置分段供电拓扑结构
图15为脉冲发射装置分段供电的典型拓扑结构。电磁发射过程中，切换开关处于高电压、大电流、温度等应力叠加的暂态过程，对切换开关本体的可靠性提出了极高的要求。
理论和实践证明，半导体器件失效、损坏以及性能劣化的绝大多数原因归结为温度超标。当工作电流大于500A时，采用双面压接是最可靠的散热方式。大功率切换开关采用双面压接安装方式，实现主电路的两极同时散热，热阻最小，散热效果最好。
在结构设计方面，两只晶闸管采用背靠背压接的方式充当交流阀，并在它们的阳极与阴极之间并联接入阻容吸收保护模块，基于晶闸管反向恢复电荷动态特性，优化计算阻容吸收参数[24]，解决高压大电流分段切换开关切换过程中易过电压击穿的技术难题，以保证分段切换开关的运行安全。
4 电磁发射的闭环控制技术
闭环控制系统是电磁发射系统的大脑，负责调节储能系统的能量释放，控制脉冲功率变换系统的能量输出，对脉冲发射装置输出电磁力的精确控制，满足不同发射载荷对速度和加速度的要求[25-27]。
图16为闭环控制系统框图。轨迹生成算法生成理想的发射轨迹曲线；位置观测算法根据从位置传感器获得的位置编码信息，观测出直线电机动子的瞬时位置和速度；位置控制算法实时计算出动子实际轨迹精确跟踪预设发射轨迹曲线所需的给定电磁力的大小；矢量控制算法计算直线电机定子所需的励磁电流和转矩电流；最后通过电流闭环控制算法获得直线电机定子的电压指令，下达给脉冲功率变换系统，实现了“信息流”对“能量流”的控制，保证发射目标的实现。
图16 电磁发射闭环控制系统原理框图
电磁发射系统由多个能量链组成，利用冗余提高了可靠性，同时对多个能量链的同步控制和故障条件下的系统重构提出了极高的要求。
闭环控制系统采用：1计算同步、PWM脉冲同步等多种同步技术，既实现了多个储能装置功率和能量释放的均衡控制，又实现了多台直线电机之间出力的均衡控制；2当一个能量链故障时，电机的磁路和电路均会发生改变，相应电机参数也会发生改变。电机闭环控制器能较好地适应控制对象的变化，在发射的恒加速阶段维持了直线电机输出电磁力的稳定。
针对电磁发射的直线电机存在多定子耦合、边端效应、气隙变化等非理想因素的问题，电机闭环控制器采取考虑耦合、不对称性的控制方法，取得了很好的控制效果[28-30]；直线电机控制器具有较宽的调速范围，实现了零转速工况下的矢量控制；电机闭环控制器采用轨迹观测与矢量控制结合的控制方法，通过优化设计给定轨迹，结合精确的轨迹控制算法，使得发射过程具备较好的位置跟随性能，很好地满足了发射任务的要求，典型发射过程中的轨迹误差如图17所示。
图17 闭环控制轨迹误差
5 总结和展望
电磁发射由技术设想转变成工程应用，标志着发射技术发生了历史性的变革。随着电力电子装置集成化、模块化和能量密度的不断提高，电磁发射技术将快速的升级换代，电磁发射系统的发射能力将快速增长，体积、重量、成本、系统复杂程度会降低，这将使得电磁发射的应用领域将迅速拓展。
除了在军用武器发射形态领域的转化应用外，电磁发射系统中的电力电子技术也可广泛用于民用相关领域。例如将电机惯性储能的关键技术应用于风电场，可以起到削峰填谷的作用，大大改善风力发电系统功率波动对电网的影响，对我国推广大功率风力发电具有重要意义；将闭环控制技术应用于轨道交通系统，可以大大提升地铁、高铁的控制可靠性和自动化水平；将电磁发射技术应用到航天发射，具有发射成本低、环境污染小、可重复快速发射等优点。
同时，立足我国电力电子技术的发展，可在以下几方面继续深入开展应用及基础研究，持续牵引和提升电力电子理论与技术发展：
1）深入器件内部，研究其工作机理，建立电力电子器件及其组合混杂系统多时间尺度的动力学表征，在此基础上查明器件极端工况下的可靠性量化评估方法，进而建立电力电子器件尽限应用理论，实现电力电子混杂系统的精确设计，为电磁发射系统的高功率密度和高可靠性提供有力的支撑，特别是应用于舰船中压大电流、短时脉冲间歇式工作等场合。
2）加强开展研究新结构、新材料的电力电子功率器件制备与应用研究，避免走跟踪研仿的老路子，实现我国电力电子器件的跨越式发展。
3）研究电力电子电能变换数字控制中时延特性、量化误差对装置性能影响机理等基础问题，并通过电力电子装置控制网络信息流的优化设计，实现能量流的精确控制。
4）开展基于多学科交叉的大容量电路级和系统级电力电子系统集成优化设计方法，充分发挥现有器件的性能，实现电力电子系统的集成化、模块化、标准化和智能化，使电能变换和控制技术得以更新换代，弥补和减小由器件本身性能与国外的差距而造成的电力电子设备或系统性能的巨大差别。
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