技术成果

长续航无人机氢燃料电池技术

当前工业级氢燃料电池无人机在续航时间与耐低温能力方面优势较为显著。氢燃料电池 的能量转化效率超过50%，功率密度可达1kW/kg，并且其耐低温性能支持在极端环境（如- 20℃）下稳定运行，解决了传统动力无人机续航时间短、低温性能衰减等行业痛点。凭借 长续航与低温适应性的双重突破，氢燃料电池正逐步成为工业无人机动力系统的核心解决方 案。 项目阶段与进展 本项目围绕氢能燃料电池无人机动力系统的开发，重点突破小型化与轻量化技术瓶颈， 取得阶段性成果： （1）燃料电池核心技术创新：通过创新性双极板流场设计与集成化膜电极架构优化， 开发出高功率密度燃料电池系统。该技术方案在保持结构紧凑性与轻量化的同时，展现出优 异的综合性能表现，为燃料电池系统的工程化应用提供了创新技术路径。 （2）氢动力无人机系统构建：构建3kW级燃料电池电堆，集成自研控制器，工作温度 范围扩展至-20~40℃，寿命突破3000小时；完成25kg级无人机平台适配，空载续航150分 钟（12L储氢瓶），巡航作业下续航可达120分钟。物流载重型燃料电池无人机（100kg级） 处于开发阶段，将搭载10kW级燃料电池电堆组，计划于2025年内完成试飞。 （3）产业化推进：通过覆盖核心材料、关键部件到整机系统的全产业链技术体系，实 现燃料电池系统制造成本的降低，显著提升市场竞争力。目前已完成氢动力无人机在低空经 济领域的示范验证，并衍生开发出氢能观光车等应用产品。后续将聚焦连续化生产工艺开发 与电堆功率密度升级，加速商业化进程。 图无人机用氢燃料电池电堆与无人机巡检示范 -154-  知识产权情况 已授权专利5件，5件发明专利

固体燃料解耦燃烧技术

技术简介及特点 解耦燃烧技术由中国科学院过程工程研究所发明，获得了中国科学院技术发 明一等奖和国家专利优秀奖，是目前国内外唯一可以在实现固体燃料无烟燃烧的 同时有效降低NO 和CO排放的高效中小型燃煤或生物质实用技术。解耦燃烧技术 x 通过优化炉膛结构来对固体燃料热解和燃烧过程进行解耦和有效控制，使燃料先 后经过低温还原气氛下的低氮燃烧和高温氧化条件下的可燃物燃尽两个过程，实 现燃料的连续分级充分燃烧。与传统燃煤炉相比，解耦燃煤炉的NO 排放可降低 x 30%-45%，节煤量可达20%-30%，排烟林格曼黑度小于1，燃烧烟煤也可达到“无 烟排放”的标准。 专利及进展情况 申请发明专利43项，其中获授权21项。2016年11月通过山东省煤炭工业局组 织的科技成果鉴定,与会专家一致认为解耦燃烧技术具有创新性、实用性和广阔 推广应用前景，总体达到国际先进水平。 产业化前景分析 在我国，近80%的居民使用低效炉具，燃用劣质、高硫烟煤。这些劣质散煤 直烧低空直排的污染物达到超净排放的大型锅炉等量燃烧后的10-20倍。我国有 燃煤工业锅炉60％以上为低参数、小容量的链条排炉或层燃炉，锅炉热效率平均 60%-65%。由于燃煤工业锅炉数量大、分布广、排放高度低、燃煤品质差、治理 效率低，污染物排放对城市大气污染贡献率高达45-65%。这些燃煤污染物排放是 造成严重灰霾天气的重要原因之一。考虑到我国能源消费现状以及农村目前的经 济发展状况，以亿万农民的实际需求、消费习惯和承受能力为导向，立足于利用 我国资源丰富的煤炭资源，开发节能、环保、价廉和好使的洁净型煤和炉具，鼓 励采用“洁净型煤+解耦炉具

飞管计算机

航空工业计算所(618所)为AR-500B无人直升机等研制关键飞行设备飞管计算机，已成功装备AR500系列无人直升机，为多个衍生型号配套，应用领域涵盖中小型无人机、小型载人飞行器和低空通用航空飞行器。

圆阵“低慢小”目标探测雷达

该项目旨在设计一款小体积、高性能、针对小微型无人机等“低 慢小”目标进行监视的低空探测雷达。该项目采用数字相控阵体制， 圆柱形阵面设计，宽发窄收的凝视探测模式。雷达可实现全方位 360 度空域覆盖，探测范围广，实现高数据率下同时多目标的探测与跟踪。 系统采用模块化、小型化设计，体积更小、重量更轻并且易于维护。 — 318 — （三）关键技术 (1) 宽发窄收、自适应数字化技术 结合雷达应用场景和市场需求，通过对系统方案优化设计，发射 喇叭发射宽波束，接收阵列使用自适应数字化体制。该体制发射单元 少、接收单元多，降低了系统发射功率、功耗，提高了雷达系统性能、 灵活性和生存能力。雷达工作时，发射宽波束，接收采用 DBF 技术 形成同时多波束，提高空域搜索能力，实现对目标的高数据率搜索和 跟踪。 (2) 系统广域覆盖与高数据率设计技术 雷达天线的波束角宽度是有限的，雷达仅仅拥有一个自由度难以 满足在执行任务中随时调整的需求。为解决雷达天线视角问题，本雷 达系统采用圆柱型阵列天线，实现了全向辐射，避免了转台对雷达系 统的制约和测量影响。圆阵发射天线由 8 个角锥喇叭组成，接收使用 48 列分布式阵列天线单元组成，共 8 个阵面，工作时可自由组合阵 面进行工作，使用开关控制，转换时延小，克服了转台体制的缺点。 (3) 自适应抗干扰与杂波抑制技术 针对雷达面临的复杂干扰环境和海杂波环境，采用副瓣对消、频 率捷变、杂波图检测等抗干扰技术，有效抑制干扰，改善探测环境， 提高目标探测性能；采用自适应感知的海杂波背景下目标检测方法， 有效抑制杂波，防止目标白化，最大限度的保留回波中的有效信息， 提高雷达在海杂波背景下目标探测效能。 技术成熟度： □概念验证 □原理样机 工程样机 □中试 □产业化 — 319 — 合作方式： □联合研发 □技术入股 转让 授权（许可） 面议 附件：（照片

旋翼类无人机抗扰容错飞行控制技术

相比于固定翼无人机，旋翼类无人机具有定点悬停、垂直起降、灵活飞行和 协调转弯等优点，因此在众多军事和民用领域呈现出广泛的应用前景，如火力支 援、低空巡查、航拍摄影、消防灭火等。然而，无人机本身是一个欠驱动、强耦 合、多变量的非线性系统。同时，由于旋翼类无人机具有更多的可活动部件，其 在飞行过程中更容易受到外部干扰、执行器故障及性能约束等因素的影响，因此 对旋翼类无人机的鲁棒容错受限控制问题进行研究具有深远意义。本项目所提出 的鲁棒容错复合技术，不仅能够实时估计未知干扰的大小，将估计值用于飞行控 制器设计，而且能保证无人机在执行器失效的情况下安全返回，极大提高了系统 的安全飞行能力，最小程度避免财产损失。此外，本项目针对无人机优化控制问 题，结合自适应动态规划算法设计了多约束条件下的无人机优化跟踪控制器，保 证了无人机以最小的能耗完成飞行任务。

适配资源约束平台的目标智能识别与跟踪技术研究

本项目针对重要的军事单位应对突发袭击时防御体系智能化、自主性较低的 问题，在恶劣气候、光照变化、目标遮挡等复杂战场环境下开展云端协同的目标 智能识别与追踪技术研究。以集成分布式云网络作为计算和信息交流平台，可高 效处理采集的感知信息；开展了云网络与智能终端协同技术，可保证智能终端的 作战效能；研究了基于人工智能的目标识别与跟踪技术，借由传感器信息对获取 图像进行不同方法的预处理，获取更为清晰的目标信息，以卷积神经网络为基础 构建了目标识别网络，实现了对人、小型无人机、坦克装甲车辆的高精度识别， 并构建了深度学习的目标动作识别网络，可对不同人的动作进行分类，为协同作 战提供有效、精细的信息，以孪生网络构建了目标跟踪网络，可实现对可疑目标 的准确跟踪。从而构建了无中心云网络和智能智能终端的分布式协同系统，提升 复杂场景下战场信息的自主智能感知能力，实现对装甲坦克车辆、人、低空小型 飞行器等战场目标的自主识别与跟踪，完成多智能终端作战策略的自主决策与协 同，提高陆军防御系统的信息化与智能化水平。申请发明专利 4项，软著授权3 项，发表高水平论文 12篇。

高效节能环保的加湿降温设备

工业生产与人类生活常需对空气加湿降温。基于蒸发的加湿降温技术因高效、环保而具重要应用前景。蒸发靠其过程从系统或周边去除热量，利用潜热提供可持续节能的散热方式，已用于空调系统、数据中心冷却等领域。在蒸发冷却系统中，水供给冷却结构，空气经或流经时接触水而蒸发，热量传至水使空气降温，冷却空气循环至所需处。与传统制冷剂冷却法比，蒸发冷却能耗少，干燥气候或环境中效率高且环保。蒸发过程还可用于加湿。现冷风机开发常用纸基湿帘，靠风扇负压加湿降温，但有材质问题。多数加湿设备靠湿帘实现功能，湿帘多由生物质、塑料、纸基纤维素材料构成，其中纸基纤维素广泛采用，研究人员改进设计提高性能，然而传统加湿结构靠增加吸水材料填充比例提高效率，增空气阻力和减缓水分扩散，有材料脱落溶解风险致水质问题，且贮水能力有限，冷风机能耗高、污染水质、噪音大。本项目提出了一种基于 3D 打印技术的方法，用于构建用于室内加湿和降温的毛细管容器阵列结构，并制备了冷风机样机。与传统的纸基湿帘的冷风机相比，此设备具有低空气阻力、高加湿效率、噪音低等显著优点。在长时间（一周）运行中保持卓越的水质（<1 NTU），水持续时间延长4-5倍，并实现性能系数翻倍。降低了循环水泵的电能损耗，同时也建立了更安全化的加湿降温环境。

液化天然气（LNG）冷量利用技术

天然气作为三大能源之一，近年来越来越多地得到国内外的青睐。而天然气液化之后，其体积骤缩约1/625，对储存和运输都有巨大的优势。而用户在使用天然气时，LNG又需要气化后使用。液化天然气（LNG）的常压贮存温度为 111K（-162℃），其气化并复温到常温300K（27℃左右）的过程将释放大量的冷能，约为883 kJ/kg。这部分冷能的回收利用对提高LNG使用效率、节省能源消耗具有重大意义。目前，液化天然气的冷能利用可应用于多种场合和领域，如在温差发电、空气分离、冷冻冷藏和制取干冰等领域。除了低温利用之外，按照冷能梯级利用的原则，LNG从气化点到常温，其冷量按照梯级回收利用分别可以应用于低温速冻库（-60℃）、低温冷冻库（-35℃）、高温冷冻库（-18℃）以及果蔬预冷库和中央空调系统（0℃～10℃）温区。西安交通大学制冷低温研究所LNG冷能利用研究团队在该领域的研究处于国内领先位置，具有良好的研究基础和成果。目前，团队主要在以下方面拥有重要的理论支撑和关键的应用技术。 （1）用于液化天然气汽车（LNG）冷藏冷冻车（冷链）或车厢空调技术；使用天然气作为燃料的汽车分为 CNG（压缩天然气）汽车和 LNG（液化天然气）汽车，后者因其单位体积容量大，能够为汽车提供更长距离的动力、安全可靠而逐渐被汽车市场所接受。 （2）LNG冷能用于空气分离装置流程。可以为空气分离过程提供低温冷源，为系统输入大量高品质低温冷能，从而降低空分流程的能耗，达到节能增效的目的。

无人航空应急救援特种装备制造项目

该项目已成立公司，是西安大数据与人工智能研究院的下属企业，是大数据国家工程实验室技术成果转化的先锋队，通过多年来在各自行业的技术积累及创新，研发出多款特种装备及其应用场景。公司先后与多家等科研院所、消防应急部门、国企进行深度合作，研发出适合大载重无人机专用飞行控制系统，在各种无人机仿真大数据方面取得了重大进展。公司以无人机+行业解决方案为核心，成功完成了无人机大数据管理平台的研发，为低空管控、无人机行业管控方面奠定了基础，促使无人化+行业应用能够快速、健康发展。产品包括：25kg 大载重六旋翼无人机、航空应急巡防复合翼无人机、70kg 大载重八旋翼无人机、搜救喊话四旋翼无人机、应急通信固定翼无人机、抛投喊话照明综合救援装置、消防应急弹、车载航空消防应急方舱、通航直升机适航挂载航空消防应急弹等。并且有一系列的解决方案。