四旋翼无人机的轨迹跟踪控制长期依赖欧拉角等局部坐标表示，但这类方法在剧烈机动或大角度姿态变化时会遭遇奇异性和万向节锁死问题。几何跟踪控制通过在SO(3)和SE(3)李群上直接设计控制律，从根本上规避了坐标奇异，并提供了几乎全局的稳定性保证。本文系统梳理了几何跟踪控制的理论基础、核心方法学进展与当前研究前沿。首先阐述四旋翼在SE(3)上的全局动力学建模及其微分平坦特性，分析欧拉角方法的固有局限。进而

时滞系统广泛存在于工业过程、通信网络、机器人控制等领域，其状态估计面临信息异步性、估计偏差和相关性未知等挑战。协方差交叉（Covariance Intersection, CI）融合估计作为一种有效的信息融合方法，在处理具有未知相关性的多源信息时展现出独特优势。本文针对时滞系统，研究了协方差交叉融合估计方法，通过时间对齐、时滞补偿等技术，解决了时滞数据的处理和多源异步信息的融合问题，提高了状态估计

本文聚焦于非平稳重复过程的参数辨识与跟踪问题，提出一种基于具备动态优化能力（DOP）的粒子群算法的解决方案。该算法能够实时跟踪非平稳重复过程的参数变化，当控制器增益被定义为待跟踪参数的已知函数时，可在运行过程中重新整定这些增益。通过设置标志位，可快速切换不同系统配置与粒子群更新规则。本方案受“即插式直接粒子群重复控制器”启发，适用于重复过程参数辨识、迭代学习估计、动态优化问题以及基于种群的进化优化

插电式混合动力电动汽车（PHEV）是一种结合了传统燃油动力和电动动力的先进汽车技术。在PHEV的充电过程中，会产生一定的热量，而本文将重点描述这些热损失的情况。首先，热损失主要出现在PHEV的逆变器和两个电池模块中。这些部件在工作过程中会产生热量，需要及时进行散热以保证其正常运行。为了解决这一问题，PHEV采用了与冷水流并行排列的冷却板来吸收这些热量。通过这种方式，逆变器和电池模块产生的热量能够被

直流电机因其调速性能优异、响应速度快等特点，在工业控制、电动汽车、机器人等领域有着广泛应用。然而，传统PID控制存在参数固定、难以应对非线性及环境扰动等问题。模糊PID控制虽通过引入模糊逻辑实现了参数自适应调整，但在复杂场景下仍面临规则库构建与参数优化的难题。本文将蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）引入直流电机模糊PID控制系统中，利用其全局寻优能力对模糊PI

直流电机因其调速性能优异、响应速度快等特点，在工业控制、电动汽车、机器人等领域有着广泛应用。然而，传统PID控制存在参数固定、难以应对非线性及环境扰动等问题。模糊PID控制虽通过引入模糊逻辑实现了参数自适应调整，但在复杂场景下仍面临规则库构建与参数优化的难题。本文将蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）引入直流电机模糊PID控制系统中，利用其全局寻优能力对模糊PI

Copula最早由Sklar在1959年提出，即Sklar定理。以二维变量为例，F(x)与G(y)分别为变量X与Y的边缘分布函数，由式(1)可知，若H(x,y)为F(x)与G(y)的联合分布函数，那么存在唯一的Copula函数C，可以将联合分布函数与边缘分布函数进行连接。Sklar定理认为[19]一个联合分布函数的相关性性质完全由其Copula函数所确定。换言之，变量的随机性可用其各自的边缘分布进

西储大学轴承数据集是故障诊断领域广泛使用的标准数据集之一，由凯斯西储大学（Case Western Reserve University，简称CWRU）提供。该数据集包含了多种工况和故障类型的轴承振动数据，涵盖了正常运行的轴承数据以及内圈故障、外圈故障、滚动体故障等多种故障类型的数据。数据集通过安装在电机轴承附近的加速度传感器采集，采样频率分别为12kHz和48kHz，记录了不同负载条件下的轴承振

全球经济的迅速发展和人们用电需求的提升导致以化石能源为主的自然资源逐渐枯竭［1］。基于风、光等可再生能源的分布式电源具有环境友好、调度灵活等特点，能有效促进社会的可持续发展［2］。随着能源互联网建设工作的持续推进，大量分布式电源随机接入城市配电网，导致配电网潮流改变，带来严重的安全问题［3 － 5］。如何在配电网中确定分布式电源的接入点和安装容量以提升系统的安全性和经济性是当前的研究重点。目前，已

复杂工业与机器人领域的动力学系统普遍具备强非线性、多模态演化特性，传统基于机理建模的控制方案高度依赖系统先验知识，局部线性化手段仅能在小工作区间保证控制效果，难以适配大范围工况下的预测与闭环控制需求。Koopman 算子理论为非线性动力学分析提供全新范式，通过将有限维非线性状态映射至无穷维可观测函数空间，实现非线性动力学的全局线性表征，规避传统局部线性化的固有局限。