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

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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

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。

PSO（Particle Swarm Optimization，粒子群优化）无人机路径规划在3D城市环境中的应用是一种利用粒子群优化算法进行无人机路径规划的方法。该方法结合了PSO算法的搜索和优化能力以及无人机在三维城市环境中的路径规划需求。粒子群优化算法模拟了鸟群或鱼群等生物群体的集体行为，通过模拟每个个体（粒子）在搜索空间中的运动，以寻找最优解。粒子群优化算法模拟了鸟群或鱼群等生物群体的集体行

多旋翼无人机（UAVs）由于其多功能性和机械简单性，在研究和商业应用中获得了巨大的流行。然而，尽管这些优势，多旋翼系统在设计能够保证安全可靠飞行性能的强大控制架构方面仍然构成了一项相当大的挑战。如今，通常是在模拟环境中进行指导、控制和导航算法（GNC）的设计。为了保证控制方案在模拟环境中生成与真实世界飞行性能之间的无缝过渡，模拟应以足够的精度复制真实世界的行为。当然，试图模拟作用在机身上的每一个微

CBBA的核心思想在于通过一种分布式机制，让每个智能体（在这里指太空船）独立评估所有任务并形成自己的任务偏好（即“捆绑”），然后通过信息交换达成全局共识，以最小化总体成本或最大化效益。任务评估与捆绑形成：每个智能体独立评估所有可执行的任务，基于任务的优先级（如接近度、能耗、时间窗口等）、自身能力和当前任务负载，形成一个局部最优任务集（即“捆绑”）。信息共享与共识达成：智能体之间通过网络共享它们的捆

无人机在复杂环境中需同时解决。

多智能体系统的事件驱动策略是受到未来使用资源有限的嵌入式微处理器的启发，这些微处理器将收集信息并触发个体智能体控制器的更新。本文考虑的控制器更新是事件驱动的，取决于某个测量误差与状态函数范数的比值，并应用于一阶一致性问题。首先考虑了集中式方案，然后是其分布式对应方案，在该方案中，智能体仅需要知道其邻居的状态即可实现控制器。随后，结果被扩展到自触发设置，其中每个智能体在上一次更新时计算其下一次更新时

四旋翼无人机具有成本较低、设备简单、飞行时间灵活等特点，近些年被广泛应用于军事和民用领域，如目标侦察、应急救援、农业植保、无人机灯光表演。随着任务复杂度的增加，单架无人机往往难以满足任务需求，因此无人机集群控制及其应用由此成为目前的研究热点，多无人机集群能够提高执行任务效率和灵活度。无人机队形变换控制方法是实现多无人机编队飞行的前提，集群无人机队形重构问题是我们要考虑的一个重要问题，让每架无人机都