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

电力系统状态估计正面临不同类型的 异常。这些可能包括由严重测量误差或 通信系统故障。负载或发电的突然变化可能是 根据实现的状态估计方法被视为异常。此外，将电网视为一个信息物理系统，状态 估计容易受到错误数据注入攻击。现有的 异常分类的方法无法准确分类（区分 之间）上述三种类型的异常，尤其是当它来的时候 区分突然的负载变化和错误的数据注入攻击。

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。

针对多无人机在复杂三维环境中的协同路径规划问题，提出一种基于鳄鱼伏击优化算法（CAOA）的路径规划方法。该方法通过构建包含路径长度、飞行高度、威胁规避和转角能耗的多目标成本函数，结合CAOA算法的能量动态模型与自适应搜索机制，实现多无人机在动态障碍环境下的安全高效协同路径规划。仿真实验表明，该算法在复杂场景下较传统算法（如PSO、GA）收敛速度提升37%，路径总成本降低22%，且在动态威胁规避中表

本文研究了四旋翼飞行器的PD（比例-微分）控制策略，通过建立四旋翼无人机的动力学模型，设计了位置与姿态解耦的PD控制器，并利用MATLAB仿真平台对其性能进行了建模、实现与验证。仿真结果表明，PD控制器能够有效实现对四旋翼无人机位置和姿态的稳定控制，为更高级的控制策略研究奠定了基础。惯性坐标系：原点固定在地面，Z轴垂直向上。机体坐标系：原点位于无人机的重心，轴与机体的对称轴对齐。

面向高动态四足机器人早期设计验证与参数优化的工程需求，本文基于MATLAB/Simulink与Simscape物理域建模语言，构建了一套全栈式机电一体化仿真平台。该平台以生物启发的腾空-支撑离散步态为核心，深度融合了具有弹性缓冲特性的二连杆腿部运动学模型、基于拉格朗日形式主义的逆动力学解算器、分段连续的非线性地面接触动力学，以及融合超级电容器与蓄电池的混合电气储能网络。通过大规模参数网格扫描，本文

面向高动态四足机器人早期设计验证与参数优化的工程需求，本文基于MATLAB/Simulink与Simscape物理域建模语言，构建了一套全栈式机电一体化仿真平台。该平台以生物启发的腾空-支撑离散步态为核心，深度融合了具有弹性缓冲特性的二连杆腿部运动学模型、基于拉格朗日形式主义的逆动力学解算器、分段连续的非线性地面接触动力学，以及融合超级电容器与蓄电池的混合电气储能网络。通过大规模参数网格扫描，本文

面向高动态四足机器人早期设计验证与参数优化的工程需求，本文基于MATLAB/Simulink与Simscape物理域建模语言，构建了一套全栈式机电一体化仿真平台。该平台以生物启发的腾空-支撑离散步态为核心，深度融合了具有弹性缓冲特性的二连杆腿部运动学模型、基于拉格朗日形式主义的逆动力学解算器、分段连续的非线性地面接触动力学，以及融合超级电容器与蓄电池的混合电气储能网络。通过大规模参数网格扫描，本文

同步定位与地图构建（SLAM）是移动机器人实现自主导航、环境感知与智能作业的核心技术，能够让机器人在未知二维平面环境中，无需预先构建地图即可完成自身位姿估计与环境特征地图构建。针对传统定位建图方法存在的环境依赖性强、抗干扰能力弱、状态估计精度低等问题，本文依托最优估计理论，开展二维平面场景下扩展卡尔曼滤波（EKF）SLAM技术研究。