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

本文针对存在离群传感器时的目标定位问题进行了研究。该问题在实际中具有重要意义，因为在许多实际应用中，传感器可能会无意或有意地报告不相关的数据。本文采用鲁棒统计技术对平方距离测量进行建模，并提出两种不同的解决方案。第一种方法具有计算效率，然而仅在理论上保证目标收敛。另一种方法则确立了整个序列的收敛性。为了兼顾两种方法的优点，我们将它们结合起来，开发出了一种混合算法，可提供计算效率和理论保证。该算法在

本方案针对感应电机（Induction Motor, IM）与异步电机（Asynchronous Motor）的转速闭环控制需求，分别构建了基于速度传感器的磁场定向控制（Field-Oriented Control, FOC）系统与矢量控制系统（Vector Control System）。

非线性系统的最优控制问题一直是控制领域的核心挑战，其核心在于求解哈密尔顿-雅可比-贝尔曼（HJB）方程。然而，传统动态规划方法因“维数灾”问题难以应用于复杂非线性系统。本研究基于值迭代自适应动态规划（ADP）框架，结合神经网络近似技术，提出了一种针对带有饱和执行器的非线性系统的近似最优控制方法。该方法通过神经网络逼近HJB方程的解，避免了直接求解偏微分方程的复杂性，并通过仿真验证了其在饱和约束下的

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

迪杰斯特拉（Dijkstra）算法作为经典的图搜索算法，自1959年提出以来，在机器人路径规划领域展现出强大的应用潜力。该算法通过贪心策略逐步扩展已知最短路径集合，能够精确求解静态环境下的单源最短路径问题。本文系统阐述了Dijkstra算法的核心原理、实现机制及其在机器人路径规划中的优化策略，结合栅格地图建模与动态避障技术，提出了一种适用于复杂场景的改进型路径规划方案。实验结果表明，该方案在保证路

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

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。