💥💥💞💞❤️❤️💥💥博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。🎁完整资源、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制事宜点击：👉👉👉⛳️行百里者，半于九十。

本文提出一种“模型预测控制（MPC）+ 滚动时域估计（MHE）”一体化框架，旨在解决在传感器和执行器双重噪声环境下，将移动机器人稳定到指定目标点 xs​ 的问题。与现有研究仅单独考虑状态或控制噪声、且将估计与控制分步求解的做法不同，本文创新性地把传感器噪声和执行器噪声同时纳入联合优化，实现了真正意义上的“估计–控制闭环”。采用多重打靶法将 MPC 问题转化为非线性规划（NLP），并利用 CASAD

随着“双碳”目标和绿电直连政策的推进，利用风电、光伏等新能源生产绿氨成为工业深度脱碳的重要路径。本文针对绿电制氨园区的运行优化与系统影响问题，基于逐时功率平衡、多场景调度优化和源荷储协同思想，选取新能源自发自用比例、总用电量绿电比例、新能源上网比例、吨氨成本、产能利用率和区域净负荷爬坡等指标，建立了逐时能量平衡、离散开停机、连续负荷调节、储能联合调度和多园区渗透率分析模型。针对问题一，建立典型日逐

多智能体网络的共识协同是分布式智能系统领域的核心研究问题，在无人机集群、智能电网、多机器人协作、分布式传感网络等领域具备广泛应用场景。针对传统连续时间控制策略存在的通信资源消耗大、控制更新频次冗余、系统能耗过高，以及渐近共识收敛时间无界、实时性难以保障的问题，本文系统性研究分布式事件驱动控制框架下多智能体网络的有限时间共识实现机制。

针对大规模电动汽车无序充电对配电网稳定运行带来的挑战，传统统计建模方法难以刻画用户行为驱动下充电负荷的强随机性、时序依赖性与多维耦合特征，难以生成贴合实际运行规律的充电场景。为此，本文提出一种基于条件去噪扩散概率模型的电动汽车充电场景生成方法。首先，基于充电起始时刻、充电时长、充电功率、用户出行习惯等多维信息，构建用户个体与场站集群两层级行为特征矩阵，搭建多层级充电场景生成框架；

基于扩展卡尔曼滤波器的同时定位与地图构建（EKF-SLAM）是移动机器人自主导航的核心经典算法，凭借结构简洁、实时性强的优势被广泛应用于各类无人设备场景。但算法固有的状态估计不一致性问题，会导致机器人位姿与环境地图的估计误差随迭代累积、协方差矩阵失真，严重制约SLAM系统的长期运行精度与稳定性。现有研究多聚焦于算法迭代优化与误差修正，较少从系统本质的可观测性缺陷层面剖析不一致性的根源。

自主水下航行器（AUV）是海洋资源勘探、水下环境监测、海洋工程作业的核心智能装备，其运动控制精度与环境适配性直接决定水下作业的可靠性与稳定性。复杂海洋环境存在水流扰动、浮力波动、水体阻力非线性变化等不确定干扰，导致传统固定参数PID控制器难以适配动态工况，存在参数整定繁琐、抗干扰能力弱、轨迹跟踪误差大、动态响应滞后等问题。

铁木辛柯梁理论充分计入横向剪切变形与截面转动效应，适用于短粗梁、复合材料梁、动力冲击与高频振动等工程场景，其控制方程组为空间、时间耦合的高阶偏微分方程组，传统有限元、有限差分等网格类数值方法存在网格剖分复杂、剪切闭锁、逆问题数据依赖度高、全域连续场重构成本大等固有缺陷。物理信息神经网络（PINNs）以自动微分技术为核心，将结构力学控制方程、边界约束、初始条件转化为可优化损失项，实现无网格全域连续解

基于物理的模型，使用Cosserat杆理论对扭曲和盘绕致动器进行建模摘要：扭曲和卷绕致动器（TCAs）最近成为各种机器人应用中一种有前景的人造肌肉，因为它们坚固、成本低且可定制。为了更好地促进应用，为不同类型的TCA（例如，自卷曲、自由行程、锥形等）建立通用和精确的模型至关重要。尽管最近提出了几种建模方法，但现有的模型要么无法捕捉到大变形过程中的非线性，要么无法对具有非均匀几何形状的TCA进行建模

本研究聚焦于由两个四旋翼飞行器协同驱动的缆绳机器人系统，旨在实现复杂任务（如协作运输、环境探测）中的动态稳定性与精确控制。四旋翼动力学耦合：需协调双飞行器的升力、扭矩与姿态；缆绳悬链线效应：大跨度缆绳的自重下垂与非线性张力分布；刚柔耦合建模：缆绳柔性特性与四旋翼刚体运动的交互；协同控制鲁棒性：通信延迟与外界扰动下的稳定性。