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

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矩形薄板作为起重机械等工程结构中的核心承载部件，其力学响应分析与参数识别（即力学正反问题）直接关系到结构设计的合理性与运行安全性。物理信息神经网络（PINN）凭借其融合物理先验知识与数据驱动的优势，为薄板力学问题求解提供了新路径，但存在求解精度有限、对训练数据依赖度高且易出现过拟合等缺陷。针对这一问题，本文采用梯度增强物理信息神经网络（gPINN）求解矩形薄板力学正反问题，通过在损失函数中嵌入偏微

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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。

配电网潮流计算是智能配电网实施中的基本要求,由于配电网三相参数不平衡，通常配网潮流计算采用三相不对称模型。新能源发电技术的快速发展，如风电、太阳能不断的快速渗入，研究有效的含有分布式电源的配网三相潮流计算是一个非常重要的课题。分布式电源接入到配电系统中使其配电网络由放射状无源网络变成了含有中小型电源的有源网络。根据配电网三相不平衡的实际情况，为准确计算分布式电源并入配电网后的潮流问题，本文研究了三

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。

电能质量扰动是指电力系统中电压、电流或频率的异常变化，可能引起用电设备故障或运行异常。根据扰动特性，可分为稳态和暂态稳态扰动：以波形畸变为特征，包括谐波、电压偏差、三相不平衡、闪变等。例如，谐波由非线性负载引起，特征指标为频谱幅值；三相不平衡由负载不对称导致，特征指标为不平衡因子。暂态扰动：短时突变事件，包括电压骤降、骤升、中断、脉冲瞬变等。例如，电压骤降（幅值下降10%-90%，持续0.5周波至

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。