多旋翼无人机（UAVs）以其独特的垂直起降能力、悬停稳定性以及操作灵活性，在军事、民用、科研等领域展现出巨大的应用潜力。从空中侦察、环境监测到物流运输、农业植保，无人机已成为现代科技不可或缺的一部分。然而，要使无人机能够稳定、精确地完成各项任务，对其姿态的准确估计至关重要。姿态估计是指确定无人机在空间中的方向，通常由欧拉角（俯仰、滚转、偏航）或四元数表示。精确的姿态信息是无人机飞控系统、导航系统以

针对光伏发电功率受气象、环境等多因素影响呈现的强波动性、间歇性特征，以及实际电网调度中对超前多步功率预测的迫切需求，提出一种基于卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）结合的多变量输入超前多步光伏功率预测模型。首先，筛选影响光伏功率的关键多变量特征，包括全局水平辐照度、直接法向辐照度、组件温度、环境温度、相对湿度等，通过局部异常因子（LOF）算法剔除异常数据，结合横向归一化消除量

在众多工程领域，如机器人控制、航空航天、工业过程控制等，常常需要将系统状态稳定控制到特定的目标点。这些系统往往具有高度的非线性、强耦合性以及不确定性，传统的控制方法难以满足高精度、高可靠性的控制要求。例如，在机器人的路径跟踪任务中，机器人需要在复杂环境下准确地移动到指定位置，同时要应对自身动力学特性的变化以及外部干扰。

为实现对架无人机的规范控制及点对点运动精准模拟，解决传统固定桨叶四旋翼在翻转等高速机动动作中推力调节受限、响应滞后、能耗偏高的问题，本文聚焦可变桨叶四旋翼的优化推力分配策略，重点开展翻转动作的对比研究。通过建立可变桨叶四旋翼的动力学模型，设计基于状态相关Riccati方程（SDRE）的闭环控制系统，引入虚拟约束实现位置与姿态的解耦控制，提出四种推力分配优化方法，并针对轴向翻转与倾斜翻转两种典型机动

主动配电网（ADN）中分布式电源（DG）的间歇性、负荷波动性及量测误差，导致故障恢复策略面临显著的不确定性风险[2][5]。传统确定性故障恢复模型忽略上述不确定性，在极端场景或参数波动下易出现恢复失败、线路过载、电压越限等约束违反问题，无法满足配电网安全可靠运行的需求[4][6]。现有研究虽已探索配电网故障恢复与灵活调度的协同优化，但多数未充分考虑不确定性因素的影响，或采用的不确定性处理方法（如模

随着高比例可再生能源大规模并网，电力系统灵活性不足的问题日益凸显，虚拟电厂（Virtual Power Plant, VPP）作为聚合分布式资源的核心载体，成为缓解该矛盾的关键路径。本文复现一篇顶级SCI论文，聚焦虚拟电厂多时间尺度调度问题，重点突破“储能系统容量衰减精准刻画”与“发电-多用户负荷灵活性协同整合”两大核心难点，构建兼顾经济性、安全性与灵活性的多时间尺度调度模型。

本文完整复现顶级EI论文《考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度》全部核心内容、模型构建、算例仿真及结果分析，严格遵循原文逻辑框架与技术细节，兼顾理论严谨性与工程可实现性。

在固定翼无人机的性能研究与优化过程中，燃油燃烧过程的准确模拟至关重要。通过构建简化燃油燃烧仿真的模拟模型，能够在合理的计算成本下，有效分析燃油燃烧对无人机飞行性能的影响，为无人机的设计、飞行控制以及燃油管理提供关键支持。以下详细阐述其背景原理。

随着科技的飞速发展，四旋翼无人机在诸多领域得到了广泛应用，如航拍、物流配送、农业监测等。实现四旋翼无人机精准且高效的控制，对充分发挥其功能至关重要。基于 Koopman - MPC（模型预测控制）的数据驱动学习与控制方法，为四旋翼无人机的控制问题提供了创新性的解决方案。以下详细阐述其背景原理。

在船舶航行领域，实现精确的轨迹跟踪控制对于保障船舶安全、高效地完成运输任务至关重要。然而，欠驱动船舶由于其自身结构特点，在控制过程中面临诸多挑战，同时海洋环境中的各种扰动也会对轨迹跟踪产生不利影响。考虑扰动的欠驱动船舶轨迹跟踪自适应滑模控制方法，为解决这些问题提供了有效途径，以下将详细阐述其背景原理。