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

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。

针对多架四旋翼无人机在动态轨迹跟踪、固定点位悬停集结、单 / 双领航协同、菱形对称编队及偏航角精准跟踪等典型任务场景中的分布式编队控制问题，本文提出一种融合图论拓扑、领航 - 跟随机制与自适应观测的通用编队控制框架。该方法可统一实现单领航 / 双领航、运动 / 固定、三角形 / 菱形、平面 / 三维等多模式编队任务，采用完全分布式拓扑结构，跟随无人机仅依靠局部相对位置信息即可完成编队收敛、速度同步

5G辅助优化无人机是指利用5G通信技术来提升无人机系统的性能和效率，从而实现更可靠、安全和智能的无人机应用。5G通信技术提供了更高的数据传输速率、更低的延迟和更可靠的连接，这为无人机的实时控制、数据传输和通信提供了更好的支持。通过利用5G通信网络，无人机可以实现更远距离的通信和更稳定的数据传输，从而提高飞行控制的精准度和实时性。借助5G网络的高带宽和低延迟特性，可以对无人机的网络通信进行优化。

文献来源： 经济调度是电力系统运行中的一个基本问题，它是指发电机和柔性负荷在满足一系列运行约束的条件下，使整个电力系统运行的社会福利最大化的优化问题。 传统上采用集中优化技术来解决经济调度问题，其中包括经典优化方法［1］ 和现代人工智能方法［2-4］ 。然而，当采用集中优化方法时，系统需要调度中心发布指令调度整个系统中所有的发电机和柔性负荷，调度中心需要与每一个调度对象进行信息交互［5］ 。并 且

无人机集群轨迹跟踪技术在测绘勘探、协同作业、应急救援等领域具有广泛的应用前景，控制器的性能直接决定了无人机集群轨迹跟踪的精度、效率与稳定性。针对传统线性二次调节器（LQR）在无人机控制中权重矩阵设计困难、控制性能有限的问题，本文提出并设计了一种基于强化学习的LQR控制器，用于实现四旋翼无人机的三维空间精准控制。

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