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欢迎阅读IEEE Transactions on Industrial Electronics期刊2026年issue2推送（第9期/共18期）。本期推送共精选了10篇研究论文，内容聚焦于电力电子变换器优化控制、数据驱动与智能控制、以及先进电机设计与振动控制、还有面向新能源系统与微电网的分布式控制与热管理等前沿领域。本文档旨在为工程与研究人员提供精炼可用的设计方法、算法框架与实验数据，帮助在体积、效率、鲁棒性与工程化实现之间取得平衡与优化。
本期目录
📖 第1篇：面向PFC整流器的II型电压控制器系数集：实现直流母线电容最小化
📖 第2篇：面向未知动态系统的数据驱动迭代预测控制
📖 第3篇：基于数据驱动的非周期采样数据系统输入饱和镇定控制
📖 第4篇：远程驾驶车辆延迟补偿：一种基于平方根容积卡尔曼滤波的预测器
📖 第5篇：具有近连续调节能力的PWM控制变惯性与变阻尼装置设计与分析
📖 第6篇：谐振感应电机的设计与分析：提升传统电机性能的创新方案
📖 第7篇：多关节下肢软体外骨骼的设计、控制与性能评估
📖 第8篇：基于实时计算的三自由度调制策略开发与优化：面向单级矩阵AC-DC变换器
📖 第9篇：基于不连续调制的主动热控制技术提升并网逆变器资源千伏安极限
📖 第10篇：基于虚拟电压降平均的多母线直流微电网分布式二次控制
📖 第1篇
📌 面向PFC整流器的II型电压控制器系数集：实现直流母线电容最小化
DC Link Capacitance Minimizing Set of Type-II Voltage Controller Coefficients for PFC Rectifiers
作者：Pavel Strajnikov，Alon Kuperman
本文针对单相有源功率因数校正（PFC）整流器中一个常见的工程权衡问题展开：在无需保持时间功能的应用中如何在不损害电流质量与环路稳定性的前提下将直流母线电容降到最低。研究提出了基于时频分析的系统性设计流程，构建了包含控制器参数、系统极点/零点与带宽之间关系的设计方程。关键方法：II型电压控制器，主要创新：最小直流母线电容的系数求解、多约束联合设计。
设计流程包括：对电网电流品质以THD约束、直流电压环以相位裕度PM约束，以及对负载阶跃响应以ITAE类积分指标的动态性能约束进行联合考量。在给定(THD*, PM*)的条件下，首先通过数值求解得到控制器极点时间常数r的可行范围，再求解对应的零点时间常数s与增益K，从而计算出最小可行电容。实现要点包括对环路传递的频率加窗数值求解与对稳态谐波模型的线性近似；关键数值求解策略与约束容差设定也在文中详细给出。
论文以500W、230V/50Hz输入、400V直流输出的PFC为样例，在设置THD*=0.05、PM*=45°条件下进行了仿真和实验验证。关键实验数据包括：在与PI控制器对比下，采用最优II型系数集时所需最小电容从100μF降至60μF，而若选择理论上极限参数集（r_max）电容可进一步微降至55μF</span）但伴随ITAE急剧恶化。工程结论表明：在体积与可靠性权衡下，采用本文给出的r_opt参数集能实现电容最小化与动态性能的最佳折衷，适用于对体积/成本敏感的高功率密度电源设计。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11217337
📖 第2篇
📌 面向未知动态系统的数据驱动迭代预测控制
Data-Driven Iterative Predictive Control for Unknown Dynamic Systems
作者：Shunhao Huang，Dong Shen，Samer S. Saab
本文聚焦工业批处理过程中的轨迹跟踪问题，目标是在系统动力学未知且数据受噪声与污染的真实条件下实现高精度跟踪控制。文章提出了基于高斯过程（GP）的迭代预测控制框架（GPIPC），其总体架构包含数据驱动建模、主动学习更新机制与不确定性加权的控制代价设计。核心创新包括：将输入端噪声显式建模并在GP训练中以噪声超参数自动估计，从而增强在含噪工业数据下的建模鲁棒性。
实现细节方面，GPIPC采用带噪输入-输出数据构建的核回归模型，训练时通过最大化边缘似然或变分近似来估计超参数并自适应辨识噪声水平；在在线迭代控制中使用预测方差驱动的主动学习策略，优先在预测不确定区补充数据；异常值通过量化滤波剔除以保证数据质量。控制器在代价函数中引入了由GP提供的预测不确定性权重，实现稳健轨迹跟踪。算法实现兼顾实时性：通过解耦时间步依赖、使用递增训练集与稀疏GP近似降低计算复杂度，满足批处理在线迭代的部署需求；关键实现要点为稀疏近似与超参数自适应。
在三轴粘合机电平台的仿真与物理实验中，GPIPC与标准GP（SGPIPC）、基于模糊神经网络（FNNILC）和RBF神经网络方法比较，展示出显著优势：在数据稀缺与噪声严重场景下，收敛速度更快且稳态误差更低；实验给出关键指标如收敛迭代次数下降≈30%、稳态跟踪误差降低约25%（相对基线），并在不同工况下保持鲁棒性。工程结论：GPIPC适用于未知、非线性、含噪的批处理控制场景，尤其适合对模型先验不足但需稳健控制的工业应用。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11205968
📖 第3篇
📌 基于数据驱动的非周期采样数据系统输入饱和镇定控制
Data-Driven Stabilization of Aperiodic Sampled-Data Systems Subject to Input Saturation
作者：Yu-Long Fan，Chuan-Ke Zhang，Xing-Chen Shangguan，Li Jin，Lin Jiang，Yong He
本文针对实用工业控制中普遍存在的两类难题：通信导致的非周期采样与执行器的输入饱和。研究提出了一种完全基于数据驱动、无需显式模型辨识的控制设计方法。其总体框架先由受噪声污染的输入-状态测量数据构造参数化的数据一致性集合，然后利用环路泛函、广义扇区条件与S-过程推导出可执行的线性矩阵不等式（LMI）条件以保证闭环局部渐近稳定。关键机制：数据驱动参数化表示与基于LMI的鲁棒控制准则。
在实现层面，方法从测得的若干组输入-状态对出发，通过构造数据一致性矩阵来隐式表示所有与数据一致的系统，从而避免显式辨识。控制器的设计问题被转换为一组LMI求解问题，支持直接求得控制增益矩阵。作者还提出两类优化方案：一是最大化在给定采样间隔下的吸引域估计以确定安全初始化区域；二是最大化给定初始区域下的允许采样间隔上界以提高通信鲁棒性。关键实现点为LMI可行域求解与吸引域/采样间隔联合优化。
论文通过数值基准算例与硬件在环（HIL）负荷频率控制（LFC）案例验证方法有效性。实验结果显示：仅利用少量噪声数据即可构造出能保证局部渐近稳定的控制器；在以往难以处理的采样抖动与输入饱和工况下系统均维持稳态性能。报告的关键数值包括：在给定测试条件下，方法可在噪声存在时保持局部稳定性，并使系统对采样间隔抖动的容限提升约25%，在某些算例中使稳态误差下降约15%。工程结论是：该数据驱动LMI方法为实际工程中受限采样与输入受限问题提供了可实现且有理论保证的控制器设计路径。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11220160
📖 第4篇
📌 远程驾驶车辆延迟补偿：一种基于平方根容积卡尔曼滤波的预测器
Delay Compensation for Remote Driven Vehicles: An SRCKF-Based Predictor
作者：Lin Zhao，Mikael Nybacka，Malte Rothhämel，Jonas Mårtensson
本文面向远程驾驶（RDV）场景中普遍存在的网络时延与丢包问题，提出一种基于平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）的混合预测器（SRCKP），旨在补偿控制与反馈回路的时延，以提升车辆响应精度与驾驶体验。总体架构将基于物理模型的预测器（MBP）与基于数据的无模型预测器（MFP）通过卡尔曼滤波框架融合，使得系统既能利用结构化的模型信息又能在模型不准确时自适应修正。本文的两项主要改进是：基于二阶导数设计的超调补偿器（OSC）与基于一步导数的丢包预测器（PLP）。
实现方面，SRCKP在滤波预测中同时包含MBP的状态转移模型和MFP的增益校正项，使用平方根形式提升数值稳定性，滤波增益通过卡尔曼公式在线更新；OSC采用信号二阶导数信息对短时超调进行前馈抑制；PLP在检测到数据缺失时使用前向一阶导数估测并填补丢包段。关键实现要点包括平方根形式的数值稳定保障、OSC参数化设计以及对丢包概率的鲁棒处理策略。
仿真与硬件在环（HIL）实验结果表明：SRCKP在多种延迟与丢包工况下均显著优于仅MFP的方法；典型性能数据为仿真中L2范数误差最高降低81.2%，HIL实验在最优条件下降低54.0%；在车辆质量变化及不同延迟条件下仍保持稳定预测性能。工程结论是：SRCKP可有效提升远程驾驶时延补偿能力，并通过OSC/PLP的组合在丢包与超调场景下提供更平顺的反馈与操控体验。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11207728
📖 第5篇
📌 具有近连续调节能力的PWM控制变惯性与变阻尼装置设计与分析
Design and Analysis of a PWM-Controlled Variable Inertance and Variable Damping Device With Nearly Continuous Adjustment
作者：Yinlong Hu，Changjun Cheng，Longxin Wang
本文在振动控制方向提出了一种基于脉宽调制（PWM）的变惯性变阻尼装置（VIVD），解决了现有半主动惯性器普遍存在的调整离散、惯性与阻尼耦合等问题。核心思想是在电路中通过PWM控制等效电阻，从而实现等效近连续调节的惯量与阻尼特性。为了在正弦激励下实现惯性与阻尼的解耦控制，作者将一种规定时间正弦频率跟踪器（PTSFT）嵌入控制回路，实现快速、与初始条件无关的频率估计。
实现细节包括PWM驱动电路的占空比设计、等效电阻与滤波网络的参数选择，以及PTSFT的收敛时间设定。文中给出PWM周期与滤波时间常数之间的匹配准则，明确了占空比映射到等效惯性/阻尼的数学关系，并对控制器稳定性进行了理论分析。关键实现要点为PWM滤波时常与占空比映射与PTSFT收敛预置。
为验证方案，研究团队在硬件在环（HIL）平台上构建了基于VIVD的动态振动吸振器（DVA）并进行了宽频带实验。结果显示：在多种激励频率下，DVA能显著抑制结构响应，且控制性能与现有机电半主动惯性器相当。实验数据包括：在若干测试频点处振幅衰减达到30%~50%区间，系统响应的频率追踪时间小于0.5s，并在多次周期激励中保持稳定重复性。工程结论为：基于PWM的VIVD可在车辆悬架、机器人关节与工程结构减振等场景提供有效、低复杂度的半主动惯性/阻尼调节手段。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11220837
📖 第6篇
📌 谐振感应电机的设计与分析：提升传统电机性能的创新方案
Design and Analysis of a Resonant Induction Motor
作者：Longfei Xiao，Shuangxia Niu，Mingyuan Jiang，Litao Dai
针对传统感应电机在额定工况下常见的扭矩密度与效率权衡问题，本文提出将串联谐振原理集成进感应电机定子绕组的设计方法，以在不显著增加体积成本的情况下提升电机性能。研究核心包含将小型化谐振电容嵌入定子绕组并基于T型等效电路与二维涡流场有限元法进行参数求解。关键创新点为：将谐振电容集成到定子绕组中以实现功率因数与转矩同步优化，并提出了小体积谐振电容集成方案。
方法实现上，作者通过等效电路参数辨识与有限元联合迭代，计算谐振电容的最佳容值与布局，并评估在不同转差率下的电磁特性、损耗与效率。论文中详细给出了谐振容值的推导公式、谐振频率对转矩曲线影响的敏感性分析，以及在实际制造中选用CBB薄膜电容的电气与热可靠性考量。关键实现要点为等效电路与FEA联合迭代与谐振容值工程化选择。
为验证所提设计，团队制作了原型机并在125V、150Hz条件下进行了实验。关键性能数据为：在转差率0.03–0.04范围内，谐振感应电机的转矩达到传统感应电机的5.51倍，功率因数提升0.24，效率提高8.37%。此外，电机呈现出优良的“硬特性”，在负载波动时能够保持较稳定的转速，适合矿山与水泵等负载波动大的工业场景。工程意义在于：该谐振设计为提高感应电机在高转矩密度场景中的适用性提供了一条低成本可行路径。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11182290
📖 第7篇
📌 多关节下肢软体外骨骼的设计、控制与性能评估
Design, Control, and Evaluation of a Multijoint Lower Limb Soft Exosuit
作者：Yi Long，Junfei Chen，Hexiao Guo，Wei Dong，Qijun Wu
本文面向软体外骨骼在多关节辅助时的驱动器冗余与重量问题，提出了一种集成可控锚点机制与单电机双驱动传动单元的新型多关节下肢外骨骼方案。系统通过基于步态相位的顺序辅助策略，在单个步态周期内按序为髋屈曲与踝跖屈提供辅助，从而减少独立驱动器数量并显著降低可穿戴重量。
在控制策略方面，团队提出了基于单输入单输出架构的无模型自适应控制方法，仅依赖在线采集的输入-输出数据学习系统动态并调整控制律，从而克服人体-外骨骼交互带来的高非线性与随机扰动。实现要点包括可穿戴纺织界面的人体工学设计、伺服控制的锚点夹紧策略，以及双向单向轴承结构保证在辅助切换时另一侧缆绳不松弛。关键实现要点为锚点切换控制与无模型自适应律在线更新。
生理学与性能评估在四名参与者上进行，测试条件包括无援助、被动结构与所提外骨骼三种工况。关键实验数据包括：主要下肢肌电幅值降低7.7%~17.7%，负重行走时净代谢率降低约14.7%，在轨迹跟踪精度方面误差维持在可接受工程范围内（详见文中曲线）。工程结论是：该集成式驱动与控制方案在减轻佩戴负担的同时，仍能提供有效的生物力学辅助，适用于需要多关节协同辅助的便携/战术外骨骼设计。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11192089
📖 第8篇
📌 基于实时计算的三自由度调制策略开发与优化：面向单级矩阵AC-DC变换器
Development and Optimization of Three-DOF Modulation for Single-Stage Matrix AC–DC Converters Based on Real-Time Calculation
作者：Di Mou，Xingxing Chen，Ka-hong Loo，Haoyu Wang，Qingchao Song，Quanming Luo，Junwei Liu
本文针对单级矩阵（SSM）AC–DC变换器在宽输入范围内保持高效运行的挑战，提出了一种具备三自由度（3-DOF）的非对称调制方法，并进一步开发出覆盖全工作区的优化调制轨迹（OMT）。论文通过对工作模式的分类与归一化建模，导出了功率传输、边界条件以及电感电流峰峰值的解析表达式，从而能在实时计算约束下实现实时调制参数求解。
实现细节包括将直流侧全桥引入额外自由度以降低电感电流应力，并在控制器中实现在线模式切换判据以匹配不同负载区间；为了保证零电压开关（ZVS），作者设计了基于占空比调整的参数补偿方法来抵消交流侧半桥电容波动导致的失ZVS风险。关键实现要点為OMT实时计算、模式切换判据以及轻载补偿策略。
在110V交流输入、200V直流输出、300W测试工况下，OMT实现了最高约4.14%的效率提升，同时交流侧功率因数始终> 0.99，交流电流THD< 3%。尤其在轻载时OMT的效率优势更明显，并能保证所有功率开关实现在工作条件下的ZVS，从而降低开关损耗并提高系统可靠性。工程结论：OMT适用于要求高效率、低电流应力且需实时调制的SSM AC–DC变换器实现。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11178081
📖 第9篇
📌 基于不连续调制的主动热控制技术提升并网逆变器资源千伏安极限
Discontinuous Modulation-Based Active Thermal Control for Enhancing the KVA Limit of Grid-Connected Inverter-Based Resources
作者：Debiprasad Nayak，Yakala Ravi Kumar，Sumit Pramanick
本文提出一种将不连续PWM（DPWM）调制与系统级电流控制器耦合的主动热控制（ATC）闭环方案，目标是在保证半导体结温不超过安全限值的前提下扩展并网逆变器的视在功率承载能力。论文建立了钳位角与开关损耗之间的解析关系，并采用简化的热模型（Foster型）进行在线结温估计，为闭环调节提供温度反馈。
该方法的双阶段控制架构先通过动态调整DPWM母线钳位角以降低开关损耗；当钳位角达到上限且仍需进一步控温时，系统级电流控制器将介入动态调节电流参考以限制总损耗。关键实现要点包括钳位角—损耗解析映射、Foster热模型在线估计与双阶段协同控制逻辑，确保在不同网侧需求下维持结温安全。
在900V直流、220V交流工况下的实验表明：采用ATC的2L-VSI可在结温维持75°C的条件下，将功率传输能力从3kVA提升至4kVA（提升33%），并能在提供额定有功的同时支持更低功率因数（最低约0.76），相当于视在功率可达额定的1.249倍。工程意义在于：在不增加散热系统的条件下通过调制策略扩展逆变器的短期KVA极限，对提高并网设备功率密度与故障穿越能力具有重要实用价值。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11217174
📖 第10篇
📌 基于虚拟电压降平均的多母线直流微电网分布式二次控制
Distributed Secondary Control of Multibus DC Microgrids Through the Averaging of Virtual Voltage Drop
作者：Zhiyong Liu，Lantao Xing，Tiannan Li，Mulian Zhang，Yu-Chu Tian
面向多母线直流微电网的电流分配与母线电压恢复问题，本文提出了一种基于虚拟电压降（VVD）平均的分布式二次控制方案。该方案的关键在于通过构造VVD量并在相邻分布式发电机（DG）之间仅传输一项平均估计值，实现在无需直接测量与通信母线电压的条件下完成电流按容量比例分配與母线电压恢复，从而大幅降低通信带宽与实现难度。
方法论基础为动态平均一致性（DAC）思想，但将传统需要传输电压与电流双变量的通信量简化为单一的VVD平均值传输，从而显著提升通信经济性。控制器设计采用分布式观测器估计局部VVD并通过一致性算法完成全网平均，关键实现要点為VVD构造与平均估计、分布式一致性迭代與容延迟的鲁棒性设计。
理论分析、仿真与物理实验验证表明：该方案能在负载突变、DG即插即用與存在通信延迟的情况下保持良好性能。实验关键数值包括：在若干测试场景下系统能将DG电流按预设比例精确分配，母线平均电压恢复误差维持在<±1%范围内，通信量相较传统方法降低约40%。工程结论是：基于VVD的分布式二次控制为多母线直流微电网在实现简易性与通信经济性上提供了切实可行的替代方案，适合资源受限或节点较多的分布式电源系统。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11178099
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