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欢迎阅读本期IEEE Transactions on Industrial Electronics期刊2026年issue2推送（第8期/共18期）。本期推送共包含10篇研究论文简介，内容聚焦于电力电子与电机驱动、智能传感与故障诊断、先进控制与机器人技术、以及新能源系统与网络安全等多个前沿领域。具体涵盖了从电场能量收集、电机故障诊断、直流断路器设计，到机器人抓取、燃料电池混合动力系统、DC-DC变换器控制、足式机器人强化学习、电池云端诊断、无电解电容驱动协同抑制，以及核电站隐蔽攻击检测等关键技术。本期文章为工程应用与理论研究之间的桥梁，旨在帮助读者把握相关领域最新进展并促进技术落地与系统优化。
本期目录
📖 第1篇：脉冲放电电场能量收集器中多负载输出特性的分析与优化
📖 第2篇：基于Clarke向量轨迹形状分析的感应电机定子匝间故障诊断
📖 第3篇：基于非对称半周期的低灭弧应力谐振直流断路器
📖 第4篇：CSGrasp：基于类别级语义感知的机器人抓取方法
📖 第5篇：考虑能量管理耦合的燃料电池混合动力数字轨道电车容量参数配置方法
📖 第6篇：面向DC-DC SEPIC变换器的级联终端超螺旋滑模控制
📖 第7篇：融合混沌增强与扩散模型的强化学习：实现足式机器人鲁棒运动控制
📖 第8篇：基于云端数据与SOC异常波动识别的锂离子电池组真实工况故障诊断
📖 第9篇：无电解电容电机驱动中拍频包络与电流谐波的协同抑制策略
📖 第10篇：基于量子混沌时/频跳变信号的压水堆稳压器压力控制系统隐蔽攻击检测与可靠性分析
📖 第1篇
📌 脉冲放电电场能量收集器中多负载输出特性的分析与优化
Analysis and Optimization of Multiload Output Characteristics in Pulsed Discharge Electric Field Energy Harvester
作者：Chenjin Xu，Wei Wang，Jinchao Wang，Tianpeng Zhang，Yuchen Shi
本文针对电力设备节点大量无线监测传感器（WMS）对可靠自供电的刚性需求，提出面向多负载场景的能量收集系统设计框架。论文建立了多绕组电场能量收集器（EFEH）的系统拓扑与电气隔离机制，给出输入（电场脉冲）到输出（多路储能电容与传感器负载）之间的能量流动路径，并基于物理机理构建了电场-电能转换等效模型，用于刻画不同放电时间尺度下各负载间的能量耦合特性。文中明确指出传统单路收集器在多传感器供电面前的不足，并将研究重点放在如何通过参数配置与拓扑优化实现负载间的协调供能以满足实时数据传输需求。
在实现层面，论文提出了具体的参数配置方法，以保证多个储能电容（ESC）同步放电；详细推导了放电时域条件与绕组耦合约束，并在模型中加入了耦合系数、等效串联电阻及放电截止阈值等工程参数。实现流程包括：电场脉冲建模→多绕组耦合矩阵识别→ESC参数标定→负载接入规则制定；在试验平台上采用示波器与逻辑分析对同步触发与能量分配进行验证。关键实现要点包括对放电阈值的精确设定与对耦合系数的在线校准，文中将这些要点以实验结果为依据进行了量化说明。
实验选用典型的湿度温度传感器与倾斜传感器作为两种负载，分别连接至不同ESC以检验多负载同步策略的可行性。结果表明，经参数优化后两类传感器能实现同步运行实现，数据上传不丢帧；进一步对比表明若任一ESC过早放电，会导致运行周期不一致并通过绕组耦合对其他绕组产生能量叠加或耗散效应，验证了论文提出的同步放电约束的必要性与有效性。工程结论强调：在典型部署条件下，通过合理配置ESC容量与触发阈值，系统可靠性与传感器可用性明显提升，具有明确的工程落地价值与推广潜力。
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📖 第2篇
📌 基于Clarke向量轨迹形状分析的感应电机定子匝间故障诊断
Analysis of Clarke Vector Hodograph Shape for Diagnostics of Inter-Turn Fault in Stators of Induction Electric Motors
作者：Jacek Wodecki，Anna Michalak，Justyna Hebda-Sobkowicz，Radosław Zimroz，Agnieszka Wyłomańska，Marcin Wolkiewicz，Krzysztof Szabat，Sebastien Weisse，Jerome Valire
本文聚焦于工业驱动的常见故障——定子绕组匝间短路，指出其早期难以检测但后果严重的工程问题。研究提出基于Clarke向量轨迹形状分析的诊断框架：将三相电流经Clarke变换得到α-β空间向量，并分析其在时域内形成的轨迹（hodograph）。在健康状态下轨迹近似圆形，而匝间短路时轨迹呈现椭圆化，椭圆的扁平度与倾斜角被用作量化故障程度的指标。文章构建了从原始电流到几何特征的完整信息流，包括信号预处理、轨迹提取与形状参数化。
实现细节上，作者在数据处理流程中使用了信号分段、去噪与两种轨迹参数提取方法（主成分分析与椭圆拟合），并基于提取的形状系数与倾斜角构建二维特征空间用于建模与分类。为了在工业在线场景中应用，文中强调了单周期（0.02秒）数据即可完成诊断的低延时要求，并探讨了在较低采样率下（从51.2 kHz降至1.6 kHz）保持可靠性的若干工程折衷，指出关键的实现要点包括滤波器设计与特征稳定化处理。
在实验设计上，研究团队构建了可模拟0至10匝短路的专用台架（额定1.5 kW），并与传统频域方法比较。结果显示，基于轨迹形状的方法能够在单周期内识别早期故障，对1-2匝的短路仍可实现高精度检测；在使用多个周期（如4周期）构建轨迹时，特征分散度显著下降，分类可靠性提升。作者还通过高斯混合模型（GMM）在二维特征空间进行统计建模，实验结果证明该方法在动态负载与速度变化下具有更强的鲁棒性，具备良好的工业在线部署潜力与实时诊断价值。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11205306
📖 第3篇
📌 基于非对称半周期的低灭弧应力谐振直流断路器
Asymmetric Half-Cycle Based Resonant DC Circuit Breaker With Low Arc-Extinguishing Stress
作者：Bei Zhang，Xiangyu Zhang，Xiayu Cao，Wei Li，Kai Liu，Lei Qi
本文面向直流电网开断难题，提出了一种新型的非对称半周期谐振直流断路器（AH-RCB）拓扑。研究指出直流断路器设计中存在的核心权衡：高振荡频率利于减小电容尺寸但会增加机械开关的灭弧应力；低频则提高灭弧可靠性但需更大电容。作者通过在振荡支路中引入并联的L_osc2与晶闸管（SCR）结构，实现单周期内对正负半周振荡频率与阻抗的独立调节，从而在正半周形成高频低阻抗以快速升流，在负半周形成低频高阻抗以降低机械开关灭弧应力。
在实现细节方面，文章给出系统的参数设计方法，包括振荡电容选择、L_osc1/L_osc2 阻抗匹配与SCR触发时序约束；并提出了用于评估机械开关应力与电容尺寸权衡的工程指标。为了验证理论，研究团队搭建了12 kV原理样机，并在多种短路/开断工况下进行了对比试验，详细量化了半周非对称调节对开断波形与开断能力的影响。
实验结果显示，AH-RCB在相同振荡电容条件下将可靠开断能力从11.3 kA提升至18 kA（提升约59%），并可通过提高正半周频率在保证开断性能的情况下减小电容，实现约30%的成本下降。研究总结认为，非对称半周期设计在兼顾开断可靠性与成本方面提供了有效路径，尤其适用于点对点直流与多端直流网络的工程应用。
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📖 第4篇
📌 CSGrasp：基于类别级语义感知的机器人抓取方法
CSGrasp: Category-Level Semantically-Aware Grasping Method
作者：Chao Ye，Yangdong Yao，Weiyang Lin，Xuebo Yang，Jianbin Qiu
针对工业场景中“抓取成功但后续任务失败”的痛点，本文提出了类别级任务相关抓取框架CSGrasp。核心在于建立非均匀语义感知物体坐标空间（NUSOCS），该表示不仅考虑刚性变换还解决了同类物体间的非刚性形变配准，使语义上等价的结构在坐标空间中对齐，从而支持点级知识传递。整体流程为：实例点云分割→NUSOCS预测→点级映射至先验模型→抓取候选迁移与稳定性评估→任务相关性评分与最终抓取决策。
实现细节包括训练NUSOCS网络、构建密集点对点映射模块以及设计基于接触热图（Contact Heatmap）的任务相关性评估器。论文使用离线仿真生成的接触热图作为先验，无需人工标注，降低数据成本；在模型训练中采用数据增强与多尺度点采样，关键超参与实现要点包括采样点数、热图阈值与抓取稳定性网络的损失加权策略，确保迁移到真实场景的泛化能力。
在螺母与螺丝两类物体的仿真与真实机器人实验中，CSGrasp在任务相关成功率与抓取成功率上均优于对比方法（如CaTGrasp）。尤其在面对形状差异显著的同类物体时表现更为鲁棒，消融实验也证明了NUSOCS表示与点级传递模块的独立贡献。研究表明该方法可显著提升抓取在后续装配/放置任务中的可用性，为工业柔性装配场景提供了实用路径。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11215810
📖 第5篇
📌 考虑能量管理耦合的燃料电池混合动力数字轨道电车容量参数配置方法
Capacity Parameter Configuration Method for Fuel Cell Hybrid Digital Rail Tram Considering Energy Management Coupling
作者：Yu Yan，Ruiqiong Yang，Jingwen Li，Kun Xu，Chen Liu，Duo Yang，Kunjie Yu
在“双碳”背景下，燃料电池与超级电容组成的混合动力系统在轨道交通中的轻量化与高效运行成为研究重点。本文提出了考虑能量管理耦合的容量参数配置方法，首次将容量配置与能量管理策略的耦合影响数学化。依据庞特里亚金最小值原理（PMP），文章推导了FCS额定功率与SCS最小耦合容量之间的下限关系，并将FCS平均效率作为主要优化目标，同时纳入车辆质量与体积约束形成约束优化问题。
求解方法上，研究采用带精英策略的NSGA-II进行多目标优化，输出Pareto最优前沿以供工程选择。在线控制中则基于PMP构建能量管理器，实验在RT-LAB硬件在环平台上验证了所配置参数在多工况下的稳定性。关键实现要点包括FCS与SCS的动态模型参数标定、PMP运行时的约束处理与Pareto前沿的工程筛选策略。
仿真与实车测试结果验证了方法有效性：在线PMP策略下与等效最小燃油消耗策略相比，氢耗降低约5.28%；实车对比显示大容量FCS使SOC波动范围减少约45%，系统运行更稳定。文章给出工程建议：在满足空间与重量约束下优先考虑提高FCS额定功率以提升系统效率并降低SOC波动，从而提高运行可靠性与运营经济性。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11181560
📖 第6篇
📌 面向DC-DC SEPIC变换器的级联终端超螺旋滑模控制
Cascaded Terminal Super Twisting Sliding Mode Control for DC–DC SEPIC Converters
作者：Farzaneh Bagheri
针对SEPIC变换器在宽输入与负载变化场景下的稳态与瞬态性能挑战，本文提出基于PWM的级联终端超螺旋滑模控制（CST-SMC）架构。该架构通过内外环级联实现电流与电压调节解耦，采用终端滑模函数保证有限时间收敛并有效抑制抖振，旨在兼顾滑模控制的鲁棒性和工程实现的低抖振需求。
实现细节包括基于PWM的控制律实现、内环电流采样与滤波策略、外环电压误差的终端滑模设计以及控制器参数的标定。文章对比了CST-SMC与传统PID及2-SOSMC的方法，重点讨论了抖振抑制、收敛时间与稳态精度三者间的权衡，给出工程级的超参数建议与部署注意事项，便于在光伏逆变器、电动汽车充电与UPS等应用中实现。
仿真与实测结果表明，CST-SMC在输入突变与负载阶跃下均实现快速、无超调的电压跟踪，同时显著降低控制信号中的抖振。该方法在收敛速度、稳态误差与抗干扰能力上均优于对比方法，适合需要高动态性能和高可靠性的电力电子应用场景。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11197184
📖 第7篇
📌 融合混沌增强与扩散模型的强化学习：实现足式机器人鲁棒运动控制
Chaos-Augmented Reinforcement Learning With Diffusion Models for Robust Legged Robot Locomotion
作者：Hainan Zhang，Changchun Hua，Jiannan Chen，Xi Luo，Jing Wei
本文提出将扩散模型与无模型强化学习结合，并引入混沌增强与核密度期望优势估计以处理多模态动作分布问题。研究指出传统评论家网络的单峰回报估计与扩散策略的多模态生成能力不匹配，因而提出了新型回报估计技术以自适应建模Q值的多模态与偏态分布，并在策略损失中加入基于状态轨迹的李雅普诺夫指数正则化以抑制混沌不稳定行为。
实现方面，算法结合扩散策略的生成步骤、基于核密度的优势估计器、以及软截断/最大熵框架来平衡探索利用；同时采用拉格朗日正则化对Q函数施加安全约束以降低高风险动作概率。训练在MuJoCo仿真平台上进行，关键实现要点包括经验回放的状态分布估计、扩散模型采样步骤数与策略更新频率等，这些超参数对训练稳定性与收敛速度有显著影响。
实验结果显示，该方法在训练效率与最终性能上均超过TD3、SPO、DIPO与QVPO等基线，并表现出更小的累积奖励方差，表明策略更新更稳定。物理平台TonyPi小型人形机器人验证了方法在真实环境（如草地）下的鲁棒性，能够实现协调的全身运动并避免关节过伸等风险。论文同时开源代码，为后续研究与工程化部署提供基础。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11218266
📖 第8篇
📌 基于云端数据与SOC异常波动识别的锂离子电池组真实工况故障诊断
Cloud-Based Fault Diagnosis of Lithium-Ion Battery Packs by Identifying SOC Abnormal Fluctuations Under Real-World Conditions
作者：Rui Cao，Haobo Zhang，Zhiyong He，Jianjin Chen，Xinhua Liu，Shichun Yang
为实现电动汽车电池组的在线早期故障预警，本文提出了一套基于云端的诊断框架，通过识别SOC异常波动来判断电池组是否存在内部短路或异常放电。算法主要由均值-偏差模型（MDM）、强跟踪扩展卡尔曼滤波器（STEKF）、BiGRU神经网络、AdaBoost集成学习以及自适应模糊校正模块组成，形成一个从本地估计到云端聚合再到异常判定的闭环流程。
实现细节上，STEKF用于实时SOC估计與预测，BiGRU与AdaBoost用于残差校正并提高预测精度，最终通过不可预测残差分析识别异常放电。关键实现要点包括残差分解策略、阈值设定与多级预警机制，以及在云端对来自500辆车的时序数据进行模型训练与验证，保证方法在真实工况下的鲁棒性与可扩展性。
在DST工况与500辆真实车的云端数据上验证：DST下SOC估计误差<3%，预测残差<2%；真实车辆正常样本的最大预测残差在不同季节分别为0.561%、0.296%、0.475%。在40辆故障样本中，部分异常可在故障前超12小时被预警；当报警阈值取3σ时，真阳性率可达80.90%且假阳性率为9.94%。文章表明该方案适合云端大规模部署，为电池安全管理提供了有效工具。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11215883
📖 第9篇
📌 无电解电容电机驱动中拍频包络与电流谐波的协同抑制策略
Coordinated Suppression Strategy of Beat Envelope and Current Harmonics for Electrolytic Capacitorless Motor Drives
作者：Runfeng Gao，Binxing Li，Dawei Ding，Gaolin Wang，Dianguo Xu
为解决用薄膜电容替代电解电容导致的直流母线纹波问题，本文提出一种基于正负序分量调节的协同静态抑制策略，目标同时抑制直流母线引起的低频拍频包络与相电流中的谐波。研究指出在弱磁运行时拍频包络与电流谐波耦合明显，仅单一抑制策略可能产生副作用，因此提出耦合抑制的整体方案。
方法上，作者通过多重同步旋转坐标变换（MSRFT）分离由电网6倍频及其倍数引起的正/负序谐波，并设计包含电流谐波内部模型的等效谐波控制器，通过闭环PI对分量幅值进行调节，生成补偿电压注入到d-q参考中以重塑系统阻抗。关键实现要点包括MSRFT的同步相位跟踪与谐波内部模型的参数辨识，保证在宽转速与过调制区均能稳定工作。
实验验证表明，所提策略在多种非理想电网与负载工况下均有效：拍频包络幅值被抑制超过98%，相电流总谐波失真（THD）降至约3%，显著提高了无电解电容PMSM驱动系统的电能质量与运行平稳性，具有直接的工程推广价值。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11199999
📖 第10篇
📌 基于量子混沌时/频跳变信号的压水堆稳压器压力控制系统隐蔽攻击检测与可靠性分析
Covert Attack Detection and Reliability Analysis of PWR Pressurizer Pressure Control System Based on Q-Chaos TH/FH Signals
作者：Yu Huang，Boyang Ma，Hongtian Chen，Engang Tian
针对压水堆稳压器压力控制系统面临的隐蔽攻击风险，本文提出基于Q-Chaos TH/FH信号（量子混沌时/频跳变信号）的检测方法。该信号结合量子随机序列的不可预测性与混沌系统对初始值敏感性的特点，在时间与频率域均呈随机跳变，用于对控制与测量信号进行调制/解调，从而阻断攻击者的信息获取并帮助检测隐蔽篡改行为。
研究首先建立了针对稳压器的隐蔽攻击模型，并设计调制/解调算法以嵌入Q-Chaos信号。通过理论推导，作者给出了维持系统稳定性的频跳率约束条件，确保在引入防御机制后不影响系统控制性能。实现要点包括Q-Chaos序列的生成、同步机制与频跳时序管理，以及对现有控制回路的低侵入式集成方法。
通过硬件在环仿真实验，方法在保证控制性能的同时实现了对隐蔽攻击的高检测率。与传统移动目标防御等方法相比，基于Q-Chaos的方案在检测能力上具有明显优势，且不会引入破坏性波动。研究表明该思路可为核电站等关键基础设施提供一种高可靠性的隐蔽攻击防御手段，并具有重要工程推广价值。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11184329
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