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欢迎阅读IEEE Transactions on Industrial Electronics期刊2025年issue10推送（第5期/共10期）。本期精选了10篇前沿学术论文，涵盖了先进控制理论与工业应用的核心领域。研究主题聚焦于复杂扰动下的鲁棒控制与系统优化，具体包括：基于扰动学习的模型预测控制、电网逆变器的孤岛检测与故障后恢复、传动伺服系统的齿隙与扰动补偿、无人机在恶劣天气下的抗扰飞行控制、永磁同步电机的无权重模型预测控制、双摆起重机的摆振抑制、冗余机械臂的抗噪声运动学控制、开放多模态过程的持续监控，以及大惯量液压系统的精密运动控制。这些研究通过创新的算法设计与系统集成，显著提升了各类工业系统在动态、不确定环境下的性能、精度与鲁棒性。
本期目录
📖 第1篇：基于扰动学习的鲁棒模型预测控制在小飞机姿态跟踪中的应用
📖 第2篇：基于负序电流注入的电网跟随与电网形成型逆变器孤岛检测增强方法
📖 第3篇：基于降阶GPI观测器的传动伺服系统增强型最优齿隙补偿：一种切换控制设计
📖 第4篇：不同电网阻抗R/X比下构网型变流器故障后快速有功功率恢复策略
📖 第5篇：恶劣环境中的飞行：无人机抗雨量化系统与控制策略
📖 第6篇：用于表贴式永磁同步电机驱动的独立代价函数模型预测电流控制
📖 第7篇：基于自适应反步滑模控制的双摆塔式起重机载荷摆振抑制方法
📖 第8篇：谐波噪声干扰下冗余机械臂的新型运动学控制方案
📖 第9篇：开放多模态过程监控：一种基于双重记忆的持续字典学习方法
📖 第10篇：大惯量独立计量液压回转系统的精密运动控制：以旋挖钻机为例
📖 第1篇
📌 基于扰动学习的鲁棒模型预测控制在小飞机姿态跟踪中的应用
Disturbance-Learning-Based Robust Model Predictive Control for Attitude Tracking of Small Aircraft
作者：Yuan Li，Xuebo Yang，Xiaolong Zheng
小型无人机在飞行中常面临复杂多变的气流等未知扰动，其姿态控制是一项极具挑战性的任务。传统模型预测控制（MPC）依赖于精确的系统模型，但在实际应用中，未建模动态和外部扰动会显著降低控制性能，甚至导致系统失稳。为此，本文提出了一种创新的基于在线扰动学习的鲁棒模型预测控制器（DLMPC），旨在提升小型飞机在未知扰动下的姿态跟踪精度与鲁棒性。核心创新在于将在线学习机制与传统MPC框架深度融合，同时引入自适应径向基函数（RBF）神经网络，实时估计未建模动态和扰动，并采用带有动量的梯度下降法（GDM）提升学习速度及估计精度。
研究团队针对控制系统的稳定性设计了一个基于李雅普诺夫理论的辅助控制单元，将非线性的李雅普诺夫约束转化为线性控制约束，从而大幅提升MPC的在线求解效率和实时性。理论分析证实了该控制器的递归可行性和实际稳定性，并通过改进的神经网络参数更新算法，显著增强了扰动的学习速度和估计精度。
实验在真实小型飞机平台进行，分别在无扰动、有固定扰动和多方向变强度扰动环境下测试。结果显示，DLMPC在偏航、俯仰和滚转三个通道的跟踪精度和鲁棒性均显著优于自适应神经网络反步控制（ANNB）、标准李雅普诺夫MPC（LMPC）及滑模观测器无模型预测控制（UL_MFPC）。定量数据表明，DLMPC将稳态跟踪误差平均降低约70%至90%。该研究为无人机在复杂环境下的高精度姿态控制提供了有效的新方案，兼顾了适应性和系统稳定性，具有重要的理论与工程价值。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10937239
📖 第2篇
📌 基于负序电流注入的电网跟随与电网形成型逆变器孤岛检测增强方法
Enhanced Islanding Detection for GFM and GFL Inverters Using Negative Sequence Current Injection
作者：Hyun J. Kim，Min S. Kim，Eun S. Lee
随着分布式能源逆变器（IBRs）渗透率提升，孤岛检测成为保障电网安全的关键技术挑战。孤岛状态指电网局部与主网断开，但逆变器仍供电，若未及时切断将带来安全风险及设备损坏。传统孤岛检测方法分为远程通信和本地监测，后者受限于非检测区（NDZ）问题，尤其当逆变器输出功率恰好与负载平衡时易失败。本文针对电网跟随型（GFL）与电网形成型（GFM）逆变器的不同动态特性，提出了一种通用型负序电流注入孤岛检测方法，通过注入小幅度负序电流（仅2%正序电流）并监测PCC电压不平衡，精准识别孤岛状态。
利用电网连接与孤岛下系统阻抗特性的根本差异，电网运行时负序电压分量极小，孤岛时本地产生显著电压响应。详尽仿真及实验验证了方法的稳定性和实时性，在380V/60Hz系统及严重条件下可在200毫秒内完成检测，满足IEEE 1547标准。覆盖短路比3.0至7.0的弱/强电网场景，展现出良好鲁棒性与适用性。
该方法仅需本地测量和少量计算，显著降低实施成本和系统复杂度。通用设计支持不同控制架构逆变器，利于标准化推广。研究为高比例新能源接入电网下的安全稳定运行提供了简洁、经济且可靠的技术解决方案，促进分布式能源系统整体可靠性的提升。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10933550
📖 第3篇
📌 基于降阶GPI观测器的传动伺服系统增强型最优齿隙补偿：一种切换控制设计
Enhanced Optimal Backlash Compensation for Transmission Servo Systems via a Reduced-Order GPI Observer: A Switched Control Design
作者：Yuan Jiang，Jun Yang，Xinming Wang，Xiangze Lin，Congyan Chen，Shihua Li
传动伺服系统在工业自动化、机器人和航空航天领域中是高精度运动控制的关键组件，但面临由齿轮间隙引起的非线性齿隙及时变扰动的双重挑战。非线性齿隙导致系统在线性特性被破坏，带来负载端切换、极限环振荡与冲击。为此，本文提出了一种复合切换控制策略，在“齿隙模式”与“接触模式”间切换，融合抗扰动控制与最优齿隙补偿，旨在解决复杂的非线性和扰动问题。
核心创新为采用降阶广义比例积分观测器（RGPIO）高精度估计时变扰动，并将扰动预览信息嵌入负载端未来状态预测，提升齿隙过渡期间的状态预测准确性。控制律设计使电机平滑快速重新啮合，减少冲击和滞后，保证了闭环系统渐近位置收敛及稳定。
仿真与实验结果表明，该复合切换控制方法显著消除了齿隙引起的极限环振荡和冲击噪声，同时保持了对复杂时变扰动的高鲁棒性。与传统单因素控制方法相比，控制性能提升明显，验证了方案的高效性和实用价值，适合复杂伺服系统的精密控制需求。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10934799
📖 第4篇
📌 不同电网阻抗R/X比下构网型变流器故障后快速有功功率恢复策略
Fast Active Power Recovery for Grid-Forming Converter During Postfault Under Different R/X Ratios of Grid Impedance
作者：Chao Wu，Zhaoyue Zou，Xiaoling Xiong，Yong Wang，Frede Blaabjerg
构网型变流器（GFM）因其频率和电压支撑能力被广泛关注，但在电网故障导致电压骤降时，输出功率大幅减少，若功率参考不变，可能引发功率角失步与振荡，威胁暂态稳定。本文首次揭示故障后功率恢复过程显著受电网阻抗中电阻与电感比（R/X比）影响，发现高R/X比引发故障期间功率角偏移，导致恢复时功率振荡。
问题根源在于正常与故障状态间稳定平衡点的功率角差异，电网电阻改变GFM暂态输出特性。为此，提出了一种基于功率角补偿的快速有功功率恢复策略，通过检测并补偿故障积累的功率角差，在故障清除后快速调整工作点，缩短暂态过程，抑制失稳现象。
采用状态机识别故障阶段，角度补偿仅在瞬态阶段引入，避免影响频率和电压支撑。实验显示，与传统虚拟电阻策略相比，该方法将恢复时间从420毫秒缩短至150毫秒，并在不同电网阻抗条件下均表现出良好适应性，显著提升系统暂态稳定性且避免控制延迟，适合新能源高比例渗透电网的稳定运行。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10934800
📖 第5篇
📌 恶劣环境中的飞行：无人机抗雨量化系统与控制策略
Flying in Harsh Environments: Anti-Rain Quantification System and Control Strategy
作者：Kexin Guo，Yuhang Liu，Jindou Jia，Zihan Yang，Sicheng Zhou，Xiang Yu，Lei Guo
随着无人机在应急救援、安全巡检与物流领域广泛应用，其在复杂天气条件下的安全飞行问题日益突出，尤其是降雨环境影响严重。现有研究多关注风扰和负载扰动，缺乏对降雨扰动的定量分析和控制策略。本文提出一套完整的无人机抗雨量化系统与控制策略，提升降雨环境下飞行稳定性和控制精度。
研究基于历史降雨数据（如Marshall-Palmer分布）和雨滴终端速度模型，建立了精确的雨滴扰动模型，揭示降雨率与无人机受力的物理关系，适用20 mm/h至200 mm/h广泛降雨强度，为控制器设计提供理论基础。
设计了抗雨扰动的级联控制结构，包含位置平移环和姿态旋转环。分别采用雨速观测器（基于雨扰动模型，较常用观测器更精确）和固定时间滑模观测器估计雨滴引起的力和力矩扰动，前馈至基线控制器实现精细扰动补偿。实验系统模拟自然降雨最高达144 mm/h暴雨级别，飞行实验轨迹包括“8”字形、圆形、三叶草形。
搭载RSO+SMO控制方案的无人机在多种降雨强度下位置跟踪均方根误差和平均绝对误差显著低于传统NDO和ESO观测器方案。尤其暴雨环境下，控制精度提升超过60%，充分验证了方法的优越性和实用性。该研究为无人机全天候复杂环境飞行的安全高精度控制提供了创新解决方案。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10933549
📖 第6篇
📌 用于表贴式永磁同步电机驱动的独立代价函数模型预测电流控制
Independent Cost Function Model Predictive Current Control for SMPMSM Drive
作者：Yanan Zhou，Tong Liu，Youtao Wang，Hongmei Li
永磁同步电机（PMSM）驱动系统中，模型预测控制（MPC）因其结构简洁、响应快和多目标优化受关注。然而，同时优化d轴与q轴电流性能及降低逆变器开关频率时，传统MPC需引入权重因子，且权重整定复杂，影响性能。本文提出独立代价函数模型预测电流控制（ICF-MPC），为d轴与q轴电流误差设计独立代价函数，结合矩形约束拓展参考电压矢量空间，实现多目标无权重优化平衡。
基于超局部模型建立SMPMSM预测模型，避免参数不确定和逆变器非线性影响。ICF-MPC通过独立设定dq纵横电流约束（由Jd*和Jq*决定），灵活控制电流纹波。采用混合电压矢量法结合单、双、三矢量方式及对称不连续PWM，动态选择最优矢量和相位，并通过计算约束与矢量交点优化电压幅值，有效降低开关频率同时控制纹波。
实验结果显示，ICF-MPC动态响应和计算开销与传统MPC相当，显著降低逆变器开关频率。且在参数失配情况下仍表现稳健，尤其低速运行时综合性能指标Cf明显优于传统方法。该方法实现了无需复杂权重调节的多目标协同优化，为高性能PMSM驱动提供有效解决方案。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10950130
📖 第7篇
📌 基于自适应反步滑模控制的双摆塔式起重机载荷摆振抑制方法
Load Sway Suppression for Double-Pendulum Tower Cranes Using Adaptive Backstepping Sliding Mode Control Approach
作者：Zijie Fang，Huimin Ouyang，Hui Yi，Xiaodong Miao
塔式起重机作为重要工程设备，作业精度和安全性直接影响工程效率和人员安全。传统简化为单摆模型，忽视吊钩质量，导致实际中呈现复杂的双摆动力学特性，使小车与吊臂定位及载荷摆振控制困难。此外，外部未知扰动加剧控制挑战。本文提出了一种创新的自适应反步滑模控制策略，将系统分解为驱动和非驱动子系统，分别设计控制器，实现高效摆振抑制与精确定位。
基于拉格朗日动力学建立系统模型，设计控制目标为快速准确到达目标位置并抑制载荷摆动。结合反步法递归设计Lyapunov函数确保子系统稳定，采用分层滑模控制协调两个子系统，确保整体递归收敛。引入自适应律在线估计未知扰动边界，极大增强系统鲁棒性，并通过设计趋近律有效减缓滑模抖振，提升控制平滑度和执行器寿命。
利用Lyapunov定理与LaSalle不变性原理证明闭环全局渐近稳定性。真实实验平台对比能量整形和部分增强耦合控制，结果显示本策略显著提升定位精度、摆振速率及抗扰能力。即使在吊物质量、绳长变化或外部扰动复杂条件下，依旧实现快速无超调定位与高效摆振抑制，具有重要工程应用意义。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10957837
📖 第8篇
📌 谐波噪声干扰下冗余机械臂的新型运动学控制方案
New Kinematic Control Scheme for Redundant Robotic Manipulators Perturbed by Harmonic Noise
作者：Xiyuan Zhang，Zhonghao Zhang，Dongsheng Guo，Weidong Zhang，Weibing Li，Shuai Li
冗余机械臂广泛应用于工业机器人、医疗手术和精密制造，确保末端执行器轨迹精准跟踪对运动学控制至关重要。传统基于雅可比矩阵伪逆（JP）和二次规划（QP）的方法，在谐波噪声干扰下性能下降，主要因缺乏有效噪声抑制。本文提出基于谐波频率的自适应学习机制，专门针对谐波噪声，动态模拟未知幅度及相位，通过在线补偿显著抑制扰动提升控制鲁棒性。
理论分析证明，方案即使在谐波噪声存在下依旧保证笛卡尔空间跟踪误差收敛。仿真与实物实验基于经典PA10和Panda机械臂，在单谐波及多谐波条件下对比最小速度范数（MVN）方案，显著提升轨迹跟踪精度。例如，PA10平台误差降至10^-7米级，而传统高达10^-3米级。
该工作首创将自适应学习机制与JP框架结合，为冗余机械臂谐波噪声抑制提供结构简洁、易实现的新方法，拓展JP在噪声环境下的应用边界，为未来更复杂场景噪声处理奠定理论基础。后续研究计划推广至高斯及随机噪声干扰，融合模糊策略优化控制参数的自适应调整。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10933542
📖 第9篇
📌 开放多模态过程监控：一种基于双重记忆的持续字典学习方法
Open Multimode Process Monitoring: A Dual Memory-Based Continual Dictionary Learning Method
作者：Zixuan Chen，Keke Huang，Dehao Wu，Chunhua Yang，Weihua Gui
工业过程监控通常假设模型只识别训练阶段已知模态，然而实际因原料波动及环境干扰，过程呈现多模态且不断涌现新模式。直接更新模型导致灾难性遗忘，严重限制模型适应动态环境。为此，本文提出了一种基于双重记忆的持续字典学习（DM-CDL）方法，构建动态字典学习范式，通过互补的参数记忆与样本记忆机制，显著降低遗忘风险，实现多模态持续监控。
方法推导基于参数权重的正则化约束，定义了优化敏感度权重，精确识别多个历史模态关键字典原子参数，保护旧知识。样本采样考虑模态多样性，选取代表中心与临近决策边界的样本，配合少样本回放机制，强化模型对历史模式的表征。
参数记忆与样本记忆互补结构，有效修正字典原子更新方向，消除特征漂移。实验基准评估Protocol首次提出针对开放多模态持续监控，引入平均精度、遗忘和固执度量。数值仿真和真实工业轮毂过程验证表明，DM-CDL准确率最接近理想联合训练效果，遗忘度极低，显著优于现有先进方法，提供长期自适应安全监控可行方案。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10931778
📖 第10篇
📌 大惯量独立计量液压回转系统的精密运动控制：以旋挖钻机为例
Precision Motion Control of Independent Metering Hydraulic Swing System With Large Inertia Loads: A Case Study on a Rotary Drilling Rig
作者：Yong Zhou，Ruqi Ding，Min Cheng，Liqiu Liao，Zheng Chen，Bin Yao
电液系统以其高功率密度和强大扭矩输出，在驱动大惯量负载的重型机械中广泛应用。提高控制精度与能效是关键，但大惯量系统阻尼低，非线性及不确定性显著，驱动所需高压大流量增加能效优化复杂性。本文以105吨旋挖钻机液压回转系统为案例，提出了创新硬件布局及自适应鲁棒控制策略，成功应对上述挑战。
硬件方面首次集成独立计量阀，移除传统平衡阀，显著提升控制自由度及能效。软件方面设计结合工作模式选择的自适应鲁棒控制器，能在线学习并补偿参数不确定，利用鲁棒反馈抑制未建模动态和外部扰动，实现高精度运动跟踪。
提出阻尼优化原理，系统调整反馈增益主动优化闭环阻尼，有效抑制低频振荡，提升运动精度及稳定性，解决传统高增益控制带宽受限引起振荡难题。工程样机模拟完整施工循环，对比阀控系统与PID控制，获得两种桅杆姿态下优于0.1°稳态定位精度和超10%节能效果，实现高精度与高效节能双目标，有重要工程应用价值。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10934809
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