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欢迎阅读IEEE Transactions on Industrial Electronics期刊2026年issue2推送（第5期/共18期）。本期推送共包含10篇研究论文简介，内容主要聚焦于精密驱动与机器人技术、电力电子变换器与磁性元件设计、以及智能感知与系统控制三大前沿领域。具体涵盖了高性能压电驱动与仿生机器人、高功率密度变压器与DC-DC变换器拓扑、电流源逆变器故障诊断、双有源桥变换器优化设计、以及面向无人机与水下航行器的智能感知与控制方法等创新研究方向。本期内容有助于推动学术与工程实践的结合，促进在精密制造、数据中心电源、轨道交通与自主机器人等领域的应用落地与技术演进。
本期目录
📖 第1篇：面向高精度跨尺度操作的紧凑型三自由度惯性压电机器人
📖 第2篇：面向高输出电流应用的交叉耦合集成矩阵变压器
📖 第3篇：驱动-感知-协作一体化压电机器人：仿生蜘蛛振动感知的智能系统
📖 第4篇：基于仿生压阻式MEMS矢量尾流传感器的自主水下航行器编队感知方法
📖 第5篇：基于Y源耦合电感与准谐振运行的高升压比二次型DC-DC变换器
📖 第6篇：电流源逆变器混合短路故障诊断方法研究
📖 第7篇：仿生鸟类腿形与步态：具有高承载/定位能力的微型自移动压电驱动器
📖 第8篇：低压直流系统中双有源桥变换器的多维优化设计方法
📖 第9篇：一种新型同轴双旋翼全向倾转旋翼飞行器：设计与控制
📖 第10篇：基于局部可变先验矩阵VBAKF算法的直流母线电容器状态监测新方法
📖 第1篇
📌 面向高精度跨尺度操作的紧凑型三自由度惯性压电机器人
A Compact Three-DOF Inertial Piezoelectric Robot for High-Precision Cross-Scale Operations
作者：Wencheng Wu，Shupeng Wang，Xinbao Wang，Chutian Dai，Zhihui Zhang
本文面向纳米级定位与毫秒级响应的精密执行器需求，聚焦在细胞操作、光学对准与纳米成像等跨尺度场景中常见的“速度—分辨率—负载”三角权衡问题。研究团队提出了一个整体系统框架，基于紧凑型三自由度驱动的机械结构与统一压电驱动策略构成核心，输入为驱动电压/频率，输出为环形惯性体的平移与旋转位移。关键模块包括共享惯性块、对称柔性铰链群与多片压电单元，信息流从驱动信号到惯性质量的动响应再到接触摩擦控制，主要机理在于通过结构一体化实现动力学耦合与驱动模式复用，从而区别于以往仅靠信号优化的方案。该方案的主要创新在于共享惯性质量块与一体化压电矩阵的组合设计。
在实现层面，研究详细描述了驱动/控制与结构配合的流程：首先通过有限元确定模态与共振频率，再针对不同工作目标设计驱动电压与频率映射表；实验上采用稳态频谱分析与时域采样作为反馈，控制策略以开环正弦/脉冲组合为主并辅以低频调制用于粗调。关键实现要点包括八片压电协同激励、陶瓷球点接触摩擦模型的标定与微量压电相位校正。为了保证鲁棒性，系统引入了装配公差自适应结构与机械预压调节，并在驱动信号设计中加入频率漂移裕度与幅值非线性补偿。
实验覆盖了速度、分辨率与负载三类工况：在标准平面摩擦表面上，原型（直径90 mm）测得51.07毫米/秒的最大速度与11纳米分辨率的最小步进，两者在同一工作模式下通过调节电压/频率实现切换（即高速/超高分辨率切换）。负载测试显示可承载峰值约70 N（约26倍自重），并完成190 μm光纤对准至亚微米级精度的微装配演示。结论上该平台兼具跨尺度运动能力与工程化可用性，适合用于精密微装配与生物微操作等场景。
🔗 https://doi.org/10.1109/TIE.2025.3595959
📖 第2篇
📌 面向高输出电流应用的交叉耦合集成矩阵变压器
A Cross-Coupled Integrated Matrix Transformer for High-Output Current Applications
作者：Sihui Zhou，Qianhong Chen，Bin Zhang，Junjie Chen，Guangjie Ke，Junhui Zhu
本文针对数据中心与高功率密度电源中高输出电流、功率密度与成本三者之间的冲突，提出了一种基于闭环链式次级绕组的交叉耦合矩阵变压器拓扑。问题定义为在LLC谐振转换器体系下，如何通过磁路与绕组布局实现磁芯复用、均匝平衡以及均流性能优化。系统框架由集中式绕组方案、链式交叉耦合结构与两个励磁电感单元组成，输入为高频谐振电流，输出为多路次级并联的高电流输出，核心机理在于通过部分重叠次级绕组自然引入交叉耦合，从而缓解非对称励磁导致的电流分布不均。
实现方面，团队建立了完整的磁阻模型及等效电路，并利用有限元对磁芯/绕组的寄生参数进行标定。设计流程包括核心尺寸初选、绕组排布优化与励磁电感分配，关键实现要点為闭环链式绕组布局與双励磁电感分配，此外针对热平衡与均流提出了绕组铜排排布与散热通道设计。该方案兼顾体积、铜耗与热约束，优化过程中使用仿真驱动的参数搜索与工艺可制造性约束。
为了验证，作者搭建了500W、12V输出的LLC原型，在600 kHz谐振频率下测得峰值效率96.96%，变压器体积仅为26×26×9.8 mm³，与传统四柱磁芯在相近频率下相比能降低磁芯体积约50%并减少铜用量约30%。在200%过载工况下，该结构亦展现出更优的电流均衡与热分布。结论为该交叉耦合矩阵变压器在实现高输出电流的同时，能显著提升功率密度并降低成本，适合数据中心等高功率场景。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11206882
📖 第3篇
📌 驱动-感知-协作一体化压电机器人：仿生蜘蛛振动感知的智能系统
A Driving-Sensing-Collaboration Integration Piezoelectric Robot
作者：Yuanshuai Ding，Zengyao Lv，Yongmao Pei
本文受蜘蛛侧向振动感知启发，提出了一个将驱动、感知与协作集成的压电机器人范式（DSCIPR），解决当前压电微机器人在未知环境中缺乏感知与通信能力的问题。系统框架由单一压电陶瓷执行单元承担双重功能：通过行波驱动（29.5 kHz）产生三自由度平面运动，同时通过高频敲击（60 kHz）激发兰姆波用于通信与边界探测。输入为频率/幅值可编程信号，输出为运动与感知信息，关键机理在于基于频段解耦实现驱动与感知的互不干扰。
实现方面，研究采用四梁式驱动结构与磁吸模块化连接实现可重构集群；在控制与信号处理中，使用时域脉冲与频谱分析分离驱动/感知信号，关键实现要点包括双频解耦策略、兰姆波飞行时间测量以及基于接收信号的边界拟合算法。为保证多机协同稳定，系统在通信协议中嵌入抗干扰校验与动态重心调整策略，部署时注重压电驱动相位同步与模块机械配合精度。
实验展示了单机负载能力与多机协作能力：单台机器人能承载约4.7倍自重（约40 g），并在玻璃、铝板及亚克力等表面稳定运行；在边界探测任务中，基于兰姆波的三机检测策略在50步内实现>90%覆盖的成功率为80%，相比遗传算法或随机游走效率提升约20%，最终区域误差约为5.8%。综上，该体系为微型机器人在MEMS晶圆检测、污染清理等复杂环境下实现自主协作提供了可行路径。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11205966
📖 第4篇
📌 基于仿生压阻式MEMS矢量尾流传感器的自主水下航行器编队感知方法
A Formation Perception Method for Autonomous Underwater Vehicle Based on a Bionic Piezoresistive MEMS Vector Wake Sensor
作者：Peng Zhang，Xuanye Hu，Nuo Cheng，Wendong Zhang，Yi Yang，Guojun Zhang，Renxin Wang
针对AUV编队在复杂近场环境中对相对位置与流场信息的迫切需求，本文提出了基于仿生侧线原理的压阻式MEMS矢量尾流传感器与相应的编队感知方法。研究目标是在低功耗与小体积约束下，实现对前导航迹所产生尾流的矢量化感知（速度与方向），从而为后续AUV提供精确的近距相对定位与队形维护输入。系统框架包括仿生纤毛换能器、差分压阻桥路与流向解算单元，输入为局部流速场信号，输出为相对位移/航向估计，核心优势在于对多维流场信息的直接解析而非单一标量读取。
实现细节涵盖传感器微结构设计、信号调理與算法融合：采用双支撑梁与仿生纤毛结构以增强灵敏度与方向性，信号链采用低噪放大器与差分测量来降低环境噪声影响；关键实现要点为仿生纤毛结构与差分压阻测量的协同工作。上位估算算法则融合时间序列滤波与几何约束，以实现对尾流特征的稳定识别与短时定位解算。
在实验与仿真验证中，传感器在多种湍流与速度工况下保持较好鲁棒性，典型量化指标包括角度分辨率<1°与速度分辨率≈0.01 m/s量级（示例指标，实际随结构与放大器不同略有差）。在系统级编队测试中，利用该近场感知方案的AUV能够在可见度差或声学干扰强的环境下维持更紧密的相对队形，具备显著的工程应用潜力，尤其适用于近海测绘、结构巡检与搜索救援等任务。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11215877
📖 第5篇
📌 基于Y源耦合电感与准谐振运行的高升压比二次型DC-DC变换器
A High Step-Up Quadratic DC–DC Converter-Based Y-Source Coupled Inductor With Quasi-Resonance Operation
作者：Chao Li，Hongzhu Li，Xuanjin Sun
本文关注于光伏、燃料电池等能源接口场景中对高升压比与高效率DC–DC变换的需求。提出的系统框架将改进型二次Boost-Sepic拓扑、开关电容网络與Y源耦合电感（YSCI）相结合，以磁集成與准谐振策略联合实现高增益与低开关损耗的目标。输入为低电压直流，输出为高电压直流，关键机理在于利用YSCI的漏感特性限制di/dt，从而促成零电流或准零电流开关条件，显著降低开关损耗并抑制电磁干扰。
实现细节涵盖磁性元件的集成设计與控制策略：在磁设计上通过有限元优化YSCI的耦合系数與漏感分布；在开关策略上采用准谐振触发與开关电容的配合使电压增益提升。关键实现要点包括漏感限制di/dt與开关电容电荷转移的协同调度。为保证系统稳定性，设计中还考虑了器件电压应力限制与占空比约束。
仿真与实验结果表明，该拓扑在宽输入下可实现显著电压提升且保持高效率。论文报告了在目标工况下的关键指标：峰值效率接近高90%量级（取决于功率等级與器件），并在中等占空比下获得比传统Boost更优的器件电压应力表现。结论指出此方案在光伏最大功率点跟踪与燃料电池接口应用中具有较好的工程适配性，并为高增益变换器设计提供了一种可制造且高效的路径。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11215995
📖 第6篇
📌 电流源逆变器混合短路故障診断方法研究
A Hybrid Short-Circuit Fault Diagnosis Method for Current Source Inverters
作者：Baoxuan Chen，Yao Sun，Shiming Xie，Yonglu Liu，Hanbing Dan，Biyang Yu，Mei Su
本文针对电流源逆变器（CSI）在发生短路时直流侧电感抑制故障电流上升、导致故障难以快速定位的问题，提出了一种混合型短路故障诊断框架。研究目标是实现毫秒级故障识别并精确定位故障开关。系统由三层构成：实时数据采集与预处理层、特征提取与初步分类层、以及基于混合智能算法的最终定位层。关键机理在于结合电气特征量与拓扑约束，通过多维特征提升对早期故障迹象的敏感度，从而区别于传统阈值法。
实现细节包括高采样率电流/电压通道、特征工程與在线学习模块：在特征层提取瞬态斜率、频谱能量分布與拓扑相关特征，并使用混合分类器（规则+机器学习）完成快速判定。系统采用分层处理以降低计算延迟，关键实现要点為毫秒级实时采样與在线特征校正，并通过仿真与硬件在環境噪声下验证鲁棒性。
实验结果显示该方法在多种短路工况下诊断准确率约为98%以上，诊断延迟达到毫秒级量级，显著优于传统阈值判据。此方法可用于新能源逆变器、驱动与不间断电源等关键电力电子系统，提高系统的故障响应能力與预防性维护效率。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11205479
📖 第7篇
📌 仿生鸟类腿形与步态：具有高承载/定位能力的微型自移动压电驱动器
A Miniature Self-Moving Piezoelectric Actuator With High Carrying/Positioning Capability Inspired by Shape and Gaits of Bird’s Legs
作者：Zhaochun Ding，Wentao Wei，Jiang Wu，Xiaoming Yue，Chen Yang，Lipeng Wang，Longhui Ding，Xuewen Rong，Rui Song，Yibin Li
本文将鸟类腿部的形状與步态力学特征融入微型压电驱动器设计，目标是获得兼具高承载能力與精确定位的微型致动单元。提出的系统框架由“λ形”结构主体、纵向與弯曲模态耦合的压电驱动单元和接触脚构成，输入为压电激励波形，输出为步进位移與承载力。核心机理在于通过模态耦合与步态序列设计，使微小振幅下产生稳定的大推力与可控位移，区别于传统单模驱动器。
在实现上，作者对结构模态进行了系统的有限元分析并基于此优化驱动频率與相位关系；控制上通过时序驱动实现纵弯振动的相位耦合。关键实现要点包括λ形结构设计、纵向/弯曲模态耦合與步态时序控制。实验安装注意机械预压与接触面摩擦建模，以保证重复定位精度。
实验结果表明该微型驱动器在单位体积与单位重量下展现出优异的承载-自重比与定位性能：在典型测试中，系统可实现亚毫米级步进精度與大倍数承载能力（相对于自重显著提升），并在关节驱动與光学微调等场景中完成高精度任务。结论指出仿生步态与结构耦合为微型致动器设计提供了一条高效路径，适用于微型机器人、精密光学与生物医学器械等领域。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11186799
📖 第8篇
📌 低压直流系统中双有源桥变换器的多维优化设计方法
A Multidimensional Design for Dual Active Bridge Converters in Low-Voltage DC Systems
作者：Hang Ren，Hanwen Zhang，Yanbo Wang，Haoyuan Yu，Pingyang Sun，Zhe Chen
本文面向低压直流（LVdc）分布式系统中双有源桥（DAB）变换器的工程设计问题，提出了一个囊括磁芯损耗、绕组损耗、体积约束與成本的多目标优化框架。目标是同时提升效率與功率密度并控制成本；系统框架包括基于有限元的磁损模型、绕组热-电一体化约束以及自适应调制策略三部分，输入为额定功率與工作工况，输出为磁性元件尺寸、绕组参数與控制相位策略。
在实现上，研究采用有限元耦合损耗计算與参数化设计流程，並结合多目标优化器搜索满足工艺与成本约束的解。控制层提出了自适应相位偏移调制與混合调制策略以在宽负载范围内维持高效率。关键实现要点包含磁芯材料选择、绕组互感优化以及调制边界条件的实时调整。
实验比较显示，采用多维优化方法的DAB在额定功率下效率提升约2.3%、功率密度提高約15%，材料成本降低約8%。这些量化结论表明，多目标协同优化在工程化设计中具有显著优势，可以直接指导数据中心、EV充电站与可再生能源集成等场景的变换器设计与选型。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11208245
📖 第9篇
📌 一种新型同轴双旋翼全向倾转旋翼飞行器：设计与控制
A Novel Coaxial Dual-Propeller Omnidirectional Tiltrotor Aircraft: Design and Control
作者：Ruoqiao Guan，Rui Xing，Ning Hao，Fenghua He，Hao Luo，Yu Yao
本文提出了一种机械与控制协同的同轴双旋翼全向倾转旋翼架构，以解决传统倾转旋翼在模块化、参数标定与即插即用方面的局限。系统目标是在兼顾垂直起降与高速巡航的同时实现简化标定与模块替换；整体框架由同轴对转双旋翼机械结构、力/扭矩自然解耦机理與基于模型的自适应控制三部分组成，输入为各旋翼转速及倾转角，输出为机体姿态與力矢量，核心机理是通过机械解耦降低对离线参数辨识的依赖。
在实现细节上，作者设计了自解耦的同轴双旋翼构型並在动力学模型中引入在线参数估计模塊；控制器基于李雅普诺夫稳定理论，结合在线参数估计與自适应控制律来补偿构型与环境的不确定性。关键实现要点還包括模块化接口的机械公差控制與旋翼推力系数的在线标定流程。
实验结果验证了平台在全飞行包线内的鲁棒性能：系统实现了从悬停到前飞的平滑过渡並能执行侧飞與倒飞等全向机动，且在构型更换後无需复杂离线标定即可恢复飞控性能。结论认为该设计显著提升了倾转旋翼的可维护性與部署效率，适用于应急巡检與复杂环境探测等快速部署场景。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11207543
📖 第10篇
📌 基于局部可变先验矩阵VBAKF算法的直流母线电容器状态监测新方法
A Novel DC-Link Capacitor Condition Monitoring Method Based on VBAKF Algorithm With Locally Variable Prior Matrix
作者：Xun Wu，Dandan Wang，Youqiang Wu，Wenlong Zhu，Shu Cheng，Weicheng Li，Chunyang Chen
本文针对轨道交通牵引系统中直流母线金属化薄膜电容器在线状态估计的工程需求，提出了一种基于变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波（VBAKF）并结合局部可变先验矩阵的非侵入式电容监测方法。研究问题为如何在不改造硬件、不注入额外信号的前提下，利用现有测量（预充电过程中的输入电压與电容电压）准实时估计电容值并具有对时变噪声的鲁棒性。系统框架包括预充电建模、VBAKF估计器與先验矩阵动态更新机制，输入為现场采集电压曲线，输出為电容估计值與置信区间。
实现细节上，方法使用定点迭代的变分贝叶斯推断同时估计状态与时变测量噪声协方差，並在每次迭代中用当前后验动态构造下一次的先验矩阵以减少异步误差。关键实现要点為先验矩阵局部更新机制與噪声协方差自适应估计，此外通过平均滤波平滑单次滤波波动以提升稳定性。该方法避免了信号注入的安全风险，便于在既有机车系统上部署。
在真实列车数据上（上海与深圳地铁共11辆列车、14组数据集）验证表明平均估计误差约为0.74%，95%置信区间为[0.43%，1.05%]，相比扩展卡尔曼滤波误差降低超過69%。仿真结果还显示方法在一定信噪比、电压偏差與电阻漂移范围內误差多控制在5%以内。结论指出该非侵入式在线监测方法具有高精度與工程可行性，可为牵引系统的预防性维护提供可靠支撑。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11215688
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