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欢迎阅读IEEE Transactions on Industrial Electronics期刊2026年issue2推送（第1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、新能源并网与智能电网、先进控制理论与应用 三大核心领域。具体涵盖了 不对称故障穿越(AFRT)、模型预测控制(MPC)、元学习与小样本重训练、数字孪生(DT)、分数阶动力学、无线功率传输 等前沿技术方向，展现了工业电子与控制系统在应对复杂挑战、提升系统性能与可靠性方面的最新进展。总结来看，这些研究为提升新能源并网稳定性、提高电机驱动性能与实现高可靠的人机/无人系统控制提供了重要的理论与工程参考。
本期目录
📖 第1篇：基于序分量耦合分析的双馈风机不对称故障穿越能力增强研究
📖 第2篇：面向四相开关磁阻电机的新型多电平功率变换器模型预测转矩控制
📖 第3篇：状态-输入约束下基于固定时间随机学习的人机交互方法
📖 第4篇：基于元学习与小样本重训练的锂离子电池健康状态估计
📖 第5篇：扰动下基于鲁棒近似动态规划的无人机预设性能优化控制
📖 第6篇：面向两级单相并网光伏系统的数字孪生开发：基于AMSA与LCOGI的控制技术
📖 第7篇：分数阶耦合永磁同步电机的建模、动力学分析与神经漏斗同步控制
📖 第8篇：无人机空中无线充电的多通道耦合效应观测与恒流输出控制
📖 第9篇：一种新型的跟网型变流器宽带振荡分析方法
📖 第10篇：自适应二阶滑模控制设计及其在自主农业车辆中的应用
📖 第1篇
📌 基于序分量耦合分析的双馈风机不对称故障穿越能力增强研究
Asymmetrical Fault Ride-Through Enhancement for DFIG-Based WT Based on Sequence Coupling Analysis
作者：Sen Zhang，Bin Hu，Yukun Qiu，Bin Hua，Dan Sun，Heng Nian
本文研究的核心问题是提高基于双馈感应发电机（DFIG）的风电机组在不对称故障下的并网穿越能力与电网电压支撑性能，应用场景为高风电渗透率下的弱电网接入点（PCC）。文章在系统框架上从电网侧电压不平衡出发，建立了含有OVUA模型的优化控制框架，明确输入为PCC基波与负序电压、输出为RSC的正序与负序电流参考值；关键模块包括 序分量耦合效应建模、同步坐标系重构以及容量与稳定性约束整合。与传统只独立处理正/负序分量的方法不同，本文强调正负序间的相互制约及其对电流参考设定的影响，进而提出更保守且可靠的参考计算策略。
实现层面，论文将原始非凸非线性问题转化为标准的凸优化问题，采用 二阶锥规划（SOCP） 形式求解以保证全局最优性。实现细节包括重构双序同步坐标系、引入辅助变量并显式写出 RSC容量约束（电流与电压上下限）与同步稳定性约束，优化器采用常见的凸优化求解器（Primal-Dual 等方法），并在实时性方面设计了冷起始与在线参考更新流程以适配HIL与实际控制器的计算能力。为避免过调制与过流，文中对电流参考进行了可执行性检验并保留切换策略。
实验验证包含广泛的工况仿真与基于Typhoon HIL的硬件在环实验，比较对象为传统PI控制与下垂控制。关键结论显示：在靠近PCC的单相接地与两相接地等不对称故障情形下，采用本文方法可显著降低PCC电压不平衡因子，且在不触及器件额定值情况下实现更稳定的电流注入。文中以若干典型指标量化效果（如电压不平衡比、RSC最大电流与调制指数边界），并给出工程化建议以防止失步（LoS）。综上，研究提出的OVUA优化策略在保障并网安全与避免过流/过调制方面具有明确的工程价值。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11220218
📖 第2篇
📌 面向四相开关磁阻电机的新型多电平功率变换器模型预测转矩控制
Model Predictive Torque Control of a Novel Multilevel Power Converter for Four-Phase SRMs
作者：Lefei Ge，Jiahe Song，Yuyang Shen，Chuang Liu，Qianrao Fu，Shoujun Song，Dianxun Xiao
针对四相开关磁阻电机（SRM）在驱动过程中存在的显著转矩脉动问题，本文提出在不增加功率器件数量的前提下的新型拓扑设计与控制方法。论文给出完整的系统框架：电力变换器拓扑（电平扩展）、SVPWM或多频驱动策略、以及基于模型预测的转矩控制器，输入为相电压/电流与位置信号，输出为各桥臂开关命令。核心贡献在于提出了 五电平变换器 设计，使输出电压具备+1、+0.5、0、-0.5、-1 五档，从而提高励磁/退磁灵活性并改善换向过程。
在控制实现上，作者基于 模型预测控制（MPC） 框架展开优化，针对本拓扑对换相状态数进行了精简处理，将换相区预测状态从25个缩减至12个，并构建了包含惩罚因子的代价函数以平衡转矩误差与开关损耗。实现细节包括基于电机电磁模型的预测器、在线电流/转矩约束、以及对换相瞬态采取的补偿机制。关键超参数与实现要点为：预测时域长度、代价函数权重与实时计算延迟控制（dSPACE 平台部署说明）。
实验在四相8/6极SRM的dSPACE半实物平台上开展，覆盖转速400/700/1000 r/min与负载1/2 Nm等工况，并与传统AHB-DITC方法比较。结果显示：转矩脉动降低≥29.36%，同时系统效率提升≈28.50%，瞬态响应与换向性能显著改善。基于这些数据，作者给出适用场景与工程化建议，表明该拓扑+MPC方案在不显著增加成本的情况下能显著提升SRM在汽车驱动等场景的实用性和舒适性。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11178086
📖 第3篇
📌 状态-输入约束下基于固定时间随机学习的人机交互方法
Fixed-Time Stochastic Learning From Human-UAV Interaction With State-Input Constraints
作者：Junkai Tan，Shuangsi Xue，Qingshu Guan，Zihang Guo，Hui Cao，Badong Chen
本文面向需要快速且受限的无人机人机协作场景，提出了一个将 固定时间随机逆最优控制 与约束处理相结合的系统框架。问题背景包括基础设施巡检、应急响应等场景中人类操作者对无人机的实时引导与辅助决策。整体技术路线包含从人类演示中进行逆最优控制模块学习以推断奖励函数，然后通过固定时间学习模块在预定时间内完成参数收敛，最后由在线优化控制器在满足状态与输入约束的情况下生成控制指令，从而实现意图理解与安全可行的动作输出。
实现细节方面，论文明确了训练/推理流程：先采集人类示范轨迹并用于逆最优控制的最小化问题求解，随后采用固定时间自适应律完成参数估计（关键实现要点为 固定时间自适应学习 的步长与更新率设置），并将 状态约束与输入饱和 以预设性能边界形式纳入控制律中。论文对损失函数、正则化与鲁棒项给出明确定义，并提出在线异常检测与经验回放以增强泛化能力。
实验在仿真与实体硬件（带约束的UAV平台）上验证，比较基准包括传统基于示范的学习方法与渐近收敛算法。结果表明，在相同条件下本文框架在轨迹跟踪精度、收敛速度与约束满足性方面均优于对照方法，尤为突出的是在收敛时间可被严格预设的场景中表现稳定，证明了 FxT-IOC框架 对实时人机协同任务的适用性和工程推广价值。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11205973
📖 第4篇
📌 基于元学习与小样本重训练的锂离子电池健康状态估计
Meta Learning Based State of Health Estimation of Lithium-Ion Batteries With Small Sampling Retraining
作者：Xing Shu，Hao Yang，Zheng Chen，Yonggang Liu，Aihua Tang，Jiangwei Shen
本文针对电动汽车电池管理中的关键问题——SOH（健康状态）估计，提出了一个结合 元学习 与并行深度网络的方案以应对小样本情形。系统整体包括数据预处理（将恒流充电曲线划分为多个片段并提取容量增量序列）、并行特征提取网络（TCN 与 Transformer 并行结构）以及基于元学习的快速重训练模块。输入为充电过程的电流/电压/温度段序列，输出为电池SOH估计值；该方法的核心在于提升跨电池与跨工况的泛化能力并极大减少新电池的重训练数据需求。
实现细节包括特征工程流程、并行网络结构设计与训练策略：采用并行TCN捕捉局部时间特征，Transformer捕捉全局依赖，并在并行输出前加入注意力融合层；训练阶段采用元学习（Model-Agnostic Meta-Learning 类似流程）构建外循环与内循环重训练机制，关键超参数（学习率、内外循环步数、批量大小）被详细调参以确保在仅使用少量目标电池数据时能快速收敛。论文强调的关键实现要点为 并行TCN-Transformer 结构与 随机充电片段容量增量 特征选择。
在10°C/25°C/40°C及多种充电电流下的实验表明：当对目标电池仅使用10%衰老数据重训练 时，SOH估计的最大误差控制在 ≤3%，跨类型验证（钴酸锂）在仅用20%数据时取得 RMSE=0.60%、MAE=0.47% 等优异指标，较不使用元学习的模型在数据需求上下降约50%。这些结果表明该方法在数据有限的工程场景中具有较高的实际价值与推广潜力。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11208514
📖 第5篇
📌 扰动下基于鲁棒近似动态规划的无人机预设性能优化控制
Prescribed Performance Optimized Control of UAV With Robust Approximate Dynamic Programming Under Disturbance
作者：Shuangsi Xue，Junkai Tan，Tiansen Niu，Kai Qu，Hui Cao，Badong Chen
针对四旋翼无人机在复杂扰动下的高精度跟踪问题，本文构建了一个两级控制框架，外环负责位置控制并施加预设性能边界以处理欠驱动动力学，内环负责姿态跟踪并引入在线最优逼近以获得更优控制律。论文的技术路线包括状态变换、预设性能反步法和基于近似动态规划的在线优化器，输入为期望轨迹与传感器反馈，输出为电机扭矩/姿态指令；主要目的是在保证瞬态与稳态误差界限的同时通过在线学习降低控制能耗与提高抗扰性能，突出结合了 预设性能反步法 与强化学习的优势。
实现要点为内环采用评价-执行神经网络逼近 HJB 方程的最优解，并在外环通过HJEAQ方程优化位置策略。关键实现要点包含网络结构选择、在线训练步长与权重更新策略（关键超参数）、以及鲁棒项的设计以应对未建模动态。文中详细说明了损失函数设计、正则化方法及事件触发更新机制，以在受限计算资源下实现可部署的在线学习控制。
仿真与硬件实验结果表明：在多频复合扰动下，位置跟踪误差可被严格约束在 ≤0.05 米 的预设边界内；与不带预设性能的优化强化学习方法相比，本文框架在控制能量消耗与抗扰精度上均有提升（实验统计显示在若干场景中控制能耗和稳态误差明显下降）。因此，该方法为在实际复杂环境中部署自适应、鲁棒且高效的UAV控制器提供了可行路径。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11215821
📖 第6篇
📌 面向两级单相并网光伏系统的数字孪生开发：基于AMSA与LCOGI的控制技术
Digital Twin Development for Two-Stage Single-Phase Grid-Tied Solar Photovoltaic System: Using AMSA and LCOGI Based Control Technique
作者：Arun Kumar，Nishant Kumar
本文聚焦于为两级单相并网光伏逆变器构建高保真实时数字孪生（DT）系统，用于实时状态监测、故障诊断与预测性维护。总体架构由离散时间域数学模型（后向欧拉法）与物理系统同步运行组成，输入包括辐照度、电网电压与逆变器测量值，输出为预测波形与参数估计。关键创新在于将 自适应动量搜索算法（AMSA） 与基于极限周期振荡器调谐的 LCOGI控制策略 结合，以实现高精度的参数识别与稳健的开关控制。
在实现层面，AMSA被用于识别关键寄生参数（开关内阻、电容电感等），并通过在线优化不断更新数字孪生；LCOGI负责生成脉宽调制指令以提高对电网畸变的适应性。部署与验证采用 NI sbRIO-9636 FPGA 平台（关键实现要点），并对参数估计与控制闭环的实时性、鲁棒性进行了详细设计与指标约束。
硬件原型测试涵盖辐照度变化（1000→700 W/m²）、电网谐波污染与电压暂降等工况，结果表明数字孪生输出波形与物理系统实测波形的匹配度均超过 98%，证实了该DT在保真度与实时同步能力上的优势。总体来说，该研究为光伏并网系统提供了一套高效的数字化运维与控制解决方案，便于在智能电网条件下实现更高效的状态感知与故障预防。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11219207
📖 第7篇
📌 分数阶耦合永磁同步电机的建模、动力学分析与神经漏斗同步控制
Modeling, Dynamical Analysis, and Neural Funnel Synchronization Control of Fractional-Order Coupled PMSMs
作者：Shaohua Luo，Yongduan Song，Ya Zhang，Hassen M. Ouakad
针对工业物联网中多电机互联的同步问题，本文建立了具有分数阶动态特性的主/从永磁同步电机（PMSM）耦合模型，揭示耦合参数与分数阶阶数对系统动力学行为的重要影响。研究提出了 分数阶同步模型，用于更精确地描述电磁信号的传播与能量耦合，并对系统在 0.54<α<1 区间内的稳定性与混沌现象进行了细致分析，指出混沌振荡在某些参数范围内会出现，对安全运行构成风险。
针对同步控制难点，文章提出了一种基于分层神经网络的 神经漏斗同步控制 策略，结合设计的漏斗边界函数与 双曲正切跟踪微分器（HTTD），并引入事件触发机制以降低通信与计算负担。实现细节包括网络结构选择、触发阈值设定、以及误差边界设计，确保在存在不确定性与通信限制的条件下仍能保持同步与性能约束。
通过仿真与物理实验平台验证，该方法在低/高速及突变载荷下均能实现鲁棒同步，收敛速度优异（收敛时间<0.1s），且控制电压需求降低。文中还论证了 混沌振荡存在 的硬件等效电路验证，提示设计时需规避相应参数区域，从而为工业物联网中多电机协同提供实用控制方案。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11185075
📖 第8篇
📌 无人机空中无线充电的多通道耦合效应观测与恒流输出控制
Multiple-Channel Coupling Effect Observation for In-Flight Wireless Charging of Drones
作者：Zhenyan Liang，Jiang Wang，Yantian Gong，Yu Gu
本文针对“单发多收”空中无线功率传输中多条传输通道之间的互感耦合问题，提出一个仅在发射端完成互感监测與输出控制的闭环方案，适用于需同时为空中多架悬停无人机充电的场景。总体框架包含多频谐振LCC/P拓扑、发射侧电流采样与相位提取模块、以及基于互感估计的多频调制恒流控制器。研究发现发射侧并联支路电流的虚部与互感呈直接关系，从而实现了无回路通信的互感实时观测。
实现细节包括建立 多频单发多收模型，并提出 多耦合观测算法：发射端仅通过并联支路电流采样和离散傅里叶变换提取相位信息，结合软件补偿实时估计各通道互感（关键实现要点）。基于估计互感，系统通过调整复合输入电压中各频率分量，实现对各接收端的恒流输出控制，避免了对接收端的额外控制/通信负担。
实验表明互感监测误差低于 2.5%，在互感发生阶跃或连续扰动时输出电流稳态波动可控制在 ≤5.5%。该设计的突出优势在于所有监测與控制均位于发射端，使无人机接收端无需任何通信或检测模块，从而显著简化接收端硬件，有利于延长飞行时间与实现轻量化设计。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11206884
📖 第9篇
📌 一种新型的跟网型变流器宽带振荡分析方法
A New Method for Broadband Oscillation Analysis of the Grid-Following Converter
作者：Zhengqi Sui，Qiuye Sun，Rui Wang，Peng Wang
在可再生能源大规模接入背景下，跟网型（GFL）变流器易与电网交互产生宽带振荡问题。本文从变流器的变运行点（VOP）出发，建立了更具物理解释力的阻抗与电压叠加模型，提出了针对宽带振荡的新分析方法。整体研究流程包括VOP阻抗建模、PCC处基频与非基频电压叠加分析，并据此揭示了GFL变流器在特定频段呈现的失稳机理。
理论推导发现，在变流器等效阻抗表现为 负阻容特性 的频带内，其阻抗幅值会随PCC电压幅值增加而增加，而相位变化较小。基于这一规律，作者构建了 基频与非基频电压叠加模型，并提出仅基于合成导纳相位的稳态判据（关键实现要点为 VOP阻抗模型 的构建与参数提取），从而能够更精确地识别并解释宽带振荡产生的物理机制。
作者通过 CHIL（控制器硬件在环）实验在多种工况（强/弱电网、高功率、不同PLL带宽、不同R/X比）下验证了方法的普适性。实验结果与理论分析一致，证明了基于 合成导纳相位判据 的稳定性评估在实际工程中对宽带振荡的预测能力与解释力优于传统阻抗法，具有明显的工程参考价值。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11178088
📖 第10篇
📌 自适应二阶滑模控制设计及其在自主农业车辆中的应用
Adaptive Second-Order Sliding Mode Control Design With Autonomous Agricultural Vehicle Application
作者：Jinlin Sun，Yan Gao，Shihong Ding，Wei Wang，Xinghuo Yu
本文针对自主农业车辆（AAV）路径跟踪与鲁棒控制问题，提出一种基于 浸入与不变性（I&I） 理论的自适应二阶滑模（ASOSM）控制框架，旨在克服传统滑模控制的抖振问题并避免对不确定性界限的依赖。总体系统包括误差动力学建模、I&I自适应律设计以及二阶滑模变结构控制器，输入为车辆动力学量测与期望路径，输出为转向与速度控制量，目标是实现有限时间内的精确跟踪与对未知扰动的自适应估计。
实现方面，作者摒弃了传统确定性等价（CE）原则，利用非CE的I&I自适应律解耦控制器与自适应项，从而简化参数调节并提高估计精度。关键实现要点包括二阶滑模律的设计、I&I 自适应律的更新方程（为关键超参数），以及对匹配/非匹配不确定性的统一处理策略。论文通过李雅普诺夫方法证明了闭环系统的有限时间稳定性（关键结论）。
在仿真与实地试验（AAV 快速验证平台与 1204-CVT 拖拉机）中，与 ABC、ARC、Stanley 与 FSTSM 等控制器比较，本文提出的 自适应二阶滑模（ASOSM） 在路径跟踪精度、侧向与航向偏差抑制方面表现优异，田间测试将侧向偏差控制在 ≤0.4 米，航向偏差控制在6度以内，验证了方法的工程实用性与鲁棒性，为农业自动驾驶领域的实际部署提供了有力支持。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11204693
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