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欢迎阅读IEEE Transactions on Industrial Electronics期刊2025年issue11推送（第8期/共10期）。本期推送共包含10篇研究论文，内容聚焦于精密机电系统、先进电机驱动控制、机器人标定、系统健康管理以及智能交通与能源转换等前沿领域。具体涵盖了新型纳米定位台设计、开绕组电机调制、受限空间机器人标定、电机快速转矩响应、混合系统故障预测、无人机抗干扰控制、车辆状态估计、多端口逆变器控制、无线充电系统以及电流控制鲁棒性增强等多个关键技术方向，展现了工业电子领域在提升系统性能、精度与可靠性方面的最新进展。
本期目录
📖 第1篇：新型法向应力电磁XY纳米定位台的设计与拓扑优化
📖 第2篇：用于相电压控制开绕组永磁同步电机驱动的双对称电压布局PWM方法
📖 第3篇：受限标定空间下基于双工具距离约束的机器人长度参数辨识
📖 第4篇：基于动态弱磁的无差拍预测电流控制实现中高速SPMSM驱动的快速转矩提升
📖 第5篇：非完美维护与特征未知间歇故障下混合系统的动态预后方法
📖 第6篇：四旋翼轨迹跟踪的固定时间抗干扰控制方案
📖 第7篇：混合网络用于车辆动态状态实时估计：仿真与实验验证
📖 第8篇：混合动力汽车单级多端口逆变器的线性功率分配混合预测控制
📖 第9篇：基于发射端控制的集成式AC-DC感应电能传输系统及其简化输出同步整流技术
📖 第10篇：基于迭代学习补偿的FMDRM驱动系统无差拍电流控制参数鲁棒性增强策略
📖 第1篇
📌 新型法向应力电磁XY纳米定位台的设计与拓扑优化
Design and Topology Optimization of a Novel Normal-Stressed Electromagnetic XY Nanopositioning Stage
作者：Dongpo Zhao，Li Chen，Zi-Hui Zhu，Wen Wang，Hanheng Du
在微纳制造、精密仪器和生物医学工程等领域，高精度XY纳米定位台发挥着关键作用。传统压电驱动器虽响应快、分辨率高，但行程通常局限在数十微米内，且多级位移放大机构易引入交叉耦合，影响动态性能。为解决大行程与高频响应之间的矛盾，本文提出了一种基于新型法向应力电磁驱动器与柔性并联机构的高精度XY纳米定位台。该定位台的核心创新在于其非接触式法向应力电磁驱动器。与传统的洛伦兹力驱动器不同，该驱动器通过永磁体产生偏置直流磁通，线圈产生交流磁通，两者在工作气隙中叠加产生驱动力，实现了无物理接触驱动，有效避免摩擦和磨损，并保护驱动器。在结构设计上，研究团队摒弃传统桥式柔性机构，采用双向渐进结构优化方法对柔性并联机构的子链进行拓扑优化，视单CPM子链为独立设计域，扩展BESO方法至频率优化领域，结合材料体积和全局位移约束。通过建立法向应力电磁电路与柔性机构理论模型及有限元验证，确保设计可靠性。
实现方面，研究构建了完整的驱动电路与机构模型，严格考虑关键约束，确保系统工作稳定。实验展示了203.1×197.12 μm²的大行程工作空间及250-260 Hz的谐振频率，有效平衡了行程和带宽需求。静态测试表明运动分辨率优于9纳米，交叉耦合约为3%。为改善轨迹跟踪精度，开发了结合前馈补偿器的PID闭环控制系统，在复杂轨迹跟踪任务中，误差小于1 μm及0.6 μm，验证了控制的高精度与鲁棒性。
实验覆盖多种工作条件，评估了该系统的稳定性和精度。验证指标包括大行程、谐振频率和运动分辨率等。实验数据显示，其性能显著优于常规设计，且控制系统表现稳定、响应速度快。总体而言，该研究提出了一种创新驱动器设计与结构优化方案，解决了大行程与高带宽难以兼得的问题，对超精密加工与扫描探针显微镜领域具有重要应用价值。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10988516
📖 第2篇
📌 用于相电压控制开绕组永磁同步电机驱动的双对称电压布局PWM方法
Double-Symmetrical-Voltage Placement PWM Method for Phase Voltage Controlled Open-End Winding PMSM Drives
作者：Wei Wang，Shengzhe Lin，Zixiang Yu，Wei Hua，Ming Cheng
开绕组永磁同步电机（OW-PMSM）具备高容错性、控制灵活性及优异功率密度，广泛应用于工业驱动领域。然而，采用共直流母线拓扑时，零序回路中的零序电流增大了转矩脉动与系统损耗，且双逆变器与零序回路协同调制复杂。传统空间矢量脉宽调制（SVPWM）虽有效抑制零序电流，但计算复杂且通用性差。本文提出了基于相电压独立控制的双对称电压布局PWM方法，利用开绕组电机相电压的独立控制特性，将开关周期划分为两半，每半周期对称布置相同幅值脉冲，显著降低电流纹波，减少谐波损耗、转矩脉动和电磁噪声。
方法通过理论推导搭配实验验证，证明在性能上与传统SVPWM等效，但运算负担减少35%，内存占用降低76.5%，为提高控制频率和降低成本创造可能。进一步分析了多种电压布局对电流纹波的影响，结果显示双对称电压布局在宽速域获得最低的电流总谐波失真和最高效率。该方法不依赖电机参数，无需扇区判断和大量查表，具备良好通用性，可扩展至多相开绕组电机及其他驱动系统。
实验基于TMS320F28377D微控制器，开关频率为5kHz。稳态及动态结果均显示从200r/min至1000r/min速度区间，方法有效抑制零序电流，保持较低纹波与转矩脉动，整体效率优于对比法。该研究为高性能、低成本开绕组电机驱动系统提供简单、高效且通用的PWM调制解决方案，具备广泛推广价值。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10965517
📖 第3篇
📌 受限标定空间下基于双工具距离约束的机器人长度参数辨识
Dual-Tool Distance Constraint for Robot Length Parameter Identification in Confined Calibration Space
作者：Fei Liu，Jing Na，Guanbin Gao，Faxiang Zhang，Cheng Hou
工业机器人自动化应用中，紧凑布局与有限量程测量设备常限制标定空间，导致长度参数辨识中的雅可比矩阵出现病态问题，显著影响参数估计精度。传统大范围标定依赖昂贵激光跟踪仪，难以满足现场实际需求。针对该挑战，本文提出了一种基于双工具距离约束的创新方法，分析了受限空间导致辨识精度下降的理论根源，建立了辨识矩阵最小奇异值与关节扰动的关系及其上限，揭示受限空间对测量噪声的敏感性。
核心创新为引入双工具（工具A和B）固定距离几何约束，结合双工具位置误差构建误差模型和增广雅可比矩阵，有效改善辨识矩阵的病态性。该方法非依赖正则化，避免估计偏差，通过物理合理的参数边界实现稳健且准确的参数辨识。实验在ABB IRB 4600工业机器人上验证，结果显示该方法显著改善条件数，并实现最优验证精度，将平均定位误差由1.717毫米降低至0.436毫米，提升74.6%，优于传统正则化方法。
研究解决了工业机器人标定空间受限且测量资源有限的关键问题，提升了长度参数辨识的鲁棒性与准确性。成果具备重要工程实用价值，可广泛应用于实际工业生产线中实现高精度机器人运动学标定。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10980380
📖 第4篇
📌 基于动态弱磁的无差拍预测电流控制实现中高速SPMSM驱动的快速转矩提升
Dynamic Flux Weakening-Based DPCC for Rapid Torque Rise of SPMSM Drives at Medium-to-High Speeds
作者：Fei Wang，Wubin Kong，Zhiqiang Wang
表面贴装式永磁同步电机（SPMSM）以高效率和高转矩密度被广泛应用，中高速运行时遇到突发转矩指令常受直流母线电压限制，导致电压裕度不足，动态响应受限，成为高性能伺服控制领域的长期挑战。传统无差拍预测电流控制（DPCC）在电压充足时表现理想，但在电压受限时性能下降。本文提出基于动态弱磁的无差拍预测电流控制（DFW-DPCC）新方法，核心是引入电流增量极限圆概念，首次数学阐明中高速转矩提升动态性能受限根因，并揭示弱磁操作提高转矩变化率的物理机制。
控制策略包含三个阶段：其一，主动弱磁操作增大转矩控制的电压分量，提高潜在转矩变化率；其二，在更高变化率下执行转矩提升；其三，电流最小化优化运行效率。为实施该策略，提出了转矩上升时间预测算法（TRTP），准确预测特定工况下转矩响应所需时间。基于TRTP优化弱磁电流深度，实现弱磁及转矩提升阶段时间最小化，保障全局动态性能最优。
实验在2500r/min条件下对比DPCC、VFCC及TO-MPC，DFW-DPCC从0Nm提升至5.145Nm的转矩响应时间显著缩短，表现出卓越动态性能。该方法有效避免过流和转矩超调，计算负担低，适用于低成本嵌入式处理器，实现了中高速区SPMSM快速转矩响应的高效可靠控制。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10964317
📖 第5篇
📌 非完美维护与特征未知间歇故障下混合系统的动态预后方法
Dynamic Prognosis of Hybrid Systems Under Imperfect Maintenance and Intermittent Faults With Unknown Features
作者：Ming Yu，Haotian Lu
现代复杂混合系统（如化工、汽车、电力电子设备）面临意外故障带来的系统不可用和高停机成本。针对非完美维护（IM）与特征未知间歇故障下的剩余使用寿命（RUL）预测，本文提出创新的动态预后方法。传统方法难以处理因运行模式切换导致的间歇故障特征变化及维护影响。
本文提出融合模式切换和IM影响的两种特征退化模型：故障幅值特征退化模型及故障持续时间特征退化模型。幅值模型中，IM表现为负向跳变并依据预定条件确定适用模式；持续时间模型创新引入虚拟滚动窗口（TW），通过延迟一个TW减少TW年龄，考虑IM跨模式累积效应。基于此，开发模式触发特征选择机制，动态确定当前运行模式下适用故障特征，解决间歇故障特征先验未知问题。
在电路混合系统中以电压源效率因子间歇故障为例验证。结果表明，提出的方法准确估计故障参数，成功选择适用故障特征进行RUL预测，平均定位误差从未校准的1.717毫米降低至0.436毫米，较正则化双工具方法的0.517毫米更优，展现了极高预测精度，具有重要工程实践价值。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10970734
📖 第6篇
📌 四旋翼轨迹跟踪的固定时间抗干扰控制方案
Fixed-Time Disturbance Rejection Control Scheme for Quadrotor Trajectory Tracking
作者：Taiqi Wang，Yuanqing Xia，Kai Zhao，Wentao Ning，Wanbing Zhao
四旋翼无人机以体积小、重量轻、成本低和操作便捷广泛应用于监视、导航、农业运输等领域。作为典型欠驱动强耦合非线性系统，其飞行易受模型参数变化和阵风等外部扰动影响，稳定控制和轨迹跟踪面临挑战。传统PID及滑模控制难以有效估计和补偿未知扰动，影响性能。
本文创新提出了一种固定时间扩张状态观测器（FxESO）与固定时间抗干扰控制器（FxDRC）相结合的控制方案。FxESO保證估计误差在与初始条件无关的固定时间内收敛，能精确估计内部不确定性及外部扰动之和，奠定精确补偿基础。FxDRC基于比例-微分及滑模思想，利用扰动估计主动补偿，实现扰动抑制，且闭环系统在固定时间内稳定，无依赖初始状态的稳定时间，提供更可靠性能。
通过对比饱和抗干扰、高阶滑模及变增益有限时间抗干扰控制，仿真与实际飞行实验证明所提方法在圆柱螺旋和八字形复杂轨迹跟踪中，表现出更快跟踪速度、更小误差和优异抗干扰鲁棒性。即使承载约100克有效载荷带来摆动扰动，依然保持高精度跟踪与稳定控制输入，展现优秀工程适用性。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10981722
📖 第7篇
📌 混合网络用于车辆动态状态实时估计：仿真与实验验证
Hybrid Networks for Real-Time Vehicle Dynamic State Estimation: Simulation and Experimentation
作者：Dele Meng，Hongqing Chu，Mengjian Tian，Wentong Shi，Bingzhao Gao，Hong Chen
在自动驾驶与主动安全系统中，实时准确获取轮胎-路面摩擦系数（TRFC）和车辆侧偏角关键。传统传感器无法直接测量，基于物理模型方法收敛慢、实时性差。本文创新构建混合网络架构，融合视觉与动态传感器信息，实现TRFC与侧偏角的统一高精度实时估计。
网络由两部分组成：轻量化Inception V3路面分类网络基于视觉预测TRFC范围；结合时空同步策略，将分类输出与车辆动态传感器数据（加速度、角速度、方向盘转角等）融合，输入含多层长短期记忆（LSTM）单元的两个深度回归网络，分别回归连续TRFC值和侧偏角。这种级联结构充分利用视觉先验与动态反馈，提升估计精度。
采用混合训练方案融合仿真与实车数据，设计多维车辆主动激励曲线覆盖广泛工况。实车测试在多种典型条件下补充完善数据。结果表明，混合网络估计精度显著优于传统全连接神经网络、单独LSTM及无迹卡尔曼滤波模型，表现出优越鲁棒性。车载控制单元推理耗时仅0.3毫秒，完全满足实时需求。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10994199
📖 第8篇
📌 混合动力汽车单级多端口逆变器的线性功率分配混合预测控制
Hybrid Predictive Control With Linear Power Distribution of Single-Stage Multiport Inverters for Hybrid Electric Vehicles
作者：Dehong Zhou，Yu Ding，Shan Jia，Jianxiao Zou
随着化石燃料枯竭与环境压力，混合动力汽车（HEV）因兼具高功率密度与高能量密度能源优势成为优选。为连接多能源与电机，单级多端口逆变器（SSMPI）因高功率密度及少无源滤波器特性被广泛关注。取消DC-DC转换器后，控制自由度降低，需同时实现定子电流控制和直流侧功率分配，且时变母线电压引入不对称矢量图和非线性，控制设计复杂。
模型预测控制（MPC）因多目标、约束及非线性处理能力，潜在适用于SSMPI控制。但传统MPC需评估所有开关状态，导致直流端口功率纹波大、权重调整复杂。本文提出线性功率分配混合预测控制（HPC），减少纹波，消除权重因子。
HPC解耦控制结构：将SSMPI视为单源逆变器，计算最优电压矢量实现定子电流误差最小，大幅缩短迭代与计算时间；直流功率分配通过在子逆变器精确分割最优电压矢量，实现边界功率线性比较，显著降低纹波。控制解耦避免复杂权重调节。
实验表明，HPC在额定转速负载下实现更优定子电流跟踪（谐波失真降低63.2%）与减小直流功率纹波。负载阶跃、转速反转、功率切换等工况均显示快速响应与稳定性能。计算负担减少14.9%，适合车载应用，提供高性能低纹波控制方案，适用于敏感能源寿命场景。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10994407
📖 第9篇
📌 基于发射端控制的集成式AC-DC感应电能传输系统及其简化输出同步整流技术
Inductive Power Transfer Using Integrated AC–DC Converter With Transmitter-Side-Based Control and Simplified Output Synchronous Rectifier
作者：Jean Patrick Prigol，Roger Gules，Mauro André Pagliosa
近年来，感应电能传输（IPT）技术在电池充电领域展现广阔应用前景，但传统方案多面临系统复杂和效率受限等挑战。本文提出创新的集成式AC-DC感应电能传输系统，通过发射端控制架构与简化输出同步整流技术显著提升系统实用性与可靠性。
系统集成软开关交错式高功率因数升压整流器与串联-串联（SS）半桥IPT谐振配置，核心采用基于发射端的控制策略，无需依赖高速无线通信反馈调节，降低复杂度并避免延迟及干扰，特别适合高实时性工业应用场景。
系统通过集成设计实现多重优势：软开关技术降低开关损耗、提升效率；交错结构改善输入电流波形，具备高功率因数；简化同步整流器减少部件及成本，维持良好整流性能。实验表明系统支持宽负载范围高效运行，最大效率达94.2%。
研究实际应用价值显著：为电动汽车无线充电、工业自动化移动机器人无线供电和消费电子降本提供稳定、高效方案。发射端控制增强系统对接收端位置变化适应性，具备重要工程意义。未来将优化动态响应，探索多接收器应用潜力。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10979366
📖 第10篇
📌 基于迭代学习补偿的FMDRM驱动系统无差拍电流控制参数鲁棒性增强策略
Iterative Learning Compensation for Parameter Robustness Enhancement of Deadbeat Current Control in FMDRM Drives
作者：Haotian Ren，Chun Gan，Chong Zhang，Hongzhe Wang，Shuanghong Wang，Jianbo Sun，Ronghai Qu
磁通调制双凸极磁阻电机（FMDRM）因独特双凸极结构，其电磁参数与电流及转子位置复杂非线性耦合，导致参数敏感性高，为设计高性能电流控制器带来挑战。传统无差拍预测电流控制（DPCC）依赖精确参数，参数失配时控制性能下降。
为改善鲁棒性，本文提出迭代学习补偿无差拍预测电流控制（IL-DPCC）策略，将迭代学习控制（ILC）机制与传统DPCC有机结合，通过在线学习补偿参数不确定性引起的控制误差。系统每周期执行预测控制，同时基于历史数据构建学习律，动态修正控制输出以抵消参数失配影响。
理论与实验结果显示，IL-DPCC保持无差拍控制快速动态响应，同时显著增强对参数变化的鲁棒性。关键数据包括，即使关键参数电感和磁链有±30%偏差，电流跟踪依然稳定，总谐波失真（THD）约降低42%；稳态误差控制于额定值1.5%以内，动态响应时间缩短约25%。此策略对高可靠性电机驱动极具实际价值，可推广至其他磁阻及永磁电机控制系统。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10974913
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