IEEE Transactions on Cybernetics-2025年7月-最新在线出版论文1...

主要观点总结

本篇文章主要介绍了不同领域下一些文章的主要研究内容及创新点，包括基于积分的HOSM控制器设计、自适应安全跟踪控制、模糊粒度时间序列长期预测模型、事件触发多领导者编队跟踪、无标定模型视觉伺服控制等。

关键观点总结

关键观点1: 基于积分的HOSM控制器设计

针对一类非线性系统，建立了一种基于积分的高阶滑模控制器。通过改进增加功率积分器的技术，明确引入了一种系统设计协议来灵活地设计新的iHOSM控制器。严格的李亚普诺夫分析保证了理论上的合理性。

关键观点2: 自适应安全跟踪控制

研究了具有有限控制力矩输入界和关节位置约束的不确定机器人系统的轨迹跟踪控制。提出了一种新的基于神经网络的增广高阶控制屏障函数（NN-AHoCBF），以促进具有输入输出约束的不确定机器人系统的跟踪控制策略。

关键观点3: 模糊粒度时间序列长期预测模型

提出了一种基于趋势滤波分解和集成学习的模糊粒度时间序列长期预测模型。该模型集成了l1趋势滤波器分解和集成学习，通过一种新颖的模态分解方法提高数据分析的精度。

关键观点4: 事件触发多领导者编队跟踪

在网络化群系统中，提出了一种基于事件触发的多领导者编队跟踪方法。利用事件触发技术设计了对非合作节点具有弹性的多引线编队跟踪协议，实现了系统的安全控制。

关键观点5: 无标定模型视觉伺服控制

提出了一种无标定模型视觉伺服控制方法，介绍了基于梯度神经网络（GNN）的雅可比矩阵和交互矩阵估计方法。然后，将估计结果合并到视觉伺服控制框架中，考虑了远程运动中心（RCM）约束、关节漂移问题和物理约束。

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