随着新型电力系统分布式资源的广泛随机接入，对复杂工况下母线电流的精准测量带来了新的挑战。隧道磁阻TMR(tunnel magnetoresistance)传感器作为最新一代的磁阻传感器，集传统磁传感器灵敏度高、功耗低、体积小等优势于一体，在磁场检测、电流检测、磁存储器等方面有着广泛的应用。由于母线电流在高频时存在趋肤效应，电流集中在导体的“皮肤”部分，周围磁场呈现非线性特征并影响传感器的测量。基于隧道磁阻传感器的物理特性及趋肤效应扰动规律，提出一种围绕配电母线布置隧道磁阻芯片位置与数量的优化方法，并设计了相应的传感器结构，降低了母线趋肤效应及杂散磁场对传感器测量精度的影响。

大容量高频变压器HT(High-power high-voltage high-frequency transformer)典型输入波形为高du/dt脉冲电压，特殊的运行环境使其面临严峻的绝缘挑战，非常容易引发局部放电PD(partial discharge)。高du/dt脉冲电压产生的强电磁显著干扰PD检测的准确性。基于此，提出一种基于特高频天线UHF(ultra-high frequency)与光电倍增管PMTs(photomultiplier tubes)的联合检测方法，融合了UHFs高灵敏度、宽频带优势与PMTs抗干扰能力强、响应速度快的特性。通过对比UHF与PMT采集的放电信号在时域、谱图等方面的一致性，基于幅值相关性开展信号融合。研究发现，两者采集的谱图陡峭度S与偏斜度K高度吻合，融合后放电次数相较PMT平均提升66.3%、相较UHF平均提升49.7%，显著提升了检测完整性。在此基础上，进一步分析了不同上升时间下PD特性。结果表明，上升时间越短，PD更早发生且集中，平均放电幅值与最大放电幅值分别提升至37.9%与37.2%，放电重复率与累计放电幅值分别提升至37.1%与22.1%。为高du/dt脉冲电压工况下PD的高灵敏度、高抗干扰在线检测提供了新思路与技术支撑。

针对自动导引车AGV(automatic guided vehicle)动力电池故障诊断中因样本稀疏性与类别不平衡导致的模型性能退化问题，提出一种结合梯度惩罚和独立分类器的生成对抗网络GPSC-GAN(gradient penalization and separate classifier-generative adversarial network)。首先，通过引入带梯度惩罚的瓦瑟斯坦(Wasserstein)距离优化判别器损失函数，约束生成样本与真实电池故障特征的分布差异，提升模型训练稳定性。其次，设计1个独立分类器模块，解耦分类与判别功能，生成多模式高质量故障样本以构建平衡数据集。在AGV电池故障数据集上的实验结果表明，GPSC-GAN生成样本的结构相似性指数度量SSIM(structural similarity index measure)与最大均值差异MMD(maximum mean difference)分别达到0.5和0.2，较WGAN-GP、ACGAN、SMOTE、ADASYN、Diffusion GAN和StyleGAN-T模型提升25%~66%。融合生成样本后，故障诊断模型的F1分数达到0.938，精确率与召回率分别达到94.6%和93.0%，优于其他6种对比方法，验证了其在复杂工业场景下的高效性与鲁棒性。

为提高光伏阵列故障诊断的准确率，提出一种改进的人工神经网络 ANN(artificial neural network)的光伏阵列故障检测方法。在ANN中，增加门控卷积层、扁平化层和全连接层替代隐藏层，解决现有ANN容易产生梯度消失的问题，并利用自适应 Adaptive Softmax 作为模型的输出层激活函数，减少由于数据集规模较大带来的计算耗时。利用MATLAB建立了光伏阵列仿真模型，获得不同状态的模拟运行数据，同时利用从文献中获得的光伏阵列实际不平衡运行数据集，对改进后的ANN与文献所提6种机器学习方法进行诊断性能对比分析，结果证明了所提方法的诊断性能优势。

针对传统超螺旋滑模观测器 STSMO(super twisting sliding mode observer)因使用恒定滑模系数、符号函数及低通滤波器带来的高频抖振、相位延迟等问题，提出一种基于模糊控制的改进STSMO。首先使用模糊控制对恒定的滑模系数进行优化；其次采用一种新型连续函数 T(s)代替符号函数减弱抖振，并引入卡尔曼滤波器进行二次滤波，进一步提高消抖效果； 后使用一种增强型正交锁相环eQPLL(enhanced quadrature phase-locked loop)取代反正切函数，进一步改善系统并提高观测精度。针对时变非线性的永磁同步电机 PMSM(permanent magnet synchronous motor)控制系统，分数阶比例积分微分FOPID(fractional order proportional integral derivative)控制器相较于传统比例积分微分PID(proportional integral derivative)控制器可以更精细地调节系统的动态响应，因此使用FOPID控制器取代传统电机转速环比例积分PI(proportional integral)控制器。仿真及实验结果证明，所提改进控制策略有效降低了超调量，转子位置和速度的动态跟踪性能大幅提升，改进后的控制系统具有更强的稳定性。

碳化硅器件以多芯片并联结构，广泛应用于高频和高功率密度场合的新能源车用电机控制器中。电机控制器是电磁热高度耦合系统，多芯片并联结构的芯片温度及杂散电感不均衡加剧了耦合系统的复杂性。为揭示电机控制器内部电磁热深度耦合机制及电磁热域变化规律，需进行多并联结构下的多物理场耦合分析。于是提出了一种基于参数传递的多物理场耦合分析方法。首先，通过磁热耦合分析建立不同温度下的芯片并联支路杂散电感模型；然后，通过电热耦合分析建立不同温度及杂散电感下的碳化硅芯片损耗仿真模型；最后，利用损耗参数传递进行流固耦合下的控制器温度仿真，并实时更新该温度下的杂散电感模型及损耗模型，研究了在控制器温升过程中多芯片并联结构下的芯片电磁热耦合参数变化，并通过温升实验验证了多物理场耦合分析方法的准确性。

为了解决T型三电平逆变器供电的三相永磁伺服电动机驱动系统的电容电压不平衡问题，提出一种基于零序电压注入的载波调制直接转矩控制策略。首先，通过电机模型计算完成了直接转矩控制策略的构建；其次，由预期电压值进行坐标变换得到参与脉冲宽度调制PWM(pulse width modulation)控制的调制电压，实现了载波调制与直接转矩控制的结合；最后，为了实现中点电位的平衡控制，根据上下电容电压的采样差值计算和校正注入的零序电压值。实验结果表明，所提控制策略能够有效实现转矩脉动的减小和中点电压的平衡控制。

针对双三相永磁同步电机在高速运行时呈现载波比低的特性、传统无差拍预测控制无法保证电流控制性能的问题，提出一种改进型无差拍电流预测控制方法。考虑低载波比运行时的离散模型误差和控制延时影响，设计电压静差补偿器；针对电机参数失配问题，采用离散滑模观测器对电压扰动误差进行补偿。基于MATLAB/Simulink仿真平台和样机实验平台进行验证，结果表明所提改进型无差拍电流预测控制能够在电机高速运行及阻感参数失配情况下，实现对电机电压的补偿，具有良好的抗扰性能，提高了系统的控制性能和运行效率。

采集电机转子侧的电流、温度等参数，可以有效预防电机的转子侧故障，更好地实现电机的矢量控制。但运行中的电机转子是高速旋转的，将转子侧测量得到的信号提供给定子侧的控制器十分困难。所提出的电场耦合式无线信号传输技术将2对轴向正对的圆环形平行板构成电容器，分别安装于电机端部的定、转子两侧，并利用近距离极板电容的高频低阻抗特性将数字信号传递于电机定转子间，且信号延迟明显低于其他无线通信技术。进一步对通信电路进行建模，计算各元件的参数，分析信号畸变的原因，实现了基于平行板耦合电容的无接触式高频信号传输电路的设计。搭建实验平台，采集并传输转子侧的模拟量信号，并通过对比实验结果验证了通信理论的正确性。

针对系统等效负载动态变化及参数漂移或配谐误差致使系统失谐等因素引起的无线充电系统充电性能降低的问题，从恒流/恒压充电、系统效率提升及动态调谐角度出发，发射端采用可控磁通电感技术实现系统功率控制，接收端采用改进型半控整流提升系统效率并保证接收端谐振状态。首先，分析系统电路拓扑，推导系统关键参数与充电电流/电压、系统效率之间的关系式，阐释采用可控磁通电感器MFCI(magnetic flux controllable inductor)与改进型半控整流器IHCR(improved half-controlled rectifier)提升系统能效的必要性；其次，对MFCI与IHCR展开建模，分析其电路拓扑与工作原理；然后，分析系统闭环控制策略，采用PLECS电路仿真验证所提方法的可行性；最后，搭建系统实验平台，实验结果表明：负载在9.60~134.40Ω范围内变化时，所设计的闭环控制器实现了恒流充电(5A)和恒压充电(67.2V)，并且最大系统效率为91.8%。