就在“钢流”攻坚如火如荼之际，陈默不得不暂时抽身，投身另一个同样硝烟弥漫的“战场”——他的博士论文开题答辩。
哈工大一间庄重的会议室里，空气仿佛凝固。长桌一端坐着以林剑舟院士为首的答辩委员会，成员包括动力与能源学院的院长、控制领域的资深教授、以及特意邀请的两位来自航天某院和船舶某所的重量级专家评委。他们代表着学界和工程界的最高标准。
陈默站在讲台前，屏幕上展示着开题报告的标题：《强干扰、非稳态条件下基于生物电信号的人机协同控制理论与鲁棒性优化方法》。
他的汇报条理清晰，逻辑严密：
1. 研究背景与意义： 从国家单兵装备智能化战略需求切入，直指“钢流”系统在实战化应用中的核心瓶颈——动态干扰下的可靠性与协同性，点明其理论研究的迫切性与重大价值。
2. 科学问题提炼： 精准提炼出三个核心科学问题：
强干扰（运动伪迹、电磁噪声、环境突变）下生物电信号（EEG）特征的有效提取与鲁棒识别机制。
非稳态（人体复杂运动、人机交互动态耦合）条件下，基于有限生物电指令的人机协同动力学建模与实时优化控制策略。
面向战场可靠性的多约束（安全性、实时性、能效性）人机协同系统鲁棒性综合优化理论与验证方法。
3. 研究内容与技术路线：
理论建模： 建立融合生物电信号动力学、人体运动学/动力学、外骨骼机电系统动力学的统一耦合非线性模型。重点攻克模型中的不确定性量化与干扰表征。
鲁棒特征提取与识别： 提出基于多模态传感（IMU, 接触力）辅助的动态注意力机制时空特征融合网络（DATSF-Net），解决动态干扰下的意图识别难题。
自适应协同控制： 设计基于分层滑模自适应控制 + 模型预测优化（MPC） 框架的协同控制器。上层根据意图和态势生成期望轨迹/阻抗，下层实现关节的鲁棒跟踪与柔顺控制。嵌入在线学习机制以适应个体差异和环境变化。
鲁棒性优化： 提出基于多目标进化算法的协同控制系统参数鲁棒性区间优化方法，并建立硬件在环（HIL）与半实物仿真（HILS） 相结合的鲁棒性验证平台。
4. 创新点：
提出“多模态传感辅助的动态注意力时空特征融合”生物电识别新机制。
建立“人-机-环境”强耦合非稳态系统的统一建模框架。
首创“分层滑模自适应+MPC在线优化”的人机协同控制策略。
构建面向战场可靠性的多约束鲁棒性综合优化与验证体系。
5. 预期成果与计划： 理论体系、核心算法、仿真与实验验证平台、高水平论文、专利、“钢流”系统性能提升。
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