控制理论与应用杂志

控制理论与应用杂志2019年第2期

• 喷水推进式水面机器人H∞鲁棒航向跟踪控制

  熊俊峰,何玉庆,李德才,韩建达

  针对水面机器人(unmanned surface vehicle, USV)航向跟踪容易受到风、浪与水流干扰影响的问题, 提出了一种基于线性变参(linear parameter varying, LPV)模型的H∞鲁棒航向跟踪控制器. 首先从水动力学机理出发, 提出了基于速度变参的LPV模型. 然后基于提出的速度变参LPV模型, 利用线性矩阵不等式设计了USV的H∞鲁棒航向控制器, 用以抵抗风、浪与水流对机器人的影响. 最后, 在自主研发的3自由度欠驱动喷水推进式USV平台上进行了实验. 实验结果表明, 控制器可以实现鲁棒的航向跟踪控制.

• 类脑发育无人机防碰撞控制

  魏瑞轩,张启瑞,许卓凡,周凯,赵晓琳

  城市无人机的大量普及，对无人机在密集动态环境中的防碰撞问题提出了严峻挑战。论文针对密集动态环境中碰撞威胁模式复杂多变的特点，设计了无人机的自主心智发育型防碰撞控制架构，建立了可自主发育的威胁-规避映射关系，构建了威胁模式知识库和规避策略知识库，进而提出了基于自主心智发育的无人机防碰撞控制方法。通过将有效可信的知识不断导入发育器进行发育，可以持续提高无人机应对密集动态障碍的防碰撞能力。仿真对比实验表明，本文方法不仅能快速构建安全避障航路，而且算法效率随知识库的扩充而提高，能够极大提高无人机在密集动态障碍环境中飞行安全性。

• 自治水下机器人的自主启发式生物启发神经网络路径规划算法

  朱大奇,刘雨,孙兵,刘清沁

  针对复杂海流环境下自治水下机器人(AUV)的路径规划问题, 本文在栅格地图的基础上给出了一种基于GBNN(Glasius biological inspired neural networks)模型的新型自主启发式路径规划和安全避障算法, 并考虑海流对路径规划的影响. 首先建立GBNN模型, 利用此模型表示AUV 的工作环境, 神经网络中的每一个神经元与栅格地图中的位置单元一一对应; 其次, 根据神经网络中神经元的活性输出值分布情况并结合方向信度算法实现自主规划AUV的运动路径; 最后根据矢量合成算法确定AUV 实际的航行方向. 障碍物环境和海流环境下仿真实验结果表明了生物启发模型在AUV水下环境中路径规划的有效性.

• 原油总碳含量的粒子群优化集成神经网络预测模型

  贺婷婷,陆军,丁进良,刘长鑫

  原油评价新技术的研究和应用成为目前世界石油炼制企业致力发展的方向, 也是今后发展的必然趋势. 本文采用核磁共振光谱技术和粒子群优化集成神经网络(PSO-ERNN)模型建立了一种快速评价原油总碳物性指标的新方法. 该模型以随机向量函数连接网络(RVFL)作为基本模型, 采用正则化负相关学习策略集成基本模型, 并采用粒子群优化算法优化各基本模型的最优隐含层节点数(L)以及集成规模的最佳集成个数(M), 最后利用在线学习方法对模型进行更新. 实例验证表明, 所提出的模型显著提高了预报模型的精度, 避免了随机选择L和M对模型精度的影响, 对提高原油评价精度和效率和及时满足加工炼制要求具有应用价值.

• 基于多目标粒子群–稀疏提升算法的电网频率反馈优化控制

  任海鹏,霍龙,锁军

  频率反馈控制策略是维持电网频率稳定性的主要手段. 本文建立了频率反馈控制系数和电网拓扑与电网频率稳定性的小信号分析模型, 推导得出了能改善电网频率稳定性的频率反馈控制系数的参数范围. 提出了基于多目标粒子群的稀疏提升算法(MOPSO-sparse promoting algorithm), 进行频率反馈控制系数矩阵的优化, 提高了电网频率响应性能并降低了成本代价. 用本文提出的算法设计IEEE-39标准测试系统和陕北局部电网的频率反馈控制系数, 并进行仿真对比, 验证了算法的高效性和优越性.

• 基于扰动观测器的永磁同步发电机最大功率跟踪滑模控制

  杨博,束洪春,朱德娜,余涛

  本文设计了一款基于扰动观察器的滑模控制(perturbation observer based sliding-mode control, POSMC)来实现永磁同步发电机(permanent magnetic synchronous generator, PMSG)的最大功率跟踪(maximum power point tracking, MPPT)。首先，将发电机非线性、参数不确定、未建模动态、随机风速聚合成一个扰动，并通过扰动观察器对其进行在线估计。随后，采用滑模控制(sliding-mode control, SMC)对该扰动估计进行实时完全补偿，从而实现不同工况下的控制全局一致性以及各类不确定环境下的鲁棒控制。同时，POSMC采用扰动实时估计值进行补偿来代替传统SMC中所使用的扰动上限值进行补偿，因此可有效解决传统SMC过于保守的缺点，使得控制成本更为合理。最后，POSMC无需精确的PMSG模型，仅需测量d轴电流和机械转速，易于实现。本文进行了三个算例研究，即阶跃风速，随机风速，和发电机参数不确定。仿真结果表明，与矢量控制(vector control, VC)和SMC相比，POSMC在各类工况下均可捕获最大风能并具有较强的鲁棒性。基于dSpace的硬件在环实验(hardware-in-loop, HIL)验证了所提算法的可行性。

• 线性时变系统有限时间稳定性的数值判定算法

  陈志华,解永春

  针对系统的初值和系统的状态均限定在多面体集合的情形, 本文从数值计算角度研究了连续线性时变系统有限时间稳定性的判定问题. 首先, 通过求解特定的函数优化问题, 给出了该类系统有限时间稳定的充分必要条件. 然后, 利用所得充分必要条件以及特定函数的Lipschitz连续性质, 从数值计算角度给出了判定该类系统有限时间稳定性的充分条件. 进一步, 基于所得充分条件, 将特定的函数优化问题转化为相应的线性规划, 提出了一种判定该类系统有限时间稳定性的数值算法. 最后, 给出的4个数值算例说明了本文算法的正确性和有效性, 以及相比已有结果的优越性.

• 不确定性高通量筛选系统的双子代数控制

  李丹菁,韦萍

  近年来, 对于高通量筛选系统的控制, 在确定性情形下已进行了不少工作, 其中, 双子代数框架下的控制策略执行相对更灵活, 效率更高. 然而, 现有的输出反馈优化控制对性能指标期望系统行为还有特殊的构造要求须满足; 而且, 实际运行中存在有人工干预、设备维护、意外干扰、故障等带来的不确定性. 对这两者考虑的缺失限制了 目前高通量筛选系统自动控制的效率. 为进一步提高这类新兴离散事件系统的控制效率, 基于区间双子代数, 将该输出反馈控制结构拓展到系统参数不确定的高通量筛选系统, 使之对不确定性高通量筛选系统能自动产生优化控制. 继而, 将输出反馈与预处理补偿相结合. 后者对指标的构造并无特殊要求. 综合后的控制结构亦避免了原反馈结构下对性能指标构造的限制. 最后通过不同实例说明了对不确定性高通量筛选系统应用该控制结构的方法和有效性.

• 考虑边界交叉口交通拥堵的反馈阀门控制

  张卫华,陈 森,丁 恒

  基于路网宏观基本图(macroscopic fundamental diagram, MFD)实施城市区域交通控制时, 为了防止边界交叉口受阻方向的车辆排队长度过长, 同时提高路网内车辆完成率, 提出了考虑受控区域边界交叉口交通拥堵状况的交通流反馈阀门控制方法, 通过对边界控制阀门处路段存放车辆富余空间的分析, 提出了阀门交叉口位置和数量选择模型; 针对可能造成的阀门交叉口交通拥堵, 提出了受控区域边界拥堵交通流分配算法, 也即通过提前调节阀门上游交叉口的绿灯时间, 把部分交通流提前控制在其它相邻上游交叉口. 通过实际路网仿真, 结果表明该方法可以有效控制阀门交叉口的车辆排队长度, 降低阀门交叉口车辆平均延误时间和平均停车次数.

• 基于模式运动的一类复杂生产过程的状态反馈渐近稳定性

  徐正光,王目树,郭玲利

  针对基于模式运动描述的一类复杂生产过程的稳定性，给出了系统稳定的定义，提出了分析与判断系统渐近稳定的方法和充分条件。首先，介绍了基于模式运动的控制系统动力学描述方法；针对描述方法中的强非线性的分类、度量映射难以采用可运算函数描述的问题，推导并建立了相应的控制系统非线性状态空间模型。然后，利用李雅普诺夫稳定性理论研究了在状态反馈控制下时间离散、状态离散的非线性系统渐近稳定的充分条件，建立了系统输出的类别划分、状态空间模型的线性部分系统矩阵与系统渐近稳定的关系。最后，采用烧结机实际生产数据与非线性数值算例对该方法进行了仿真实验，结果验证了所提条件的有效性。

• 具有共存吸引子的混沌系统及其分数阶系统的镇定

  鲜永菊,夏诚,钟德,徐昌彪

  研究一个具有共存吸引子的混沌系统及对应分数阶系统的镇定问题. 提出了一个新的具有双翼与四翼吸引子共存的混沌系统, 利用Lyapunov指数谱和分岔图等对系统的性质进行了分析. 找到了系统的拓扑马蹄和拓扑熵. 构造了相应的分数阶混沌系统, 此系统亦存在两个孤立的双翼吸引子以及四翼吸引子. 设计了线性反馈标量控制器, 此控制器用于分数阶混沌系统的镇定. 在控制过程中并未删除系统的非线性项, 理论分析与仿真计算表明了该方法的有效性.

• 概率级联布尔网络的集镇定及其应用

  丁雪莹,李海涛

  随着系统生物学和医学的迅速发展, 基因调控网络已经成为一个热点研究领域. 布尔网络作为研究生物系统和基因调控网络的一种重要模型, 近年来引起了包括生物学家和系统科学家在内的很多学者的广泛关注. 本文利用代数状态空间方法, 研究了概率级联布尔网络的集镇定问题. 首先给出概率级联布尔网络集镇定的定义, 并利用矩阵的半张量积给出了概率级联布尔网络的代数表示. 其次基于该代数表示, 定义了一组合适的概率能达集, 并给出了概率级联布尔网络集镇定问题可解的充要条件. 最后将所得的理论结果应用于概率级联布尔网络的同步分析及n人随机级联演化布尔博弈的策略一致演化行为分析.

• R–fuzzy隶属度粗糙近似集的优势测度理论

  李守军,马小平,杨春雨

  给出了一种R-fuzzy集隶属度的权重比较与量化方法, 提出了优势测度概念, 解决了粗糙近似集中隶属度的重要性难以确定的问题. 首先给出优势测度的定义, 然后, 研究了优势测度的性质, 指出了优势测度1型模糊集的本质属性. 优势测度不仅实现了R-fuzzy集隶属度的量化, 而且成为R-fuzzy集与2型模糊集联系的纽带. 通过隶属度的优势测度, 实现了人类感知领域中的群体共识与个性认识的区分, 反过来通过优势测度的可视化, 可以对人类不同感知下的隶属度值给出合理的推断与比较. 最后, 通过声音感知实验研究给出了优势测度可视化的特点及操作方法, 讨论了不同职业测试组对于同一声音的理解在隶属度数值上的差异. 对于涉及人类感知与模式辨识的应用领域具有较易的操作性与较强的实用性.

• 基于区间直觉犹豫模糊集的高速列车系统关键部件辨识

  林帅,贾利民,王艳辉

  关键部件作为系统可靠性分析的重要组成以及系统维修策略制定的重要基础, 其辨识方法与识别结果的准确性一直是研究热点与难点. 为有效识别关键部件保证高速列车系统安全可靠性运行, 本文提出一种新的基于区间直觉犹豫模糊集的关键部件辨识方法. 首先通过回顾现有复杂系统网络建模方法及其优缺点, 归纳总结部件的提取规则与部件间作用关系的定义和类型, 提出由局部到整体的高速列车系统全局拓扑网络模型构建方法. 其次鉴于现有针对同一高速列车同一节车辆同一部件的故障维修记录数据量少、随机性大等特点, 提出将节点属性值区间化, 构建节点属性的区间直觉犹豫模糊集, 其中节点属性包括由故障数据分析获得的节点可靠性属性值以及由所建全局拓扑网络得到的拓扑属性. 最后利用区间直觉犹豫模糊积分算子综合节点的多种属性辨识系统中的关键部件. 以转向架系统的拓扑结构以及历史故障数据为基础的实例分析表明, 所提出的辨识方法能够准确的识别出系统中的关键部件, 且与专家经验的分析结果基本一致.

• 随机金融市场环境下的最优再保险–投资策略

  常浩,王春峰,房振明

  为了对冲保险风险，保险公司可以向再保险公司购买比例再保险. 为了保值增值，保险公司可以将其财富投资于金融市场. 假设盈余过程由带漂移的布朗运动所驱动，利率满足仿射利率模型，股票波动率满足Heston随机波动率模型. 应用随机最优控制和HJB方程方法，我们得到了指数效用下最优再保险-投资策略的显式解. 通过数值算例，我们分析了模型参数对最优再保险策略和最优投资策略的影响. 研究结果表明：最优再保险策略不仅依赖于保险市场参数，而且依赖于金融市场参数；随机利率与随机波动率模型下的最优再保险-投资策略与利率动态密切相关，而与波动率动态无关；再保险行为对投资于股票的数量没有影响，而对投资于零息票债券的数量产生较大的影响.

• 基于虚拟模型的自适应解耦抗扰控制

  葛锁良,张凯,平兆武

  针对一类多变量非线性耦合系统，提出了一种基于虚拟模型的非线性自适应控制器.首先将非线性系统线性化处理并将其作为虚拟模型，对该模型设计线性自适应控制律.然后将线性控制律分别应用在虚拟系统与非线性系统上，根据两者的输出误差设计补偿控制律，以达到对非线性系统进行自适应解耦抗扰的目的.利用李雅普诺夫函数给出了控制系统稳定性条件.实验仿真验证了控制算法的有效性.

• 基于参数空间寻优的超低空空投L1自适应控制器参数优化

  毛瑜昊,董文瀚,朱家海,畅锦永,刘日

  针对基于L1自适应控制的超低空空投纵向控制器，利用基于参数空间寻优（Parameter Space Investigation，PSI）的多准则优化方法，以空投任务性能等级为指标，对L1自适应控制器中状态估计器短周期阻尼比、自然频率以及低通滤波器带宽这三个参数进行优化，通过两次迭代，最终求得合适的Pareto最优解以完成参数优化的过程。仿真验证了参数寻优过程的有效性和适用性，证明了经参数优化后，超低空空投任务性能等级由“适度”改善至“期望”，L1控制器的动态性能和鲁棒性能提升显著，可有效保证运输机的安全性和空投任务的顺利完成。