控制理论与应用杂志

控制理论与应用杂志2019年第8期

• 最优控制的计算原理: 评论最小值原理

  吴受章

  提出连续最优控制计算原理和离散最优控制计算原理,两者都可用于最优控制的数值优化。Pontryagin最小值原理和离散最小值原理,由于其含有的信息不完整,形式特殊,所以都不能用于最优控制的数值优化。此外,Pontryagin最小值原理和离散最小值原理分别为连续最优控制计算原理和离散最优控制计算原理的特殊情况。

• 具有可参数化不确定性系统的对偶自适应模型预测控制

  曹文祺,李少远

  控制系统中存在的不确定性为其性能优化带来诸多问题. 自适应控制和鲁棒控制是针对不确定性采取的不同设计策略; 前者没有充分考虑系统的未建模动态, 而后者往往是针对不确定的最大界而设计, 具有较强保守性. 本文试图将自适应控制和鲁棒控制的策略结合, 提出一种在模型预测控制中利用未来不确定信息的对偶自适应模型预测控制策略. 该策略将系统中由未建模动态引起的不确定性参数化表达, 并为其设定边界约束, 作为优化问题中新的约束, 在优化控制目标的同时减小系统不确定性对控制的影响. 仿真结果表明, 本文提出的算法较传统自适应模型预测控制算法, 对于系统存在的不确定性由于在迭代过程中采用参数化描述, 得到了更好的系统性能, 且具有更好的收敛性.

• 多收率约束的催化裂化反再系统改进差分进化操作优化

  曹蓓,陈庆达,丁进良

  针对现有催化裂化(fluid catalytic cracking, FCC)装置操作优化中未根据市场需求考虑多产品收率约束的问题，本文提出了一种求解多产品收率约束催化裂化反再系统操作优化的改进差分进化(improved differential evolution, iDE)算法. 首先针对FCC操作优化中约束多和不同操作变量的可行范围差异大的特点, 设计了一种协同交互变异策略产生变异个体, 以提高算法的开发和探索能力; 其次提出了一种具有修复功能的参数自适应策略来更新变异因子和交叉因子. 此外考虑到FCC操作优化具有时效强的特点, 提出了对每一代种群中最好个体实施加强搜索的方法, 以提高算法的收敛速度. 仿真结果表明: 在求解多产品收率的FCC反再系统操作优化问题上, 该算法具有较强的全局寻优能力、鲁棒性以及较快的收敛速度.

• 改进的多种群算法优化隐马尔可夫模型预测篦压趋势

  刘兆伦,张春兰,郭长江,王海羽,武尤,刘彬

  以篦冷机关键参数篦下压力为研究对象，提出一种篦压变化趋势预测模型。利用主成分分析对数据降维，以主元序列作为观测序列，构建改进的多种群优化隐马尔可夫模型参数，种群内利用轮盘赌算子选择个体，设计双区与均匀行交叉结合的自适应交叉算子避免局部收敛，进行动态变异率的多项式变异操作提高收敛速度，种群间提出混合师生交流机制的自适应移民算子保证多种群协同进化。仿真表明本文算法可收敛到全局最优，能提高收敛精度和速度，利用该算法建立的模型跟踪性能好，预测精度高，能满足对篦压趋势预测的要求。

• 基于改进的布谷鸟搜索算法对分数阶生物系统的参数估计

  卫佳敏,于永光,张硕

  近年来, 非线性分数阶系统的参数估计问题已经在许多科学和工程领域特别是计算生物学中, 引起了广泛的兴趣. 本文针对分数阶生物系统的参数估计问题, 将系统参数和分数阶导数同时作为独立的未知参数来进行估计, 并提出了一种改进的布谷鸟搜索(ICS)算法来求解该问题. 在ICS算法中, 通过引入一个自适应参数控制机制, 同时结合反向学习方法, 从而达到提高算法收敛速度和估计值精度的目的. 最后, 以三种经典的分数阶生物动力系统模型为例进行了数值仿真, 其中还考虑了有测量误差和噪声数据的情形. 仿真结果表明ICS算法具有良好的适应性、较高的收敛可靠性及精度, 为求解非线性分数阶系统参数估计问题提供了一种有效工具.

• 非线性系统中心差分集员估计方法

  沈强,刘洁瑜,赵乾,王琪

  用于非线性椭球估计的扩展集员算法在实际应用中存在着实现性差、边界估计相对保守等缺陷. 本文提出了一种用于非线性系统状态估计的中心差分集员估计方法, 以改善传统非线性集员滤波算法的估计性能. 为克服泰勒展开的固有缺陷, 采用低阶多维Stirling内插多项式代替泰勒展开实现非线性模型的线性化处理; 利用半定规划方法对线性化误差进行外包定界并将其融入过程噪声和量测噪声中, 以降低误差定界的保守性; 量测更新中, 为提高算法的实时性, 将量测椭球松弛为多个带的交, 依次参与状态椭球的更新, 从而实现状态定界椭球的次优估计; 同时, 对椭球-带交集迭代过程中椭球中心到超平面的归一化距离的计算方法进行了改进, 使当前时刻每次迭代的椭球均参与计算并选取最优值, 以减小累计误差. 仿真结果表明了本文所提出算法的有效性和改进性能.

• 具有输入和输出约束的高阶随机系统神经网络控制

  司文杰,王东署

  本文针对高阶非线性系统, 开展自适应神经网络跟踪控制器设计, 系统受到随机扰动的影响. 首次把输入和输出约束问题引入到高阶系统的跟踪控制中, 并假定系统动态是未知. 首先借用高斯误差函数表达连续可微的非对称饱和模型以实现输入约束, 和障碍Lyapunov函数保证系统输出受限; 其次, 针对高阶非线性系统, RBF神经网络用来克服未知系统动态和随机扰动. 在每一步的backstepping计算中, 仅用到单一的自适应更新参数, 从而克服了过参数问题; 最后, 基于Lyapunov稳定性理论提出自适应神经网络控制策略, 并减少了学习参数. 最终结果表明设计的控制器能保证所有闭环信号半全局最终一致有界, 并能使跟踪误差收敛到零值小的领域内. 仿真研究进一步验证了提出方法的有效性.

• 基于粗糙集理论的离散事件系统不透明性的验证算法

  刘富春,赵毅澎,赵锐

  近年来，离散事件系统的不透明性(opacity)研究引起了国内外众多学者的广泛关注，它在数字签名、保密通信、信息认证、入侵检测、数据加密等信息安全机制中取得了重要应用。本文针对离散事件系统的不透明性，提出了一种将粗糙集理论作为知识提取工具来处理离散事件系统不透明性验证的方法。先对离散事件系统的不透明性进行形式化，再利用粗糙集理论对离散事件系统以信息表以及决策表的形式进行表示，得到一个关于离散事件系统不透明性的充分必要条件，在此基础上给出一个验证离散事件系统不透明性的算法，实现了对系统不透明性。同时，也提出了一个在保证系统不透明性的条件下减少可观事件个数的优化算法。与现有方法相比，本文提出的验证算法既适用于强不透明性的验证，又适用于弱不透明性的验证，并且在时间复杂度上也有明显改进。

• 双摆旋转起重机轨迹生成

  欧阳慧珉,王健,张广明,梅磊,邓歆

  虽然起重机系统的荷载摆动呈现出双摆特性比单摆特性更加接近于实际生产，但是，在这种情况下，系统特性分析和控制器的设计难度将大大增加.为此，本文提出一种基于S型曲线轨道生成法实现旋转起重机两级残留摆角的抑制. 首先根据拉格朗日运动方程推导出双摆旋转起重机的数学模型，再采用干扰观测器对该模型中的摩擦项、各子系统之间的耦合项进行补偿从而获得线性模型. 由于各子系统中的一、二级摆角仍然是耦合的，因此采用模态分析对其进一步简化从而获得各自子系统的线性解耦模型. 其次，分别为各子系统设计S型曲线轨迹，相关参数可通过求解代数方程获得. 最后，数值仿真验证该方法的有效性.

• 集装箱装卸摆动最优控制快速数值求解算法

  刘平,李国栋,杨金凤,刘兴高

  为了实现起重机集装箱摆动最优控制,提出一种基于控制向量参数化（Control vector parameterization, CVP）方法的最优控制问题快速求解算法.首先,建立了以摆动能量最小为目标的集装箱装卸最优控制数学模型.其次,采用光滑化惩罚函数路径约束处理方法降低了模型求解难度.进一步,针对控制向量参数化方法微分方程组求解耗时长难题,结合网格划分提出改进四阶Runge-Kutta方法的快速CVP算法加快了最优控制问题求解速度.仿真测试针对不同位置的集装箱装卸任务进行.数值测试结果显示,相较于其他变步长求解方法,改进方法在得到相近求解精度解的同时,求解耗时明显减少,表明本文方法在集装箱装卸最优控制方面的应用价值.

• 基于深度军队联合作战算法的永磁同步发电机最大功率跟踪

  杨博,朱德娜,邱大林,束洪春,余涛

  本文提出一款新型启发式算法,即深度军队联合作战算法(deep joint operations algorithm,DJOA),用于调节永磁同步发电机(permanent magnetic synchronous generator,PMSG)的比例-积分-微分(proportional-integral-derivative,PID)控制器最优参数。从而实现不同风速下的最大功率跟踪(maximum power point tracking,MPPT)。DJOA由如下三类策略构成,即(a)进攻作战：DJOA与传统军队联合作战算法(joint operations algorithm,JOA)的进攻作战机理一致,以实现最优解的全局搜索(global exploration)；(b)深度防御作战：DJOA引入两名副官(当前两个次最优解),通过综合考虑军官(当前最优解)与两名副官的信息,从而合理引导士兵以实现更深度的局部探索(local exploitation)；(c)混合重组作战：DJOA引入混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)机制来有效避免算法陷入局部最优。本文通过三个算例对DJOA的优化性能进行研究,即阶跃风速、低频随机风速和高频随机风速。仿真结果表明,与量子遗传优化算法(quantum genetic algorithm,QGA)、生物地理学习的粒子群算法(biogeography-based learning particle swarm optimization,BLPSO)和JOA相比,所提算法能够最大程度地获取风能且仅需最低的控制成本。

• 一种时间序列数据的动态密度聚类算法

  陈皓,冀敏杰,郭紫园,夏雨

  传统的聚类算法多是针对某个时间片上的静态数据集合进行的聚类分析, 但事实上大部分数据存在时间序列上的连续动态演变过程. 本文对时间序列数据及其类结构的演变过程进行了分析, 发现在一定条件下相邻时间片间的数据集间存在较强的关联性, 并且类簇结构间则存在一定的继承性. 故本文得出新的思想, 在前一时间片聚类结果的基础上, 通过对部分变化数据的计算和类簇结构的局部调整就有望获得对后一时间片上数据进行完全聚类相同的效果, 且运算量会显著下降. 基于此思想提出了一种时间序列数据的动态密度聚类算法(Dynamic Density Clustering Algorithm for Time Series Data, DDCA/TSD). 仿真实验中使用6种数据集对所提出算法进行了实验验证. 结果显示DDCA/TSD在保证聚类准确性的基础上相对传统聚类算法有明显的时间效率提升, 并能更有效地发现数据点的属性变化及类簇结构的演变过程.

• 时间分割的池计算网络及其动力学

  薄迎春,张欣,刘宝

  为解决针对给定任务构建合适的神经元池问题, 提出了一种时间分割的神经元池设计方法, 该方法将多个 子神经元池顺序连接, 每两个相邻的子神经元池之间嵌入一个滞后环节以构成时间分割的神经元池,每个子神经元 池只需处理一段时间的信息, 从而达到复杂记忆任务分解的目的. 输出层可对各子神经元池的状态进行整合以获 取不同时段的输入特征. 对多阶层振荡器的实验表明, 在宏观参数相同的情况下, 时间分割的池计算网络比常规池 计算网络具有更强的记忆能力, 能够产生更加多样化的动力学行为.

• 一阶时滞系统的智慧PI控制

  曾喆昭,刘文珏

  针对一阶时滞系统的控制问题, 提出了一种不依赖于受控对象模型的智慧PI控制方法。该方法由两个阶段组成，第一阶段( )使用比例控制方法，第二阶段( )使用智慧PI控制方法。如果滞后时间 无法确知时，则可以根据被控对象的检测状态来确定切换时间 。理论分析表明，智慧PI控制器只有一个增益参数，不仅能够保证闭环控制系统是全局渐近稳定的，而且控制器增益有很大的整定裕度。数值仿真实验表明了该方法不仅响应速度快、控制精度高，而且还具有较强的抗扰动能力，因而是一种有效的控制方法, 在时滞系统控制领域具有广泛的应用价值。

• 天线伺服系统的快速辨识算法

  卢洁莹,苏为洲

  天线伺服控制系统在移动卫星通讯中起着关键性作用,其对象模型的品质直接影响天线伺服控制系统的设计与性能.本文针对天线伺服系统的建模问题提出一种基于系统阶跃响应的快速优化建模方法.利用这一结果,我们建立了0.9 米小口径天线伺服系统的二阶模型.进一步,我们讨论了基于系统伪随机响应谱密度函数的模型有效性验证方法和模型品质评价准则.并分别在频域和时域中将由本文方法及最小二乘法所得的模型与系统实际数据进行对比分析.本文辨识方法的优点是计算简单,易于工程应用,对系统阶次不敏感并且能较为精确地描述系统主谐振峰的特性,适用于实际工程中的参数在线整定.

• 含死区高阶非线性系统自抗扰动态面控制

  孙国法,衡丽帆

  针对一类含有未知死区输入的不确定纯反馈非线性系统, 为实现精准控制, 提出一种新的基于扩展状态观测器的动态面控制算法. 用扩张状态观测器代替函数逼近器在线估计高阶系统动态面控制中每一步的不确定函数.结果表明, 估计误差显著降低, 闭环控制性能得到实质性改善. 此外, 设计跟踪微分器来消除传统反推方案中计算复杂的问题. 通过李雅普诺夫方法分析了具有自适应鲁棒控制器的闭环系统的稳定性. 最后, 对所提出的自适应鲁棒控制方案进行仿真, 取得了满意的结果.

• 多机器人同步定位与地图构建的地图融合算法的改进

  马树军,杨磊,白昕晖,李忠明

  本文主要研究了多机器人SLAM的地图实时融合问题。在本文中提出一种改进的HybridSLAM算法，可以同时观测和更新多个路标，并根据FastSLAM2.0思想利用选取的最准确的路标观测值来修正机器人位姿。然后，在改进HybridSLAM算法基础上，本文进一步提出一种多机器人SLAM方法（MR-IHybridSLAM）。每个机器人在不同初始位置运行IHybridSLAM算法构建子地图，并将子地图信息实时发送到同一工作站中。根据卡尔曼滤波（KF）原理将每个机器人构建的子地图融合成全局地图。最后，通过仿真实验构建多机器人融合的特征地图并与单一机器人FastSLAM和HybridSLAM算法构建的地图进行误差对比，进一步来验证该算法的准确性、快速性和可行性。

• 车辆主动转向和独立驱动集成控制

  柳江,王政皓,张业,陈朋

  针对车辆行驶安全的主动控制问题，本文提出一种主动转向和4轮独立驱动的双层集成控制系统。针对所建立的8自由度汽车模型，利用上层控制结构的质心侧偏角-质心侧偏角速度 相平面算法，实现对车辆运动状态的确定；利用下层控制结构的滑模变结构和二次规划算法，实现主动转向和驱动力的协调，控制车辆的运行状态。在Matlab/Simulink下，对集成控制器进行增幅正弦极限工况的仿真，结果显示该集成控制器可将车辆的横摆和侧滑控制在安全的区域内，明显提高极限工况下的车辆稳定性。

• 具有混合时滞的四元数神经网络全局同步性控制

  刘丽缤,游星星,高小平

  本文研究了具有混合时滞的四元数神经网络的全局同步性问题. 在不要求网络的激活函数可分离为两个复数或四个实数的情况下, 通过选取合适的 Lyapunov-Krasovskii 泛函, 并运用驱动-响应同步、自由权矩阵方法和矩阵不等式技巧, 给出了网络全局同步性的充要条件, 建立了同步控制器的设计方法. 给出的同步性判据是四元数和复数两种形式的线性矩阵不等式, 同时与已有的结果进行了对比. 最后通过一个数值仿真算例验证了所得结论的有效性.