控制理论与应用杂志

控制理论与应用杂志2021年第10期

• 集成协方差矩阵自适应进化策略与差分进化的优化算法

  杨紫晴,姚加林,伍国华,陈学伟,毛成辉

  不同智能优化算法在求解优化问题时通常表现出显著的性能差异. 差分进化(DE)算法具备较好的全局搜索能力, 但存在收敛慢、效率低的不足, 协方差矩阵自适应进化策略(CMA–ES)局部搜索能力强, 具备旋转不变性,但容易陷入局部最优, 因此, DE和CMA–ES之间具有潜在的协同互补能力. 针对上述问题, 提出了一种集成协方差矩阵自适应进化策略与差分进化的优化算法(CMADE). 在CMADE框架中, DE算法负责全局搜索, CMA–ES算法进行局部搜索. 通过周期性解交换机制实现CMA–ES和DE两个算法间协同交互和反馈控制. 在解交换时, 从DE种群中选择优秀个体, 利用CMA–ES算法在优秀个体周围进行局部搜索. 同时在DE和CMA–ES的混合种群中, 综合考虑解的多样性和最优性, 选取一定比例的解作为DE算法的新种群进行全局搜索, 实现全局搜索与局部搜索的动态平衡. 将CMADE算法与CMA–ES, DE, SaDE, jDE, EPSDE, ACODE和SHADE算法在CEC2014标准测试集上进行比较实验. 结果表明, CMADE整体性能显著优于其它比较算法.

• 基于多分类算法混合比较的乳腺癌预测(英文)

  李莉,汪咏,陆宁,林国义

  乳腺癌具备易于复发性和高死亡率等特点, 已成为女性癌症患者死亡的重要原因. 乳腺癌的早期诊断可增加癌症治愈的可能性, 因此, 提高早期诊断的准确性尤为重要. 传统的早期诊断主要依靠人类经验, 通过分析临床或检查数据来判断乳腺癌, 无法保证足够的准确性. 许多研究人员提出了各种机器学习方法, 以提高预测的准确性和效率. 但现有的算法计算复杂性很高, 并且难以从多种算法中直接确定最适合的算法. 本文尝试了10种流行的分类算法, 比较了它们之间的差异, 并应用了量子支持向量机来加速计算过程. 数值实验显示支持向量机和人工神经网络的预测效果最佳,表明了多种分类算法混合比较的有效性

• 基于Q-learning的高速铁路列车动态调度方法

  韩忻辰,俞胜平,袁志明,程丽娟

  高速铁路作为国家综合交通运输体系的骨干核心, 近十年来取得了飞速蓬勃的发展. 其飞速发展的同时也引发了路网复杂化、分布区域广等现象, 这些现象对高铁动态调度提出了更高的要求. 突发事件的不确定性会对列车造成时间延误影响, 甚者时间延误会沿路网传播, 造成大面积列车到发晚点. 而目前对于此问题的人工调度方式,前瞻性及针对性较差, 难以对受影响列车进行迅速调整. 针对上述问题, 本文建立了以各列车在各车站延误时间总和最小为目标函数的高速铁路列车动态调度模型, 在此基础上设计了用于与智能体交互的仿真环境, 采用了强化学习中的Q-learning算法对模型进行求解. 最后通过仿真实例验证了仿真环境的合理性以及Q-learning算法用于高铁动态调度的有效性, 为高铁调度员做出优化决策提供了良好的依据.

• 切换拓扑下多自主体系统的事件触发一致性控制

  尚宇,刘成林,曹科才

  本文针对一阶非线性多自主体系统, 考察了切换拓扑下的事件触发一致性控制问题. 当切换拓扑子图的并图包含有向生成树时, 基于一阶保持器提出了一种分布式事件触发一致性算法, 用以降低网络的通信负载. 运用迭代法和不等式法, 得到了多自主体系统达到有界一致性的充分条件. 此外, 证明了所提事件触发机制不存在Zeno现象, 并得到了触发间隔的正下界. 最后, 给出仿真实例, 验证了所提事件触发一致性算法和理论分析结果的有效性.

• 离散时滞Lur’e系统时滞依赖性稳定性判据

  冯文希,罗飞,裴海龙,张先勇,段文勇

  本文研究了离散时滞Lur’e系统的绝对稳定性和鲁棒绝对稳定性问题, 包含时变时滞和扇形有界约束的非线性. 首先, 构造了新颖的李雅普诺夫-克拉索夫斯基泛函(Lyapunov-Krasovskii functional, LKF), 其中, 为了增补时变时滞区间和其他系统状态变量之间的耦合信息, LKF中扩充了一些重要的向量. 其次, 结合改进的基于自由权重矩阵求和不等式技巧, 推导了一些比已有结论保守性更低的绝对和鲁棒绝对稳定性判据. 稳定性判据保守性的减小主要归功于改进的LKF和求和不等式技巧. 最后, 通过几个文献中常用的数值算例的求解仿真来说明本文判据的有效性和先进性.

• 线性连续时滞系统最优预见重复控制

  兰永红,赵家玉,罗毅平

  针对一类线性连续时滞系统, 提出一种最优预见重复控制设计方法. 首先, 通过一种等价变换, 将被控时滞系统转化为无时滞系统. 然后, 利用L阶差分算子提升技巧, 获得包含状态变量导数和跟踪误差的增广连续系统. 在此基础上, 通过定义一种新的性能指标, 将预见重复控制设计问题转化为连续非自治系统的线性二次调节问题. 进一步, 基于最优控制理论, 得到包含状态反馈、误差积分、重复控制、时滞补偿和预见补偿的最优预见重复控制器.该控制器包含了已有文献的多种控制器形式. 最后, 通过一个数值仿真实例, 说明所提方法的有效性.

• 超启发式交叉熵算法求解分布式装配柔性作业车间调度问题

  罗文冲,钱斌,胡蓉,张长胜,向凤红

  本文针对一类新型两阶段分布式装配柔性作业车间调度问题(DAFJSP), 建立问题模型, 以最小化最大完工时间为优化目标并提出一种超启发式交叉熵算法(HHCEA)进行求解. 首先, 设计基于工序序列、工厂分配和产品序列的三维向量编码规则和结合贪婪策略的解码规则, 同时提出4种启发式方法以提高初始解的质量. 然后, 设计高低分层结构的HHCEA, 高层为提高对搜索方向的引导性, 采用交叉熵算法(CEA)学习和积累优质排列的信息, 其中各排列由结合问题特点设计的11种启发式操作(即11种有效的邻域操作)构成; 低层为增加在解空间中的搜索深度, 将高层确定的每个排列中的启发式操作依次重复执行指定次数并在执行过程中加入基于模拟退火的扰动机制, 以此作为一种新的启发式方法执行搜索. 最后, 通过仿真实验与算法对比验证HHCEA可有效求解DAFJSP.

• 受扰布尔控制网络全局可重构分析与状态估计

  杨俊起,龙昊,钱伟,卜旭辉

  受扰布尔控制网络的状态转移, 因受未知干扰影响而具有不确定性, 这对状态观测器设计带来了困难. 本文主要研究了受扰布尔控制网络全局可重构性问题, 并在此基础上设计状态观测器. 首先, 将受扰布尔控制模型转化为多个子系统的切换未知布尔控制网络模型, 在此基础上, 提出了受扰布尔控制网络的4种不同状态集. 其次, 基于状态集估计方法, 对受扰布尔控制网络状态估计问题进行分析. 再次, 提出有限时间可重构与全局可重构性概念;同时, 根据状态集估计与状态转移分析, 分别给出有限时间可重构判定算法与全局可重构性证明的充要条件. 最后,给出观测器设计方法, 并通过例子证明了本文提出方法的可行性.

• 严格反馈系统的事件触发学习控制

  王敏,胡锐,辛学刚,时昊天

  本文针对一类严格反馈非线性系统, 提出了基于确定学习的事件触发控制方案. 首先, 在本地控制测试端设计自适应神经网络控制, 并在控制过程中实现系统未知动态的知识获取和存储. 随后, 基于常值权值, 设计了新颖的事件触发控制器和事件触发条件. 结合李雅普诺夫稳定性分析和非线性脉冲动态系统原理, 验证了所提方案能够保证跟踪误差收敛到零的小邻域内以及所有闭环信号是最终一致有界的. 此外, 本文所提方案采用常值权值代替了估计权值, 使得所提方案易于实现, 暂态性能好和网络资源占用少. 最后, 通过对比仿真结果证明了所提方案的有效性.

• 连续搅拌反应釜的自适应输出反馈控制及参数整定

  王素珍,辛诚,孙国法

  针对一类连续搅拌反应釜(CSTR), 提出了基于扩张状态观测器和反步法的自适应控制方法, 并结合连续动作强化学习器(CARLA)进行控制器参数整定. 将CSTR视为包含不确定函数的非严格反馈非线性系统, 利用扩张状态观测器对系统中的状态变量实时估计, 并对不确定函数在线逼近, 将系统补偿为线性二阶积分串联系统, 为其设计反步法控制器. 通过李雅普诺夫稳定性定理对系统稳定性进行分析, 证明了闭环系统中所有信号均有界. 最后, 针对大量控制器参数难以人工整定的问题, 设计CARLA算法快速搜索控制器参数最优值, 提升了控制品质. 仿真实验进一步验证了该方法的有效性.

• 考虑事件触发输入的船舶自适应动力定位控制

  张国庆,姚明启,杨婷婷,张卫东

  为解决实际海况下全驱动船舶的动力定位控制任务存在参数不确定、模型结构不确定和通信资源限制等问题, 本文提出一种具有事件触发输入的鲁棒自适应动力定位控制算法. 该算法采用径向基函数神经网络对系统模型不确定进行逼近, 同时针对通信带宽受限问题, 设计了一种具有事件触发机制的执行器输入, 降低了控制器和执行器之间的信道占用. 此外, 该算法还解决了状态变量与执行器增益不确定性之间的强耦合问题, 并且设计了在线更新的自适应参数去补偿执行器增益不确定, 以确保船舶能够稳定执行动力定位任务. 利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环控制系统中所有误差变量都满足半全局一致最终有界收敛. 通过对比仿真实验验证了所提出算法的有效性.

• 具有噪声方差及多种网络诱导不确定系统鲁棒Kalman估计

  杨春山,经本钦,刘政,王建琦

  对不确定噪声方差乘性噪声, 同时带观测缺失、丢包和一步随机观测滞后三种网络诱导特征的混合不确定网络化系统, 应用带虚拟噪声的扩维方法和去随机参数方法, 将其转化为带不确定虚拟噪声方差的时变系统. 基于极大极小鲁棒估计原理, 对带虚拟噪声方差保守上界的最坏情形系统, 设计了鲁棒时变和稳态Kalman估值器. 对所有容许的不确定性, 保证实际Kalman估计误差方差有最小上界. 应用扩展的Lyapunov方程方法和矩阵分解方法证明了所设计估值器的鲁棒性. 证明了实际和保守估值器的精度关系, 以及时变和稳态估值器间的按实现收敛性. 应用于F-404航空发动机系统的仿真验证了所提出结果的正确性和有效性.

• 基于负荷预测的冷冻站系统非线性预测控制

  魏东,焦焕炎,冯浩东

  我国建筑能耗约占社会总能耗的30%, 其中集中式暖通空调系统能耗约占一半以上. 为提高节能效率, 本文提出基于负荷预测的空调冷冻站系统神经网络预测控制策略. 本文采用神经网络作为优化反馈控制器, 将满足负荷需求和系统能效比需求作为优化目标, 将变分法和随机梯度下降法相结合, 对神经网络权值进行滚动优化, 既能解决传统变分法由开环控制引发的对随机干扰和不确定性敏感的问题, 又可避免基于动态规划的非线性优化算法的“维数灾”问题. 本文以北京某国企科研楼的空调系统为研究对象, 实验结果表明, 本文所提出的神经网络预测控制策略与PID控制算法相比, 系统总能耗节省约8.57%, 并且在控制过程中能够克服各种变化和不确定性因素的影响, 具有更好的动态和稳态性能, 且该算法占用存储空间适中、计算量小, 易于工程实现.

• 三方多策略式博弈系统的长期演化稳定均衡特性研究

  程乐峰,杨汝,王晓刚,余涛

  演化博弈论(EGT)基于有限理性假设且更加贴近现实, 近年来已在众多领域得到了初步应用. 基于此, 本文关注一类较为常见的三方多策略式演化博弈系统, 尝试通过理论分析总结其长期演化稳定均衡(ESE)特性, 并进行仿真验证研究. 首先, 研究了一般情形下的三方两策略对称与非对称演化博弈系统; 然后, 将其扩展到更复杂的三方三策略非对称演化博弈类型, 并对其长期ESE特性进行了理论分析与动态仿真验证; 进一步, 对通用三方n-策略(n> 1)非对称演化博弈的建模思路进行了阐述与总结, 给出其收敛迭代的计算方法. 研究过程中详细定义了各类演化博弈模型的相对净支付(RNP)参数. 实验结果表明可通过一些外部因素适当调整RNP参数使各类系统朝着期望的长期ESE状态自发收敛. 最后, 进行了实例验证. 本文研究模型、方法和所得结论具有一定普适性, 旨在丰富EGT 研究, 尤其是三方多策略演化博弈问题研究, 并为相关领域非完全理性人参与的行为决策问题研究提供一些思路和理论参考.

• 非线性多输入系统的近似动态规划H∞控制

  吕永峰,田建艳,菅垄,任雪梅

  实际工程中存在各种多输入系统, 比如用于大型雷达和火炮的多驱动伺服系统、多自由度机械臂系统等,针对这些系统的H∞控制研究具有重要意义. 同时, 近似动态规划方法已被广泛用于求解各类最优控制问题, 但并未涉及多输入系统的H1控制. 本文应用近似动态规划方法, 设计多输入非线性系统的H∞控制器. 应用基于强化学习的神经网络在线逼近非线性Hamilton–Jacobi–Isaacs (HJI)方程的解, 引进一种新的自适应律更新神经网络权值,然后直接用于H∞控制器的设计, 并证明了权值的收敛性和系统的闭环稳定性, 保证了多输入系统受到外界未知干扰时的良好性能. 最后应用仿真实例验证所提方法的正确性和有效性.

• 基于连续控制集的永磁同步直线电机模型预测控制

  杨玮林,胡官洋,许德智

  永磁同步直线电机(permanent magnet linear synchronous motor, PMLSM)目前多被应用于直线牵引系统, 例如轨道交通、无绳电梯等. 传统的永磁同步直线电机预测控制主要考虑有限控制集模型预测控制(finite-control-setmodel predictive control, FCS–MPC), 在一个系统采样周期从备选的开关状态中选择一个相对最优的开关状态送入逆变器中. 该方法的计算量通常随着预测步长的增加呈几何增长, 因而限制了其广泛使用. 本文针对PMLSM提出一种基于二次优化的连续控制集模型预测控制(continuous-control-set model predictive control, CCS–MPC)策略. 该方法在每个周期内选择两组开关状态送入逆变器, 表现为两个相邻电压矢量的合成, 因而可以达到更为平滑的控制效果. 策略结合了FCS–MPC中的扇区划分原理, 将扇区中的两个相邻非零矢量和一个零矢量等效合成为二次优化的最优控制矢量. 与此同时, 在二次优化的框架下CCS–MPC有效地避免了多步预测控制中计算量过大的问题. 仿真与实验结果表明在相同条件下, 所提方法相较于空间矢量调制以及FCS–MPC能获得更好的PMLSM控制效果.

• 基于遥感图像3D–CNN及氮磷循环的水华预测

  王立,吴羽溪,王小艺,刘载文

  针对现有的藻类水华分析存在忽略水体底物中的氮磷反馈机制对藻类生长过程影响以及缺乏对整体水域的全面分析的问题, 本研究以富营养化状态和叶绿素a浓度作为藻类水华的表征指标, 以遥感图像及水体中的总氮和总磷为主要研究对象, 提出一种基于遥感图像3D–CNN及氮磷循环的水华形成过程分析新方法. 首先通过3D–CNN对遥感图像进行特征提取, 并采用细菌觅食算法优化网络结构, 预测水体富营养化等级, 在此基础上, 根据“氮–磷–藻”之间的耦合关系及底物反馈机制, 建立三维生化动力学时变参数模型, 确定水华暴发程度及临界条件,并融合遥感图像提取的特征信息建立ENN模型, 预测水华暴发的时间及程度. 本研究选用由MODIS卫星获取的太湖流域遥感图像及水域中的总氮和总磷等水质监测数据. 仿真结果表明, 基于遥感图像3D–CNN结合氮磷循环的分析方法在富营养化等级和水华暴发预测方面均取得良好效果.