控制理论与应用杂志

控制理论与应用杂志2021年第8期

• 多目标优化Knee前沿搜索方法研究进展

  李文桦,张涛,王锐,王凌

  多目标优化算法是近年来进化计算研究领域的一个热点, 大多数的多目标优化算法试图找到问题的完整的Pareto前沿. 然而, 随着待优化问题目标个数的增加, 算法需要更大的种群规模才能合理地描绘出完整的Pareto前沿. 显然这样不仅增加了算法的运行时间, 更增加了(决策者)最终解的选择难度. 因此, 聚焦于搜索Pareto前沿上的特定区域显得尤为重要, 近年来也得到了越来越多学者的关注. Knee点指的是Pareto前沿上具有最大边际效用的点,在这个点附近, 一个目标值的微小提升将带来至少一个其他目标值的巨大衰退, 因此该点通常被认为是在没有特殊偏好的情况下对决策者更具吸引力的点. 本文旨在对多目标优化中Knee前沿搜索相关的方法进行总结, 包括Knee的检测方法、保留策略、测试问题等, 并对多目标优化的Knee前沿搜索未来研究工作进行展望.

• 自愈控制系统研究的综述、分析与展望

  尹逊和,王忻

  近年来, 为了改变依靠紧急停车、人工维护和故障排除的传统的维修方法, 在一些技术应用领域中人们提出了自愈控制的思想. 本文通过梳理智能电网的自愈控制、飞行控制系统的自愈控制和机器故障自愈调控的相关研究成果, 明确了自愈控制的特征和功能并给出了其定义; 其次, 讨论了自愈控制、自愈系统和容错控制的联系与区别; 最后, 总结了研究自愈控制的意义并分析了其发展趋势. 作者对自愈控制的相关技术应用领域及成果进行综述和深入分析, 旨在提高自愈控制系统的规范化和重用性、提炼和总结其共性并给出自愈控制系统的基本架构, 从而为其将来的理论研究奠定初步的基础、为指导实际的自愈控制的应用提供一定的参考.

• 面向工业过程软测量建模的概念漂移检测综述

  乔俊飞,孙子健,汤健

  基于数据驱动的软测量模型广泛用于工业过程中产品质量与环保指标等难测参数的在线测量, 该过程中存在的概念漂移问题易导致模型精度下降. 如何有效识别过程概念变化并精准检测漂移样本是提高模型测量性能的关键. 本文总结并分析目前漂移检测的研究思路与进展, 为面向工业过程软测量的漂移检测算法提供设计指导.首先, 介绍了概念漂移的通常定义与其在工业过程中的表现形式; 然后, 从检测依据与检测对象两个视角分析了目前具有代表性的检测方法; 接着, 讨论了这些算法的技术特点和当前工业领域的研究难点; 最后, 展望了未来的研究方向.

• 带事件触发机制的分布式量化随机无梯度投影算法

  谢奕彬,高文华

  本文研究多智能体系统的分布式约束优化问题, 系统中的每个智能体仅知道自身的局部目标函数和全局非空约束集, 通过与邻居节点进行信息交互, 最终协同求出优化问题的最优解. 本文所提出的算法针对通信网络为时变不平衡有向图, 且每个智能体不知道它的出度的情况. 同时考虑到现实中通信带宽有限和通讯成本的限制, 应用基于编译码方案的量化技术对节点之间的通讯信息进行预处理, 再利用事件触发广播技术降低网络的通信次数.同时引入高斯光滑函数和随机无梯度方法替代传统的次梯度方法. 本文提出了基于事件触发的分布式量化随机无梯度算法, 在目标函数为凸且Lipschitz连续的条件下, 证明了所提算法能收敛到最优值的邻域, 同时给出了使量化器不饱和量化水平更新规则. 最后通过数值仿真验证了算法的有效性和可行性.

• 带有自适应学习速率的矩阵指数梯度在线量子态估计算法

  丛爽,汪涛,张坤

  针对连续弱测量中存在高斯噪声的情况, 提出一种带有自适应学习速率的矩阵指数梯度在线量子态估计算法. 将量子态估计问题转化为含量子约束的凸优化问题, 通过引入Von Neumann散度(量子相对熵), 在一阶最优条件下, 推导出指数型的量子态迭代公式, 保证量子态密度矩阵的半正定性. 再通过对迭代结果进行迹为1的投影, 得到最终的量子态估计值. 同时在迭代公式中设计自适应的学习速率, 进一步加快算法的收敛速度. 将所提出的算法分别在1, 2, 3和4个量子位系统上, 进行了在线量子态估计的数值仿真实验, 并与现有的在线量子态估计算法进行了性能对比. 实验结果表明, 所提出的算法具有更好的快速收敛性, 以及更高的状态估计精度.

• 基于预估器的一类多智能体系统神经动态面输出一致控制

  杨杨,刘奇东,陈笛笛,岳东,窦春霞

  本文针对一类含未知扰动与非对称输入饱和的非线性多智能体系统, 提出基于预估器的神经动态面输出一致控制策略. 在设计预估器的基础上构造预估误差, 驱动神经网络更新权值估计系统未知动态, 并将预估器与神经网络应用于非线性扰动观测器来补偿广义扰动. 本文所提出的控制策略采用神经网络权值范数学习方法, 减少学习参数数目. 对于非对称的输入饱和, 设计辅助系统, 其生成的辅助变量与反步法相结合补偿输入限制. 结合图论知识和Lyapunov函数等技术, 证明多智能体系统的输出一致跟踪误差以及闭环系统中的所有信号最终有界. 最后通过一组四旋翼飞行器和数值仿真验证提出控制策略的有效性.

• 动态收敛微分神经网络帕金森病诊断系统

  张智军,孙健声,陈博钊

  帕金森病是一种在老年人中常见的神经系统疾病, 它影响患者的说话、写字和平衡能力. 根据声学特征对帕金森病进行诊断可以尽早发现病情, 有利于早日介入治疗. 基于神经动力学方法, 本文提出了一种动态收敛微分神经网络(dynamic convergent differential neural network, DCDNN), 利用帕金森病的声学特征进行识别诊断. 此前,对样本进行标准化、统计池特征增强和主成分分析. 数值仿真实验表明所提出方法获得97.22%的准确率, 比现存最好方法高斯支持向量机(Gaussian SVM)高约6个百分点.

• 燃料电池汽车最优氢耗马尔科夫决策控制

  付江涛,付主木,宋书中

  本文基于马尔科夫决策过程提出一种燃料电池汽车最优等效氢燃料消耗控制策略. 控制策略以部分观测量为基础, 以马尔科夫转移概率矩阵为条件, 采用基于蒙特卡洛马尔科夫(MCMC)算法的Metropolis-Hastings采样方法, 获得平均奖励输出, 进而通过最优氢燃料消耗代价函数的优化以控制在氢燃料电池系统和动力电池系统间进行能量分配. 该策略避免了目前燃料电池汽车控制策略过度依赖未来需求功率的预测以及预测模型的准确性. 在建立燃料电池汽车动力模型, 燃料电池系统和动力电池系统模型的基础上, 进行了包含自学习系统、基于MH采样的平均奖励过滤系统以及控制选择输出系统的控制策略设计. 通过仿真和实验结果表明基于马尔科夫决策控制策略的有效性.

• 双入双出延迟系统模型辅助自抗扰控制研究

  张彬文,李健,谭文

  本文针对一类双入双出时延系统进行了模型辅助自抗扰控制设计. 通过静态解耦矩阵矩阵可以将双入双出系统解耦, 同时两回路间的干扰作为“总扰动”的一部分, 可以由模型辅助的扩张状态观测器进行估计补偿. 将可以获得的模型信息加入到控制器中, 可以减少状态观测器的估计负担和相应的带宽需求, 从而提高系统抗干扰以及时延的能力. 本文通过对3种典型双入双出系统进行仿真研究, 验证了所提方法的有效性.

• 安全操控下5 kW固体氧化物燃料电池电堆预测控制器设计

  张琳,汪枫,谢超,唐文辉,方群乐,谢洪途

  基于5 kW固体氧化物燃料电池(SOFC)电堆, 考虑建模仿真—2温度层模型在模型精度与复杂度上做了更好的折中, 可以更有效地应用于控制器设计. 本文首先对2温度层模型在常用稳态工作点附近采用泰勒级数展开, 获得其状态空间方程. 然后考虑其安全操作特性, 设计了两种带约束的预测控制器: 即面向SOFC电堆的快速负载跟踪与燃料亏空控制器与面向SOFC电堆温度安全的控制器. 重点分析了不同切换速率工况下的温度及其梯度、功率以及燃料亏空特性, 使得系统在快速进行功率跟踪的同时工作在安全范围以内. 结果发现随着电流调节速率的增大, 跟踪过程虽然加快, 但其存在安全风险也相应增大; 此外, 安全指标相对避免燃料亏空指标而言, 对电流调节速率的要求更加苛刻, 在控制器设计时必须综合进行考虑.

• 基于规范变量残差的化工过程微小故障检测与诊断

  商亮亮,陆智林,文传博,邱爱兵

  微小故障因其幅值低而易被噪声和过程扰动所掩盖, 并且会随时间慢慢演变成过程中的严重故障. 因此,微小故障的检测和诊断变得越来越重要. 为了更有效地监测和诊断微小故障, 提出了基于规范变量残差的化工过程微小故障检测和诊断方法. 首先, 对Hankel矩阵执行奇异值分解来获得主元和残差空间并根据过去和未来数据的差异, 求得两个不同的规范变量残差d1, d2. 其次, 考虑数据的时间序列特性, 提出了基于规范变量残差的两个加权平均统计量WD1, WD2及其控制限, 进行故障检测; 然后, 计算出各个统计量的归一化贡献并绘制二维贡献图, 进行故障诊断. 最后, 在连续搅拌釜式反应器(CSTR)过程中进行两种微小故障的应用研究. 结果表明, 与传统的统计量T2,Q以及规范变量差异分析(CVDA)中统计量D相比, 基于规范变量残差的加权平均统计量WD1, WD2不仅能够及时检测到微小故障, 而且在故障检测率和诊断率方面, 均有不同程度的提高.

• 分数阶时滞传染病模型的传播动力学

  陈功,肖敏,万佑红,王晓玲

  本文研究了一个具有时滞的分数阶SEIR传染病模型, 并且着重研究了时滞的引入对模型的动力学行为的影响. 首先, 建立了分数阶SEIR传染病模型并给出了无时滞情况下地方病平衡点稳定的充分条件, 以此来确保时滞的引入具有实际意义. 其次, 结合分岔理论求得了Hopf分岔发生的条件以及分岔阈值的表达式. 研究发现, 系统的动力学行为依赖于分岔的临界值. 在此基础上, 研究了分数阶阶次的变化对分岔阈值的影响, 发现随着阶次的增加系统的Hopf分岔将会提前. 最后用数值仿真结果来验证理论推导的正确性.

• 非线性重复运动系统的双迭代优化学习控制

  朱雪枫,王建辉

  本文针对一类具有非参数不确定性和输出约束的非线性系统, 提出一种双迭代优化学习控制策略, 将复杂的迭代学习过程简化为两个相对简单的迭代控制器. 首先引入一类饱和非线性函数不仅可以满足系统的位置约束,同时能够保证系统跟踪误差收敛于给定的邻域, 然后针对每次迭代初始误差设计参考轨迹自修正策略, 在每个迭代周期上设置一个固定的调整时间域, 根据上次迭代的输出调整下一次迭代的参考轨迹. 双迭代的控制结构可以同时更新两个迭代控制器的参数, 来处理系统的非参数不确定性. 进一步利用Barrier复合能量函数证明双迭代控制策略的收敛性和稳定性, 并给出收敛条件. 最后, 通过一个算例证明了该控制策略的有效性.

• 一类非线性切换系统任意切换采样控制设计

  王春艳,张梦琪,李焕

  本文针对一类具有非严格反馈形式的非线性切换系统, 在输出只在采样点可获得的情况下, 提出了一种基于模糊采样观测器的自适应输出反馈控制方法. 该方法降低了现有任意切换控制研究结果中因共同控制思想导致的控制器设计的保守性, 避免了迭代过程对虚拟控制的反复求导引发的计算爆炸现象及控制器高增益的弊端. 切换的自适应律突显了每个子系统的特性, 建立的采样控制器节约了信息传输资源. 共同Lyapunov函数理论确保了相应闭环切换系统所有变量在任意切换信号下的一致有界性.

• 四倾转旋翼无人机无源控制与飞行实验

  刘重,何玉庆,谷丰,杨丽英,韩建达

  倾转旋翼无人机以低速悬停以及快速巡航能力得到了大量的关注, 但是其变化的飞行器结构(旋翼的倾转)以及较强的非线性特性(飞行速度的大范围变化)都增大了飞行控制的难度. 针对一种四倾转旋翼无人机的飞行控制问题, 本文中的研究内容主要基于无源性概念, 改进了互联和阻尼分配无源控制以提出此飞行器的姿态与高度控制方法. 通过对于飞行器动力学模型的公式化, 其姿态与位置模型均可表示为端口受控哈密尔顿算子模型形式,模型中的旋翼倾转角度被格外关注以实现对于飞行模式过渡时动力学特性的分析与简化. 根据上述模型简化, 改进且包含积分作用的互联和阻尼分配无源控制被用于进行姿态与高度控制器设计, 基于无源性概念可进行进一步的稳定性分析. 最终, 仿真对比实验与包含飞行模式过渡的巡航飞行实验验证了所提出控制方法的有效性.

• 智能车辆队列横纵向有限时间滑模控制

  余伶俐,况宗旭,王正久,周开军

  针对智能车辆队列横纵向控制及误差快速收敛问题, 本文提出一种分布式横纵向有限时间滑模控制策略.首先, 考虑跟踪误差的连锁反应及横纵向耦合效应, 利用投影变换建立车辆队列横纵向误差模型, 提出一种车辆队列横纵向控制框架. 而后, 针对误差快速收敛问题, 设计非奇异积分终端滑模面(NITSM)与自适应幂次积分趋近律(APIRL), 通过构造Lyapunov函数分析系统的有限时间稳定性与队列稳定性. 最后, 基于Trucksim/Simulink联合仿真以及实车实验进一步验证了本文方法的有效性. 结果表明, 本文所提方法能保证队列稳定性, 并实现误差快速收敛, 规避跟踪误差的连锁反应及车辆横向运动对纵向车间距误差的影响.