控制理论与应用杂志

控制理论与应用杂志2022年第11期

• 水下信息物理系统探测–通信–控制一体化: 挑战与进展

  闫敬,关新平,罗小元,杨晛

  水下信息物理系统是集计算、通信和控制于一体的水下智能系统, 包括水下探测与采集、通信与组网、控制与决策等过程. 目前, 水下信息物理系统探测–通信–控制一体化理论体系尚处于构建之中, 相关研究正面临诸多亟待解决的难题. 为此, 本文简述了水下信息物理系统的内涵与主要特征, 分析了水下探测–通信–控制一体化研究面临的挑战与关键问题; 综述了水下立体探测、通信组网、协同控制等关键技术的研究进展; 对水下信息物理系统探测–通信–控制一体化未来值得深入探究的研究方向进行了总结与展望.

• 基于双流对称特征融合网络模型的海洋船舶目标识别

  孙祎芸,樊臻,董山玲,郑荣濠,兰剑

  海洋船舶目标识别在民用和军事领域有着重要的战略意义, 本文针对可见光图像和红外图像提出了一种基于注意力机制的双流对称特征融合网络模型, 以提升复杂感知环境下船舶目标综合识别性能. 该模型利用双流对称网络并行提取可见光和红外图像特征, 通过构建基于级联平均融合的多级融合层, 有效地利用可见光和红外两种模态的互补信息获取更加全面的船舶特征描述. 同时将空间注意力机制引入特征融合模块, 增强融合特征图中关键区域的响应, 进一步提升模型整体识别性能. 在VAIS实际数据集上进行系列实验证明了该模型的有效性, 其识别精确度能达到87.24%, 综合性能显著优于现有方法.

• 基于自编码器的水声非相干恒重映射优化

  姚衍,武岩波,朱敏

  针对水声多径衰落非相干信道, 提出一种灵活的恒重自编码方案以解决传统恒重映射(如Hadamard映射)权重单一, 频谱利用率低的问题. 将水声多径信道建模为泛化性更高的Rice衰落, 利用深度神经网络(DNN)合理构建自编码器(AE), 在多个衰落因子下进行输入到输出的端到端训练, 在发射平均功率不变的条件下, 得到权重分布更优的映射集. 发射符号幅度不局限于‘0’和‘1’的分布集合, 但分组仍保持恒重. 接收端仍可采用能量检测, 不依赖信道状态信息(CSI)、鲁棒性强. 为扩展到高阶情况, 提出一种低复杂度的网络输入模式使AE复杂度大大降低, 加速训练收敛. 仿真证明, 在接收端CSI未知的情况下, 所提方案在标准衰落信道及Bellhop模拟水声信道上均取得相较传统方案5–6 dB的性能增益. 最后, 采用通信带宽4 kHz, 通信距离2500 m, 海底深度1750 m的南海海试数据对结果进行了验证.

• 水下机器人协同控制的TO模型区域划分定位

  陈嘉兴,董怡靖,赵晓旭,刘志华,刘扬

  针对稀疏型水声传感器网络定位算法面临的定位覆盖率低和误差高的问题, 本文提出一种水下机器人协同控制的截角八面体(TO)模型区域划分定位算法. 首先搭建定位系统模型, 提出TO模型满足三维目标区域划分原则, 并证明其体积比相对最优; 然后设计TO模型最优区域划分方式, 提出最小值判定法进一步整合目标节点, 自主水下机器人(AUVs)协同控制筛选包含目标节点的子区域; 通过分析通信半径和虚拟锚节点数量对实验结果的影响,设置最优定位参数, 降低能耗和定位误差, 最后利用最小二乘法完成定位. 本文分别对定位覆盖率、子区域AUV路径长度和定位精度进行了仿真实验, 结果表明, 相比于其他区域划分方案, 所提算法误差较小、定位覆盖率高且鲁棒性强.

• 基于多个自主水下航行器的分布式协同流场估计

  何翌,郑荣濠,张森林,刘妹琴

  本文考虑利用多个自主式水下航行器(AUV)实现流场估计, 提出了一种基于树型网络的分布式方法来估计水下流场. 在本文中, 借助绝对运动积分误差和相对运动积分误差, 流场估计问题被描述为求解一个以未知流场为变元的非线性方程组. 继而本文在多AUV系统内建立一个低通讯成本的树型网络, 并在该网络上运行一种分布式算法以求解与流场估计相关的非线性方程组. 在该算法中, 每个AUV将当前的流场估计值连续地投影到自身拥有的约束方程的解集中, 并通过扩散和池化两个步骤在树型网络间传递流场估计值. 本文证明了上述算法的收敛性,并通过仿真实验验证了所述分布式协同流场估计方法的有效性.

• 通道修正均衡化的水下图像增强算法

  覃贺权,宋磊,王成罡,于文彬

  水中介质和微粒的影响导致光波传播衰减和散射, 在成像过程中水下图像会出现模糊和色偏等情况, 这些水下成像退化的情况给水下的目标识别、目标跟踪、特征提取等应用带来困难. 针对以上问题, 本文提出了一种基于通道修正均衡化的暗通道先验(CCD)水下图像增强算法: 首先是对色偏的水下图像进行通道修正均衡化, 利用直方图强度中心做一个映射, 并将映射的三通道信息融合到限制对比度自适应直方图均衡化中, 改善了图像色偏和对比度不足的情况; 其次是通过暗通道先验算法进行去模糊, 通过水下增强图像数据集的实验表明, CCD比现有算法更有效地应对了水下图像成像退化问题, 取得了更好的图像质量指标; 此外, 在特征检测预处理步骤中, 本文方法能够将检测特征点数提高约1.88倍.

• 移动USBL测距辅助的UUV协同导航定位方法

  王银涛,贾晓宝,崔荣鑫,严卫生

  针对无人水下航行器(UUV) 导航精度受惯性导航(INS) 影响较大的问题, 本文提出一种基于无人水面船(USV)携带超短基线(USBL)对UUV进行移动式辅助导航定位的方法. 文中以USV上高精度INS和全球导航卫星系统(GNSS)组合后的导航结果作为基准, 利用USBL测量得到的USV和UUV相对位置和姿态信息, 结合UUV的INS误差方程, 建立了UUV协同导航系统的状态方程和观测方程, 并基于自适应卡尔曼滤波方法对UUV状态进行滤波估计. 仿真和湖上实验结果表明, 文中所提方法可有效提升UUV导航精度.

• MAUV协同搜索多智能目标的路径规划

  岳伟,辛弘,林彬,刘中常,李莉莉

  本文针对复杂水下环境中多自主式水下机器人(MAUV)协同搜索多个智能目标这一重要课题展开研究. 首先, 利用马尔科夫链建立智能目标的决策状态转移模型的同时考虑了智能目标决策与行动的对应关系, 并结合不同光照反射强度下传感器探测概率受限模型, 设计新的目标概率图更新策略. 然后, 结合MAUV系统的约束条件和搜索效率建立实时适应值函数. 接着, 本文提出一种改进的多狼群算法(IMWPA)搜索策略, 包括: 1) 利用人工势场法调整步长因子, 使启发式算法更加适应探索过程. 2) 设计多狼群嚎叫环节, 建立了狼群间的信息交流渠道. 3) 提出新的狼群淘汰更新机制, 保障了人工狼多样性的同时避免算法趋于完全随机. 最后, 通过MATLAB仿真实验对比验证了本文算法的可行性及优越性.

• 水下智能识别与自主抓取机器人设计与实现

  高天铭,闫敬,尤康林,张良,林景胜,罗小元

  设计了一款面向海珍品捕捞的水下智能识别与自主抓取机器人. 首先通过YOLOv4-tiny网络对海珍品图像离线训练, 设计单双目自适应切换与多目标选择算法以实现海珍品在线识别与持续定位. 进一步, 采用声呐与深度传感器融合策略获取水下机器人深度信息, 设计基于模糊比例–积分–微分控制的定深抓取控制器, 以确保目标定位与抓取过程中深度信息的有效反馈. 所提目标识别算法, 具有实时性强、复杂度低优点; 同时, 定深与抓取控制器,不依赖于系统复杂模型, 可适应不同海况下的精确抓取. 最后, 通过试验验证了方法的有效性.

• 多圆碟形水下滑翔机的双层协调三维路径规划

  王浩亮,卢丽宇,王丹,李文华,刘陆,王安青

  本文研究了欠驱动圆碟形水下滑翔机集群在海流干扰和水下碍航物影响下的三维路径规划问题. 具体地:第一, 根据圆碟形水下滑翔机的航行特点, 建立了相应的航行时间模型, 设计了三维路径规划的优化目标; 第二, 提出了一种基于双层协调的多水下滑翔机三维路径规划结构, 采用基于三维离散空间的全局路径规划和基于人工势场法的局部路径规划, 避免了滑翔机与碍航物以及不同优先级的滑翔机之间发生碰撞; 第三, 基于双层协调路径规划结构, 采用基于量子行为的自适应粒子群优化方法完成了时间最优目标下多圆碟形水下滑翔机的三维路径规划.仿真结果验证了所提多圆碟形水下滑翔机三维路径规划方法的有效性.

• 基于强化学习的波动鳍推进水下作业机器人悬停控制

  马睿宸,白雪剑,王宇,王睿,王硕

  本文针对波动鳍推进水下作业机器人的悬停控制问题开展研究. 首先, 给出了波动鳍推进水下作业机器人的运动学模型、动力学模型和波动鳍的参数–力映射模型, 建立了基于马尔可夫决策过程的悬停控制训练框架. 其次, 基于模型结构和训练策略, 使用强化学习的方法进行网络训练, 得到最佳的悬停控制器. 最终, 在室内水池中完成了波动鳍推进水下作业机器人的悬停控制实验, 实验结果验证了所提方法的有效性.

• 海流环境下多AUV多目标生物启发任务分配与路径规划算法

  刘晨霞,朱大奇,周蓓,顾伟

  针对多障碍物海流环境下多自治水下机器人(AUV)目标任务分配与路径规划问题, 本文在栅格地图构建的基础上给出了一种基于生物启发神经网络(BINN)模型的新型自主任务分配与路径规划算法, 并考虑海流对路径规划的影响. 首先建立BINN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; 接着, 比较每个目标物在BINN地图中所有AUV的活性值, 并选取活性值最大的AUV作为它的获胜AUV, 实现多AUV任务分配; 最后, 考虑常值海流影响, 根据矢量合成算法确定AUV实际的航行方向, 实现AUV路径规划与安全避障. 海流环境下仿真实验结果表明了生物启发模型在多AUV水下任务分配与路径规划中的有效性.

• 面向能量和链路优化的水声移动传感器网络路由协议设计

  葛志远,张森林,刘妹琴

  针对水声移动传感器网络中存在水声通信环境恶劣、通信环境复杂多变以及节点能量受限造成的水声移动传感器网络能量不均和路由链路断裂问题, 提出一种基于能量与链路度量路由的改进按需平面距离向量路由(AODV)协议. 引入了以能量阈值为基准描述网络节点能量状态的能量指标以及以邻居节点间距离为基准描述链路状态的链路指标, 并以综合考虑网络路由链路中节点的能量指标、路由链路指标以及路由链路跳数的路由度量作为协议选择路径的优先条件, 并以此进行路由修复. 仿真实验表明, 本文所设计的改进AODV协议可提升网络整体数据量、均衡网络节点能量、延长网络的生存周期.

• 力反馈水下遥操作系统稳定性分析

  杨晛,陈传志,华长春

  在遥操作系统中, 为了提高操作者的交互感知能力, 通常将与环境的接触力反馈回主端. 然而, 反馈力会导致主端机器人的诱导运动, 使得主端机器人发出不准确的运动指令, 甚至导致闭环系统不稳定. 此外, 在作业过程中, 水下机械臂不可避免地受到洋流和海浪带来的外部干扰. 针对带有接触力反馈的水下遥操作系统, 本文设计了一种补偿主端位置漂移的辅助系统, 构造了有限时间干扰观测器, 并讨论了观测时间内系统状态的有界性, 进一步证明了整个闭环系统是指数输入–状态稳定的. 仿真结果表明, 该方法能够保证变时延和外部干扰条件下水下遥操作系统跟踪性能.

• 基于控制参数化的注塑工业过程最优反馈控制方法

  任志刚,吴宗泽,谢胜利

  本文针对一类典型的注塑工业过程系统, 研究了注塑填充过程中产生的熔体流动速度最优跟踪控制问题,提出了一种基于控制参数化的计算最优反馈控制器设计方法以实现注塑过程中熔融聚合物流动前沿位移的最优跟踪控制, 进而达到改善注塑零件性能的高效生产目标. 首先, 面向注塑工艺复杂生产过程建立了动态过程系统数学模型, 提出了注塑机内部熔融聚合物流动前沿位置的动态最优跟踪控制问题; 其次, 设计了一种多级反馈控制律, 通过控制参数化方法将控制反馈核进行了参数化表示, 将控制器设计问题转化为一序列最优参数决策问题; 然后, 通过状态灵敏度方程分析方法, 求解出了目标函数及约束条件关于决策变量参数梯度信息的显式表达式, 并基于所提供的梯度信息结合序列二次规划算法进行了高效优化迭代求解; 最后, 通过实验仿真验证了本文所提出的最优反馈控制器设计方法的可行性和有效性.

• 基于并行差分进化–梯度特征深度森林的废旧手机识别方法

  王子轩,汤健,夏恒,张晓晓,荆中岭,韩红桂

  废旧电子产品“互联网+回收”模式的推广, 使得无人化、智能化的废旧手机(UMP)回收装备成为典型城市固体废物资源化领域的重点关注对象. 本文以基于回收装备的UMP智能化识别组件为研究对象, 设计并实现了一种基于并行差分进化(PDE)–梯度特征深度森林(GfDF)算法的UMP识别方法. 本方法由UMP识别模型和PDE参数寻优模型组成, 其中: 前者包含的UMP定位裁剪模块基于Faster–RCNN模型对图像裁剪以获得有效信息, GfDF识别模块通过引入多尺度梯度特征策略使其更易学习“定位模块”抓取信息; 后者使用并行策略优化GfDF模型超参数以提高UMP识别精度. 实验结果表明, 相比于深度模型和其他机器学习模型, 本方法在识别精度和训练时间上均具有优势, 能够有效提高回收装备自动化程度和手机回收效率.

• 基于电流偏差的永磁同步电机滑模电流解耦控制

  曾小莉,王维庆,王海云

  永磁同步电机(PMSM)矢量控制的目标是使PMSM表现优良的动态性能和稳态性能, 为解决同步旋转坐标下dq轴电流存在耦合, 同时传统解耦方法在电感参数失配时解耦效果不佳的问题, 提出一种基于电流偏差的永磁同步电机滑模电流解耦控制方法. 该方法在电流偏差解耦控制电机模型的基础上, 保证系统的良好的动态性能, 并充分利用偏差解耦结构的灵活性, 引入新的Z控制函数, 设计滑模控制律, 使其运动在滑模阶段, 并且呈非线性光滑特性, 以保证系统滑动模态, 抑制抖振, 从而实现dq轴电流较好的解耦效果, 同时提高系统在整个运动过程中因参数摄动和外在扰动的鲁棒性, 保证系统的动态性能. 通过对传统解耦方法和新方法的仿真和实验对比分析, 验证所提方法的可行性和有效性.

• 反阻尼一维波动方程的稳定性(英文)

  郭春丽,胡蓉

  文章利用边界控制法研究了一类反阻尼一维波动方程的稳定性. 首先, 通过边界控制的backstepping方法, 引入包含有两个核函数的积分变换, 将控制系统转化为稳定的目标系统. 核函数个数的增加导致核函数方程更加复杂, 文中运用了一系列的数学计算技巧求解出核函数, 从而得到反馈控制器; 其次, 运用类似的方法找到变换的逆变换; 最后, 选择合适范数, 利用变换及逆变换的有界性证明得到闭环系统的稳定性.

• 惯性忆阻神经网络固定时间抗干扰聚类同步控制

  何海滨,胡元发,郭志方,刘小洋

  本文研究了具有外部干扰的惯性忆阻神经网络固定时间聚类同步控制问题. 通过设计一类经济型的固定时间控制器, 保证了耦合网络系统在固定时间内以较少的能量消耗实现聚类同步. 为提高网络的普适性, 文中神经网络的激活函数为非连续函数. 基于Filippov解理论以及固定时间控制理论, 获得了耦合网络的同步性判据, 给出了收敛时间的具体上界, 验证了网络抗干扰能力. 最后, 通过数值仿真说明了理论结果的有效性.

• 基于CEEMDAN-RVM-EC的还原冶炼温度预报

  廖亚楠,王业林,李萌,肖清泰,王华

  针对高炉炼铁还原过程中非线性和大时滞等特点造成温度监测难度大的困境, 提出一种融合数据分解、机器学习和误差修正的高炉铁水温度组合预测新模型. 首先, 引入带自适应白噪声的完备集合经验模态分解方法对铁水温度序列进行分解处理, 通过提取不同频率的规律特征, 使复杂的非线性序列转化为规律性较强的子序列; 随后, 采用相关向量机对子序列进行学习, 充分挖掘铁水温度序列的信息, 获得精度较高的预测结果; 最后, 将对铁水温度影响较大的硅含量和富氧率等相关因素作为辅助参数, 使用经主成分分析处理后的辅助参数序列对预测结果进行修正, 提高模型的预测准确性. 结果表明: 相较于整合移动平均自回归模型等传统模型, 所提出的新模型综合性能更优, 即平均绝对误差百分比减小53.57%, 铁水温度为±10 ?C范围内的预测命中率提高25%. 所提出的模型为实现高炉温度实时精细化调控提供了理论支撑, 对保证炉况稳定、提升产品质量和降低冶炼能耗具有重大实际意义.

• 分布时滞随机偏微分系统的均方指数稳定性

  李延波,陈超洋,张晶华,李成群

  针对一类同时具有分布时滞和维纳过程的随机偏微分系统, 首先基于It?o微分公式, 通过计算弱无穷小算子, 得到了随机微分导数; 其次利用Green公式和积分不等式及Schur补引理对矩阵不等式进行处理; 然后对微分两边积分并同时取数学期望处理随机交叉项; 获得了分布时滞随机偏微分系统是均方指数稳定的充分条件. 在此基础上, 进一步考虑了离散变时滞和分布变时滞在一定约束情形下的分布时滞随机偏微分系统的均方指数稳定性问题.最后给出仿真实例, 仿真结果表明所获得的线性矩阵不等式条件保证了系统的稳定性, 验证了所得结论的有效性.