控制理论与应用杂志

控制理论与应用杂志2022年第12期

• 高阶滑模控制理论综述

  刘陆,丁世宏,李世华

  滑模控制方法因其结构简单且对系统不确定及外部扰动具有良好的鲁棒性受到人们的广泛关注. 因此, 目前正处于飞速发展阶段. 首先, 本文回顾了滑模控制理论的起源, 简单介绍了传统一阶滑模控制方法的发展; 其次, 列举了几种常用的二阶滑模控制方法, 并介绍了其工作原理; 接着, 总结了高阶滑模控制理论的研究现状, 主要包括齐次性算法和继电–多项式算法的研究成果; 最后, 结合高阶滑模控制方法中需要克服的问题, 讨论了未来可能的研究方向.

• 从复杂网络视角分析系统性风险: 综述和展望

  陈超洋,谭丁荣,秦焕梅,汪秉洪,高建喜

  随着现代金融业的迅猛发展, 由多个金融主体形成的网络复杂程度不断加深, 发生系统性风险的概率明显上升. 利用复杂网络理论研究金融市场的网络拓扑结构及演化过程, 对系统性风险的测度、传染及防范具有重要作用. 首先, 阐明了系统性风险的内涵、成因与特性, 介绍了研究系统性风险的常用指标和复杂网络模型, 指出了系统性风险在金融网络中的重要影响; 其次, 基于金融机构之间的关联性归纳了构建网络模型的算法和系统性风险的测度方法, 对比分析了各自的基本特征、优势、局限性及应用; 然后, 剖析了系统性风险在网络结构下的传染效应; 最后, 基于复杂网络视角对系统性风险的难点问题进行了展望, 以期为相关研究提供参考.

• 无人机基站部署问题综述: 模型与算法

  靳晓洁,石建迈,伍国华,黄魁华

  以无人机为空中基站, 快速构建区域无线网络, 提供应急通信服务, 在地震、洪涝、火灾等突发事件以及战场作战中发挥着重要作用. 无人机基站的部署问题是通过优化无人机空间位置, 提高区域无线网络的服务效率, 这属于无人系统运作管理和无线网络设计领域的重要研究课题. 本文对近10年来无人机基站部署问题领域的主要研究成果进行了系统综述. 首先从服务高度、容量约束、能量消耗、连通性、干扰、用户分布和外部环境等方面分析了相关影响因素, 再从选址角度对主要建模方法进行了分类总结; 然后分析了无人机基站部署优化的求解算法和实验; 最后探讨了下一步重点研究方向.

• 基于视觉SLAM–伺服框架的移动机器人指令滤波反步控制

  李晨萍,张雪波,王润花,李宝全,方勇纯

  针对移动机器人位姿镇定问题, 本文提出基于视觉同时定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)–伺服框架的指令滤波反步控制策略. 具体而言, 通过加速度层控制器设计进而积分得到的光滑速度信号, 减小SLAM视觉模块的预测位姿误差; 继而应用指令滤波器简化控制器设计的复杂求导运算, 减轻计算负担; 此外, SLAM模块利用运动信息与视觉信息的融合解决未知尺度问题, 降低未知深度造成的控制器设计复杂度. 通过李雅普诺夫理论可以证明闭环系统的稳定性. 仿真和实验结果最终验证了本文算法的有效性.

• 基于多分支残差深层网络的稀土萃取流程模拟

  朱建勇,王伟,杨辉,徐芳萍,陆荣秀

  稀土萃取过程机理复杂, 存在非线性、强耦合以及大滞后等特点, 依据传统机理分析方法不能实现精确的萃取流程模拟. 对此, 本文提出一种多分支残差深层网络(MB-RDN)用于稀土萃取工艺流程模拟. 首先, 针对多级萃取槽串接而成的稀土萃取流程提出具有多分支结构的深层神经网络, 该网络可以通过不同的分支出口计算每级萃取槽的组分含量; 其次, 为了有效缓解深层网络的梯度消失问题, 在分支中引入残差结构和特征短接操作, 并设计出一种多特征融合机制. 所设计网络可以有效地学习原始特征、深层特征和分支间耦合特征以提升预测精度. 最后的仿真结果表明了所提方法的有效性.

• 带记忆比例–积分–时滞输出滑模控制器设计

  李习康,许璟,牛玉刚

  传统的比例–积分–微分(PID)滑模控制具有高频测量噪声鲁棒性差、参数整定方法复杂等缺点. 针对上述问题, 本文设计了一种基于带记忆输出反馈的比例–积分–滞后(PIR)滑模控制器, 并提出了基于频域分析的控制器参数自整定方法. 在控制器选型上, 将“带记忆”反馈机制引入到滑模面设计中, 提高滑模面的平滑滤波和高频噪声抑制能力. 首先, 基于PIR滑模面设计了等效控制律, 实现输出反馈下的闭环系统的滑模态稳定. 其次, 分析了基于输出反馈的PIR滑模面的有限时间可达性, 确保系统在存在匹配扰动时仍保持良好的鲁棒性. 最后, 在控制器参数整定方面, 通过迭代消除法消去时滞项在闭环特征方程中的影响, 同时基于衰减速率对系统进行极点配置, 实现PIR参数的在线自整定. 仿真结果表明, 该整定方法能够保证闭环二阶系统具有良好的鲁棒性和抗干扰性能.

• 基于ET–RBF–PID的城市固废焚烧过程炉膛温度控制方法

  何海军,蒙西,汤健,乔俊飞

  针对城市固废焚烧过程炉膛温度控制精度低且控制器更新频繁的问题, 本文提出一种基于事件触发机制的RBF–PID(ET–RBF–PID)炉膛温度控制方法. 首先, 构建RBF–PID控制器, 通过梯度下降算法和递归最小二乘算法在线更新网络参数, 同时引入动量因子的平方及参数的动量项来更新控制器参数, 以提高控制精度; 其次, 设计基于固定阈值的事件触发条件作为控制器更新条件, 以减少控制器频繁更新带来的机械磨损; 最后, 基于北京某城市固废焚烧厂实际数据进行炉膛温度控制仿真实验. 实验结果表明, 设计的ET–RBF–PID控制器能够精准地跟踪炉膛温度, 相比于传统的基于时间触发的PID控制器和RBF–PID控制器, ET–RBF–PID控制器在实现炉膛温度精确控制的同时能有效减少控制器更新次数.

• 基于随机模型预测控制的插电式混合动力汽车 多目标能量管理策略

  孙 蕾,林歆悠,莫李平

  为了改善插电式混合动力汽车的燃油消耗和排放, 开展多目标随机模型预测控制策略的研究. 首先, 建立适用于模型预测的多元线性回归的发动机和电池模型, 建立融合燃油消耗和排放的多目标价值函数的模型预测控制, 随后, 基于随机驾驶员模型未来时刻的车速, 结合交通信息并利用动态规划(DP)算法进行参考电荷状态(SOC)优化, 进而建立多目标随机模型预测控制策略. 最后, 通过与DP, MPC等策略进行对比验证, 及给出两组不同权值进行多目标控制效果分析. 结果表明, 该策略的燃油消耗和排放最接近DP的控制效果, 且设置不同权重值可获得相应的控制目标, 说明该策略对提升燃油消耗和排放的多目标性能的有效性.

• 热率约束下高超声速飞行器Gauss时间网格参数化轨迹规划

  刘平,刘航,仇国庆,刘兴高

  针对热率约束下高超声速飞行器(HV)再入轨迹规划, 提出一种结合光滑化不等式约束处理和非均匀Gauss离散时间网格的改进控制变量参数化(CVP)优化算法. 首先, 结合HV动力学方程和约束条件建立了HV再入轨迹优化问题; 然后, 采用光滑化函数对不等式路径约束进行处理并引入附加状态变量转化进微分方程中; 进一步, 在CVP算法框架下, 给出了基于Gauss分布的时间网格控制参数化策略, 以此改善HV攻角控制精度进而提升HV再入航程; 最后, 在通用航空器模型上进行仿真测试, 验证提出方法的性能并分析不同热率约束限值对最大航程规划的影响. 结果显示, 相较于均匀时间网格参数化CVP–S–P方法, 改进方法再入航程增加320.1 km(提升4.1%), 表明了改进算法的有效性; 同时, 基于本文方法仿真结果, 热率限值降低对HV最大航程减少有限, 当热率限值降低15%时, 最大航程损失仅3.16%, 展示了本文方法对HV热防护设计的理论价值.

• 间隙度量模式下的闭环系统故障诊断实现 余

  余伟,江艳,张凡

  现有基于解析模型的故障诊断方法, 大都是在欧氏距离下的残差度量, 难以有效解决闭环系统的故障诊断. 本文从鲁棒控制理论中的系统间隙度量这一新的视角出发, 利用其特别适合于闭环性能度量这一根本特性, 采用互质分解技术建立包含不确定性和扰动的系统数学模型; 基于间隙度量技术, 给出故障检测和故障分级分类方法; 最后在现役飞机、电动汽车和工业伺服驱动等领域广泛采用的电机双闭环系统中, 通过与传统方法对比, 在数值实验中验证本方法的有效性.

• EEG信号识别中可调优化Q因子小波变换的多特征融合算法

  刘朕,朱炳宇,张景祥

  EEG信号对脑部疾病诊断具有重要意义, 但其特征选择对信号识别准确率影响较大. 针对这个问题, 本文基于Q因子小波变换, 提出一种可调优化Q因子小波变换融合多维特征的脑电信号识别(Ad-TQWT MF)算法. 该算法首先根据小波分解后的子带信号定义能量香农熵比, 用其作为可调Q因子小波的优化评价标准; 再融合变换后信号的时域, 频域和非线性特征, 通过自适应特征选择方法构建特征子空间; 最后在该特征子空间下对脑电信号进行识别. 在BCI脑电竞赛数据集Dataset III, O3VR, X11b和S4b进行了实验, 实验结果表明: Ad-TQWT MF算法在LDA分类器中精度为89.2%, 81.2%, 83.2%和85.6%, 相比于原Q因子小波变换, 冗余特征减少10%30%, 相较于Haar和Db 4小波精度提高3%5%, 证明了Ad-TQWT MF算法的有效性.

• 基于嵌套自适应观测器的 连铸结晶器振动位移系统有限时间容错控制

  赵永超,方一鸣,刘乐,刘仁和

  针对连铸结晶器振动位移系统存在伺服电机驱动单元等执行器故障和负载转矩扰动问题, 本文提出一种基于嵌套自适应观测器的有限时间容错策略. 首先, 设计一种嵌套自适应观测器在线估计由执行器故障和负载转矩扰动构成的综合不确定项; 其次, 采用分层设计与终端滑模相结合的方法, 分别对位移子系统和电流环子系统设计全阶滑模控制器(FOSMC)和终端滑模控制器补偿综合不确定项, 并通过引入一阶低通滤波器来提高控制信号的连续性. 理论分析表明, 本文所提容错控制策略能够保证闭环系统所有状态有限时间稳定; 最后, 通过仿真对比研究验证了本文所提控制策略的有效性.

• 自适应SVD–UKF算法及在穿刺状态估计中的应用

  楼迪凯,张丹,梁华庚

  柔性针在实际穿刺过程中会产生不规则形变, 导致柔性针模型存在参数不确定性问题, 影响穿刺精度. 本文针对柔性针穿刺过程存在的不确定性问题以及超声成像等设备存在的量测噪声统计特征不准确性问题, 提出了一种带有噪声估计器的自适应奇异值分解无迹卡尔曼滤波算法. 该算法采用自适应因子实时修正动力学模型误差, 通过奇异值分解抑制系统状态协方差矩阵的负定性, 利用Sage-Husa估计器在线估计噪声的统计特性, 减小了系统状态估计误差. 将新算法应用于带有曲率不定性的柔性针穿刺模型进行计算仿真, 仿真结果显示, 新的算法较现有的UKF算法相比, 估计误差减小了0.28 mm(82.7%), 与AUKF算法相比, 估计误差减小0.06 mm(52%). 因此, 新算法可有效改善滤波性能, 提高穿刺状态的估计精度.

• 基于凸空间收缩滤波的噪声不确定时滞系统状态估计

  王子赟,李南江,王艳,纪志成

  针对受未知但有界噪声干扰的噪声不确定时滞系统, 提出了一种基于凸空间收缩滤波的系统状态估计方法. 首先, 利用凸空间定义包裹系统真实状态的可行集, 求解下一时刻的凸空间体形状矩阵; 随后从凸空间收缩角度, 利用当前时刻噪声和扰动构造带空间, 得到满足状态预测和量测更新条件的凸空间结构; 进而, 依据时滞系统约束条件构造线性规划不等式方程组, 利用线性规划求解该凸空间, 得到包裹状态可行集的最紧致凸空间体; 最后, 通过数值仿真与电池化成工艺变换器案例仿真, 验证了本文所提方法解决不确定时滞系统状态估计问题的有效性和准确性.

• 基于扰动补偿的多源受扰系统反步控制设计

  姜福喜,周兰,高东旭,潘昌忠,熊培银

  针对一类多源受扰系统的跟踪控制问题, 提出基于降阶广义扩张状态观测器(ROGESO)的指令滤波反步控制设计方法. 首先, 将各通道中的总扰动分别作为扩展状态变量, 通过构造ROGESO对其进行同步实时估计. 在此基础上, 利用反步法递归设计虚拟控制律, 实现各级子系统的镇定, 并将各通道的扰动估计值反馈至对应子系统的虚拟控制律中进行反向补偿, 提高系统的扰动抑制性能, 保证系统输出对参考输入信号的高精度跟踪. 然后, 应用Lyapunov函数分析闭环系统的稳定性. 最后, 通过数值仿真验证所提方法的有效性.

• K近邻和加权相似性的密度峰值聚类算法

  赵嘉,陈磊,吴润秀,张波,韩龙哲

  密度峰值聚类算法的局部密度定义未考虑密度分布不均数据类簇间的样本密度差异影响, 易导致误选类簇中心; 其分配策略依据欧氏距离通过密度峰值进行链式分配, 而流形数据通常有较多样本距离其密度峰值较远, 导致大量本应属于同一个类簇的样本被错误分配给其他类簇, 致使聚类精度不高. 鉴于此, 本文提出了一种K近邻和加权相似性的密度峰值聚类算法. 该算法基于样本的K近邻信息重新定义了样本局部密度, 此定义方式可以调节样本局部密度的大小, 能够准确找到密度峰值; 采用样本的共享最近邻及自然最近邻信息定义样本间的相似性, 摒弃了欧氏距离对分配策略的影响, 避免了样本分配策略产生的错误连带效应. 流形及密度分布不均数据集上的对比实验表明, 本文算法能准确找到疏密程度相差较大数据集的密度峰值, 避免了流形数据的分配错误连带效应, 得到了满意的聚类效果; 同时在真实数据集上的聚类效果也十分优秀.

• 深度确定性策略梯度与模糊PID的协同温度控制

  吴敏,王晓璐,姜玉东,钟磊,莫飞杨

  针对现有温度控制系统控温时间长、误差大的问题, 本文提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)和模糊自整定PID的协同温度控制. 首先, 模糊PID在控制大滞后系统时, 控制器不能立刻对产生的干扰起抑制作用, 且无法保证大滞后系统的稳定性等问题, 本文建立了模糊PID和DDPG算法相结合的温度控制模型, 该模型将模糊PID作为主控制器, DDPG算法作为辅助控制, 利用双控制器模型实现温度协同控制. 接着, 利用遗传算法对模糊PID的隶属函数和模糊规则进行寻优, 获得模型参数最优解. 最后, 在仿真实验中验证所提方法的有效性. 仿真实验结果表明, 本文提出的算法可有效减少噪声干扰, 减小控制系统的响应时间、误差和超调量.

• 先进布局无人机多目标自适应概率引导控制分配

  郑峰婴,王峰,甄子洋,许梦园,范涛

  针对先进布局无人机多操纵面冗余的控制分配问题, 提出一种基于自适应概率引导的混合多目标控制分配方法. 首先, 根据冗余舵面操纵特性, 建立带约束的舵面动态效能模型, 提出精度需求不同的混合多目标优化指标. 随后, 为了综合平衡各目标寻优精度与求解速度提出基于自适应概率引导的多目标粒子群控制分配方法. 该方法根据各目标最优值与期望精度差值构建自适应概率函数, 依概率选择全局最优解, 引导种群向各目标期望精度方向精细搜索以提升算法解算精度, 减少无用搜索以提高求解速度; 同时, 根据收敛性指标增加变异因子, 避免算法陷入局部最优. 最后, 仿真验证该方法可有效处理舵面耦合及非线性特性, 减少能耗损失, 实现操纵面多目标控制分配, 使得无人机快速平稳跟踪控制指令.

• 具有速度调节机制的船舶事件触发编队控制

  张国庆,刘上,郎雷,张卫东

  针对实际海洋环境下, 欠驱动水面船舶(USV)编队控制任务中存在控制输入频繁抖振、模型结构未知和航行速度难以控制等问题, 本文提出一种具有速度调节性能的事件触发编队控制算法. 首先, 该算法采用径向基神经网络(RBF–NN)对模型结构不确定进行逼近. 同时, 为了减少控制输入频繁抖振和通信信道占用次数, 设计了一种满足控制器与神经网络权重估计器同步触发的事件触发机制. 其次, 针对现有领导–跟随方法中存在的领导船速度信息不可知、跟随船速度不可控的问题, 设计了一种自适应速度调节器, 使跟随船在不需要领导船速度信息的情况下实时地调节航行速度. 利用李雅普诺夫稳定性理论证明了所提控制算法满足半全局一致最终有界收敛. 最后, 通过仿真实验验证了所提出算法的有效性.