控制理论与应用杂志

控制理论与应用杂志2024年第4期

• 无人机非确定性等价自适应容错飞行控制

  季海宁,陈谋,雍可南

  针对存在执行器复合故障的固定翼无人机跟踪控制问题, 本文提出一种基于非确定性等价原理的自适应容错飞行控制策略. 该策略能够有效地估计无人机纵向动态中执行器的失效及漂移故障, 保证故障发生后闭环系统的最优性能指标. 在自适应容错飞行控制设计中, 通过引入辅助系统并动态调节因子, 构造非确定性等价原理中偏微分方程的近似解, 以简化自适应律设计复杂度. 此外, 借助Lyapunov稳定性分析方法, 证明了在所设计的自适应容错控制器作用下闭环系统的稳定性. 最后, 仿真验证表明所设计的控制方法能够保证故障无人机的闭环系统性能.

• 基于改进WGAN考虑特征分布相似性的小样本负荷预测方法

  卢俊菠,刘俊峰,罗燕,曾君

  对于综合能源系统中新接入用户, 其往往由于历史数据匮乏而难以建立精准的短期负荷预测模型. 本文基于迁移学习理论, 提出了一种基于改进wasserstein生成对抗网络(WGAN)的小样本负荷预测方法. 首先, 本文采用最大信息系数法量化各影响特征与负荷的相关性强弱. 接着, 将源域特征序列进行分割, 计算各分割子序列与目标域小样本的实序列编辑距离确定初始源域. 然后, 引入卷积神经网络和长短期记忆模型建立源域预测网络. 通过WGAN对齐目标域和源域负荷特征的空间分布, 并在最优传输代价函数中加入局部特征损失以提高训练的稳定性和快速性. 最后, 将对抗训练后网络用于目标域负荷预测. 采用该方法对某地区小样本负荷进行实验, 结果表明, 本文所提算法与其他预测模型相比能达到更高精度

• 带FIR滤波的非线性滑动平均动态软测量模型

  孙文心,马君霞,熊伟丽

  非线性滑动平均(NMA)模型能有效描述工业过程的动态特性, 是一种典型的动态软测量模型. 而受限于模型复杂度, NMA模型的输入时序边界相对较窄, 难以适应带有大滞后或强测量噪声的动态工业过程. 针对该问题,本文将NMA模型与结构简单、输入时序边界宽的FIR滤波器相结合, 构造一种非线性、强抗干扰的软测量建模策略.并设计层白化结构来避免二者间的参数耦合现象, 采用Adam算法进行同步优化, 提高模型的预测精度及训练效率.最后, 利用数值仿真和硫回收过程建模实验, 验证所提模型的预测精度以及模型设计的合理性

• 面向海上突发事件应急救援任务的协同规划

  张寒,黄炎焱,耿泽,俞皓芳

  针对海上突发事件应急救援任务风险大、时间紧、冲突多及协同规划难等问题, 急需一套海上应急救援协同机制予以支撑. 首先, 分析海上突发事件应急救援特点, 探索应急联动协同机制; 然后, 面向海上应急救援任务的时空特点, 构建基于时空因素的协同规划模型. 进一步, 针对指挥协同规划难题, 构建基于观察–判断–决策–执行(OODA)作战环的应急救援单元协同联动模型, 并着力于分析协同救援单元的一致性及救援时效性, 旨在提升应急救援效能. 最后, 以海上危险化学品泄露救援任务为想定, 利用上述模型方法进行规划建模与仿真验证. 结果表明, 所提出应急救援任务协同规划方法, 能够有效的优化协调好海上突发事件的应急救援协同问题, 提高了应急救援效能, 为海上应急救援部门指挥决策提供了重要支持

• 足式机器人SLIP模型向上跳跃台阶的运动控制

  肖乐,伞红军,孙海杰,陈久朋

  由于存在地势起伏, 台阶对足式机器人运动稳定性会带来较大挑战. 弹簧负载倒立摆模型(SLIP)作为研究足式机器人的优良模板, 能否完成向上跳跃台阶的动作与其腿部摆角, 起跳位置和跳跃高度都有密切的关系. 由于调整模型腿部摆角规律容易引发运动失效, 故本文在算法中引入虚拟弹簧腿, 根据虚拟弹簧腿的运行规律确定合理起跳位置, 根据起跳位置来控制系统跳跃高度进而完成跳跃台阶的动作. 最后利用仿真软件进行多组仿真, 结果表明本文算法对起跳区间划分合理, 对起跳高度控制精准, 能够实现SLIP模型跳跃台阶前后的稳定运动.

• 考虑探测效能的空空导弹分布式协同中制导律

  杨鹤鸣,李勇,张飞,王一冲,李聪

  本文以多枚空空导弹逆轨拦截高速运动目标为背景, 提出了一种以协同探测为终端约束的分布式协同中制导律. 通过对误差源和误差传递链路进行分析, 建立了中末交班概率计算模型, 基于虚拟导引点研究了协同视场拼接方法. 在视线法向, 针对位置协同和角度协同等约束条件, 设计了基于高斯伪谱法的最优制导律. 在视线方向,基于二阶多智能体一致性理论, 设计了分布式时间协同制导律, 构造李雅普诺夫泛函证明了该方法可使系统在有限时间达到稳定, 并推导出了一致性时间上界. 仿真结果表明该制导律可使多弹以各自期望的视线角同时到达指定交班区域, 实现视场拼接、协同探测的需求, 有效提高了中末交班概率

• 考虑量化和通信受限的有限时间确定学习控制及其应用

  王冠,夏红伟

  本文针对一类含有量化输入和外部扰动的严格反馈非线性系统, 提出了一种考虑量化和通信受限的有限时间确定学习控制方法. 该方法包含离线学习训练和在线触发控制两个阶段. 首先, 在离线学习训练阶段采用神经网络对系统中的未知非线性函数进行逼近, 引入指令滤波反步技术克服“计算爆炸”的问题, 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, 利用所获取的经验知识, 设计了基于确定学习机制的在线触发控制器. 应用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统实际有限时间稳定, 跟踪误差在有限时间内收敛到原点的邻域内, 并能够排除采样中的芝诺现象. 最后, 通过飞行器仿真验证了所提方案的有效性.

• 重放攻击下多智能体系统H∞一致性PID控制

  宋金波,董宏丽,申雨轩,侯男

  本文针对一类带有加性噪声和乘性噪声的离散多智能体系统, 研究重放攻击下多智能体系统的H∞一致性比例–积分–微分(PID)控制问题. 首先, 根据智能体的测量输出设计状态观测器, 对智能体的状态进行有效估计, 观测器设计过程中考虑了系统测量输出从传感器传输到观测器过程中受到重放网络攻击的影响. 然后, 利用智能体与其邻居智能体的估计状态差设计PID控制器. 利用李雅普诺夫稳定性理论和代数图论, 证明在该控制策略下, 多智能体系统在重放攻击存在的情况下达到预期的H∞性能指标. 最后, 利用线性矩阵不等式(LMI)方法求解观测器和控制器增益, 利用数值仿真验证了所设计的观测器和PID控制器的有效性

• 磁性微型机器人的自动化操控研究综述

  刘佳,徐天添,吴新宇

  微型机器人是指尺度在毫米及其以下(几百纳米到几毫米)的一类机器人, 是机器人研究领域的一个重要分支. 低强度电磁场无线操控的微型机器人, 可以在狭小的空间运动, 完成复杂的作业任务, 在微操作、靶向药物输送和体内传感标记等生物医学研究中有着广泛的应用前景. 经历几十年的发展, 研究人员在机器人的结构设计、微纳制作和伺服控制方面贡献了许多重要理论和实践成果. 本文旨在介绍自动化方法在磁性微型机器人中的应用, 主要包含运动建模、闭环控制和路径规划方面的研究内容, 并讨论磁性软体微型机器人在建模与运动控制方面存在的挑战. 最后, 提出磁性微型机器人在控制与规划方面的研究方向.

• 基于局部变分贝叶斯推断的分布式交互式多模型估计

  胡振涛,杨诗博,侯巍

  针对目前部分多模型算法预先设定运动模型转移概率矩阵对状态估计精度的不利影响, 本文提出了一种基于局部变分贝叶斯推断的分布式交互式多模型估计算法. 不同于传统交互式多模型估计中运动模型转移概率矩阵为先验已知的假设条件, 在分布融合估计框架下, 首先基于最小化Kullback-Leibler散度准则的递归优化策略实现对运动模型转移概率矩阵的预测与更新; 在此基础上, 结合变分贝叶斯推断实现对当前时刻目标状态与模型概率的联合估计; 最后依据协方差交叉融合策略完成对局部状态估计融合. 仿真结果表明: 新算法通过对运动模型转移概率矩阵以及模型概率自适应在线估计, 有效提升了机动目标的状态估计精度.

• 求解大规模全局优化问题的新型三层递归差分分组方法

  李飞,刘翔,徐洪斌,刘建昌

  协同进化算法在求解大规模全局优化问题上具有较好的效果, 其核心思想是利用分而治之的策略将一个高维问题分解成若干个子问题, 然后分别优化每个子问题. 然而, 现有的分解方法通常需要花费大量的计算成本来获得精确的变量分组. 通过采用递归交互检测中的历史信息简化分组过程, 能够避免检测某些集合的相互关系, 本文提出了一种新型三层递归差分分组策略(NTRDG). 与其他4种现有的分组方法相比, NTRDG在不影响分组精度的情况下计算成本消耗较低. 仿真结果表明, NTRDG在求解大规模全局优化问题时具有很强的竞争力.

• 存在未知时滞非线性系统的迭代变区间预测迭代学习控制

  余琼霞,田丰臣,孙俊杰,侯忠生

  本文针对机理模型未知的非线性非仿射多入多出(multiple-input and multiple-output,MIMO)离散时间系统, 研究了系统同时存在未知时滞和迭代变化运行时间区间的预测迭代学习控制(predictive iterative learning control,PILC)问题. 首先利用未知时滞的上下界信息建立了一种新型的动态线性化(dynamic linearization,DL)模型, 理论分析表明该模型能够等价描述本文所考虑的存在未知时滞的未知非线性系统. 同时, 设计一种新的数据补偿机制用以处理由于系统运行时间区间迭代变化而引起的数据丢失问题. 基于所建立的DL模型和数据补偿机制, 设计了能够同时处理未知时滞和迭代变化运行时间区间的预测迭代学习控制方法. 通过严格的理论分析同时给出了建模误差和跟踪控制误差的收敛性质. 最后, 通过仿真进一步验证了所提方法的有效性.

• 结合优势结构和最小目标Q值的深度强化学习导航算法

  朱威,洪力栋,施海东,何德峰

  针对现有基于策略梯度的深度强化学习方法应用于办公室、走廊等室内复杂场景下的机器人导航时, 存在训练时间长、学习效率低的问题, 本文提出了一种结合优势结构和最小化目标Q值的深度强化学习导航算法. 该算法将优势结构引入到基于策略梯度的深度强化学习算法中, 以区分同一状态价值下的动作差异, 提升学习效率, 并且在多目标导航场景中, 对状态价值进行单独估计, 利用地图信息提供更准确的价值判断. 同时, 针对离散控制中缓解目标Q值过估计方法在强化学习主流的Actor-Critic框架下难以奏效, 设计了基于高斯平滑的最小目标Q值方法,以减小过估计对训练的影响. 实验结果表明本文算法能够有效加快学习速率, 在单目标、多目标连续导航训练过程中, 收敛速度上都优于柔性演员评论家算法 (SAC), 双延迟深度策略性梯度算法 (TD3), 深度确定性策略梯度算法(DDPG), 并使移动机器人有效远离障碍物, 训练得到的导航模型具备较好的泛化能力

• 基于自适应分布式滤波观测器的多智能体系统编队控制

  高焕丽,李玮,孟伟,蔡鹤

  本文考虑了全局指令系统输出信息受到信道扰动情况下线性多智能体系统的编队控制问题. 首先, 基于协作式输出调节理论框架对线性多智能体系统的编队控制问题进行数学建模. 其次, 针对受到信道扰动的全局指令系统输出信息, 提出了一类基于受扰输出的自适应分布式滤波观测器, 在降低网络信息交换量的同时消除扰动的影响. 最后, 设计了输出反馈确定等价控制律, 解决了线性多智能体系统的分布式编队控制问题. 给出了数值仿真结果检验控制性能.

• 变负载机械手轨迹跟踪控制器设计

  赵兴强,刘振,朱全民

  本文针对具有变负载的不确定刚性机械手系统, 提出了一种依赖平均驻留时间的神经网络自适应切换控制策略. 本控制方案将夹持不同负载的刚性机械手系统视为切换系统, 即根据负载的不同将整个系统分为若干子系统, 并基于平均驻留时间原则对每个子系统分别设计控制器. 在各子系统中, 分别采用径向基函数(RBF)神经网络逼近系统结构参数, 以避免控制器对系统精确模型的依赖. 同时, 基于神经网络设计鲁棒补偿项, 以抑制集总扰动对系统的影响. 然后, 利用多Lyapunov函数方法证明了轨迹跟踪误差的一致最终有界性. 最后, 通过仿真验证, 所提出的控制方案不仅可实现变负载机械手期望轨迹的高精度跟踪, 而且可有效削弱输入力矩的抖振.

• 窗口长度自适应调整的策略迭代最优控制

  方欣,栾小丽,刘飞

  在系统模型参数未知的最优控制问题中, 策略迭代能否快速收敛到最优控制策略的关键在于值函数的估计. 为了提升值函数的估计精度以及收敛速度, 本文提出一种窗口长度自适应调整的策略迭代最优控制算法. 充分利用一段时间内的历史样本数据, 通过影响力函数构建窗口长度与值函数估计性能之间的定量关系, 根据数据窗口长度对估计性能影响力的不同, 实现窗口长度的自适应调整. 最后, 将本文所提方法应用到连续发酵过程, 结果表明, 本文所提方法能够加快最优控制策略的收敛, 克服参数变化或外部扰动对控制性能的影响, 从而提升控制精度.

• 多舱共配绿色车辆路径问题的改进变邻域搜索算法

  肖友刚,曹健,陈婉茹,张得志,李双艳

  针对社区团购前置仓配送场景中“多中心、高时效、多品类、高排放”难题, 本文提出多车场带时间窗的绿色多舱车车辆路径问题(MDMCG-VRPTW), 构建混合整数线性规划模型, 并设计改进的变邻域搜索算法(IVNS)实现求解. 采用两阶段混合算法构造高质量初始解. 提出均衡抖动策略以充分探索解空间, 引入粒度机制以提升局部搜索阶段的寻优效率. 标准算例测试结果验证了两阶段初始解构造算法和IVNS算法的有效性. 仿真实验结果表明,模型与算法能够有效求解MDMCGVRPTW, 且改进策略提高了算法的求解效率和全局搜索能力. 最后, 基于对配送策略和时效性的敏感性分析, 为相关配送企业降本增效提供更多决策依据.

• 电液伺服系统多PID控制器参数整定优化

  冯浩,姜金叶,宋倩玉,殷晨波,马伟,曹东辉

  为了解决挖掘机器人动臂、斗杆和铲斗不同电液伺服系统中多个比例–积分–微分(PID)控制器参数优化的难题, 提高挖掘机器人铲斗齿尖轨迹跟踪精度, 采用改进的粒子群算法(PSO)对多PID控制器参数进行整定优化. 首先, 建立电液伺服系统的数学机理模型, 在理论模型的基础上, 采用递推最小二乘辨识法(RLS)得到实际的机理模型. 其次, 提出一种改进的PSO算法, 采用非线性自适应惯性权重、引入异步变化策略、设计精英变异方法. 接着, 搭建仿真验证平台, 跟踪正弦轨迹, 比较传统Z-N参数整定方法、基本PSO算法和改进PSO算法的差别. 最后, 以挖掘机器人最常见的整平为代表工况, 基于23 t挖掘机器人实验平台进行实验验证. 实验结果表明, 改进PSO算法的跟踪精度最高, 与基本PSO算法相比, 明显提高了轨迹跟踪精度