控制理论与应用杂志

控制理论与应用杂志2024年第9期

• 无人驾驶车辆运动控制综述

  王浩宇,左志强,邓宇翔,王一晶,杨洪玖

  随着新一代人工智能的发展, 无人驾驶技术已成为国内外的战略研究热点. 无人驾驶车辆具有非线性动态特性强、参数不确定性大等特点, 是一种复杂的多输入多输出欠驱动系统, 同时车辆行驶过程中往往伴随大量的外部扰动以及不确定因素, 因此强鲁棒、高精度、快反应的运动控制策略仍是无人驾驶技术落地的关键. 本文以无人驾驶车辆运动控制为核心, 简单介绍了线控技术并系统论述了车辆模型、纵向控制、横向控制以及耦合控制的研究现状与进展, 旨在从理论算法与工程实践两个维度为相关科研人员提供参考.

• 自适应迭代学习控制的发展现状与展望

  李雪芳,李晓东,刘万泉

  本文在不同问题框架下阐述了自适应迭代学习控制方法的研究现状, 并介绍了该领域未来的一些研究方向. 首先, 简要概述了自适应迭代学习控制的分析方法与控制器结构; 其次, 从系统的结构特征和运行特征两个角度, 讨论了近年来自适应迭代学习控制领域的研究热点, 包括非参数型不确定性、输入不确定性、状态受限、状态不可测、非重复运动等关键问题. 针对每一类问题, 指出了自适应迭代学习控制器的设计和分析特点; 然后, 探讨了数据驱动自适应迭代学习控制的设计方法; 最后, 提出了自适应迭代学习控制领域的一些开放性的、具有挑战性的关键问题, 亟待进一步研究和探索.

• 工业过程指标的平滑交替辨识预报算法

  谌卓玲,卢绍文,张亚军,潘庆玉

  针对复杂工业过程的指标预报问题, 本文提出一种基于数据的非线性系统平滑交替辨识算法. 交替辨识算法将系统的输入输出模型在工作点附近展开为线性模型和高阶非线性模型, 然后交替更新线性模型参数和非线性模型参数, 其中对于线性模型采用最小二乘辨识方法, 对于高阶非线性模型采用长短期记忆网络进行建模. 所提方法的创新之处在于, 对于实际系统中的噪声易导致线性部分辨识参数震荡的问题, 引入平滑因子来抑制震荡, 提高预测模型的稳定性能; 在非线性部分则引入压缩因子来调节在辨识过程中非线性部分的权重, 总体上提高了预报的准确性. 通过数值仿真验证了所提算法的性能, 并与其他方法进行了对比实验, 结果表明所提算法能够有效抑制辨识过程中的参数震荡, 并且取得更好的辨识精度.

• 基于知识图谱推荐的钢铁产线智能故障诊断

  朱彦,王坚

  钢铁生产需要经过原料输送、冶炼、热轧、冷轧等多个环节, 完成这些流程还需要电力、热风等多种原料与资源的支持. 其工艺流程繁复, 设备种类众多, 设备–故障关系复杂, 使得为其进行故障诊断难度也大大增加. 为了实现精确高效的故障诊断, 本文结合上述钢铁产线故障诊断的领域特点, 在此基础上提出一种基于知识图谱推荐的钢铁产线故障诊断模型, 采用类似水波传播的方式在知识图谱中获取待诊断设备的多阶表示并聚合得到其深度表征以进行故障诊断, 并根据钢铁产线故障诊断的特性优化了其中水波集的构建过程以提升最终的诊断效果. 同时引入成对关系向量知识表示学习模型(PairRE)进行联合训练以学习知识图谱中的复杂关系. 最后通过某大型钢铁公司的热轧产线实际生产数据与多个代表模型进行对比试验和案例分析, 验证了所提出方法的科学性和有效性.

• 多输入多输出微振动系统的混合鲁棒自适应控制

  方昱斌,朱晓锦,高志远,张小兵

  Q参数化方法在结构振动自适应控制领域的应用中体现出明显优势. 本文针对多输入多输出(MIMO)结构振动主动控制系统, 利用Q参数化方法的优势, 基于无限冲激响应(IIR)滤波器, 提出了一种结合前馈控制与反馈控制的MIMO混合鲁棒自适应控制方法. 同时, 给出前馈, 反馈MIMO鲁棒自适应控制方法的详细推导过程, 给出混合MIMO鲁棒自适应控制方法的推导和稳定性, 收敛性分析. 在此基础上, 通过构建三自由度微振动主动振动控制实验系统, 针对单频窄带和双频窄带扰动展开了对比实验分析, 相关的实验结果验证了本文所提出MIMO混合鲁棒自适应控制方法的可行性和有效性.

• 基于两阶段邻域搜索的污水处理过程智能优化控制

  李洪澎,周平

  为了更好地平衡污水处理过程中出水水质与能耗的关系, 本文提出一种基于两阶段邻域搜索的污水处理过程智能优化控制方法. 首先, 建立以能耗和出水水质为优化目标的多目标优化模型; 其次, 提出一种基于两阶段邻域搜索的SPEA2(2-NS-SPEA2)对所建立的模型进行优化, 通过对外部档案集中稀疏解的周围进行两阶段邻域搜索, 并利用替代策略对外部档案集进行更新, 提高算法的优化性能, 获得质量更高的硝态氮浓度和溶解氧浓度的优化设定值; 最后, 利用PID控制器跟踪控制所确定的优化设定值, 以保证优化方法的准确实施. 污水处理过程运行优化控制实验表明: 所提方法能够在保证出水水质满足排放标准的前提下, 有效地净化水质、降低污水处理过程中产生的能耗.

• 基于广义扰动估计的磁悬浮球系统高精度位置控制

  王军晓,陆勤坤,俞立

  本文针对磁悬浮球系统在非匹配多源扰动影响下位置控制精度问题, 提出了一种基于广义扰动估计的位置控制方法. 首先, 设计Luenberger观测器对系统状态变量进行估计, 并考虑扰动已知信息, 利用内模原理设计广义扰动估计器对多源扰动进行估计; 然后, 为消除非匹配多源扰动对位置输出的影响将扰动估计及其导数引入控制律设计, 并对其设计扰动补偿增益, 同时设计参考输入补偿增益解决在非匹配扰动下对时变参考位置的跟踪精度问题; 其次, 对所提方法进行稳定性和抗干扰性能分析, 证明了所提方法在非匹配多源扰动下可实现对磁悬浮球系统的高精度位置控制; 为了验证所提方法的有效性, 在本文最后分别利用MATLAB/Simulink和磁悬浮球实验平台对所提方法进行了仿真和实验验证.

• 链式神经网络动力学及其与环状结构、星型结构对比分析

  陶斌斌,肖敏,蒋国平

  链式结构作为一种基本结构广泛地存在于各种复杂系统当中, 然而, 对于链式结构的复杂网络动力学分析鲜有报道. 本文以神经网络为例, 研究具有链式结构的多时滞高维神经网络模型的分岔动力学, 并运用流图分解法以及整体元替代法推导出特征多项式随神经元节点个数变化的递推规律式, 从而分析出特征多项式方程根的分布情况. 考虑神经递质传输时延对系统稳定性的影响, 并得出导致系统拓扑突变的临界值. 最后, 通过数值仿真验证给出理论的正确性, 并通过对比仿真对链式结构、星型结构与环形结构这3种结构的神经网络动力学进行分析, 从而得出神经网络的结构性差异对网络分岔动力学的影响.

• 厚尾噪声条件下的学生t泊松多伯努利混合滤波器

  赵子文,陈辉,连峰,张光华

  针对运动过程和观测过程均受到异常噪声干扰的复杂不确定性多目标跟踪问题, 本文创新性地提出了学生t混合泊松多伯努利混合滤波器. 首先, 直接将广域分布的异常噪声特性建模为学生t分布. 随后, 将泊松多伯努利混合滤波器的泊松点过程(PPP)和多伯努利混合(MBM)的概率密度参数合理的近似为学生t混合形式. 其次, 基于多目标概率密度的学生t混合模型, 详细推导了泊松多伯努利混合滤波器学生t混合共轭先验形式, 建立了学生t混合泊松多伯努利混合的闭式递推框架. 最后, 通过带显著拖尾分布特性的过程噪声和量测噪声共同干扰的复杂多目标跟踪仿真实验, 验证了所提滤波算法的有效性.

• 基于LADRC的跑道积冰主动探测装置温度精准控制

  陈斌,汤凯峰,高大枘,王立文

  对跑道表面积冰主动进行探测, 是保障航班安全运行的重要手段, 本文针对目前积冰检测多为被动的积冰后检测的弊端, 提出一种以热电制冷器为核心的跑道积冰主动探测装置, 超前模拟跑道小范围温度条件和积冰状况, 实现跑道积冰主动探测. 数值分析表明, 装置温度控制易受运行过程中内部参数和外部环境扰动的影响, 为实现精准温控, 提出一种基于线性自抗扰控制(LADRC)的温控方法, 并利用时变增益方法改进扩张状态观测器(ESO).仿真结果表明LADRC控制有更好的抗干扰能力, 总扰动下的均方误差(MSE)较PID和非线性PID(NLPID)控制分别减少了57.22%和55.77%. 低温实验箱及室外低温环境下实验结果表明, 装置能够快速响应达到目标温度, 稳态误差为0.05 ?C, 能够满足积冰状况模拟及积冰主动探测的需求.

• 一类非线性大系统的动态递阶输出反馈镇定

  王兴平,迟殿委

  本文应用递阶控制方法研究一类非线性大系统的输出反馈镇定问题. 与分散控制不同, 递阶控制包含一个系统, 它根据所有子系统信息协调各子系统的本地控制. 本文设计由各子系统输出驱动的动态中心协调系统, 产生的协调信号被用于设计各子系统的状态观测器; 然后, 基于协调信号和观测器设计各子系统的反馈控制器. 各子系统控制器经协调信号互相关联、协作, 实现非线性大系统的镇定控制; 最后, 以仿真实例验证本文结论.

• 基于双通道CNN与SSA-SVM的滚动轴承故障诊断

  唐伯宇,邵星,王翠香,皋军

  为有效提取滚动轴承故障信号特征, 解决分类器对提取特征存在较强依赖的问题, 本文提出了一种双通道特征融合卷积神经网络(CNN)与麻雀搜索算法优化的支持向量机(SSA-SVM)相结合的滚轴承故障诊断方法. 通过建立一维卷积神经网络和二维卷积神经网络并行的双通道结构对轴承数据中的特征进行提取, 并将双通道CNN提取到的故障特征在融合层融合, 将全连接层结果作为SSA-SVM分类层的输入. 通过SSA对SVM的参数进行优化来提高模型的分类精度. 最后, 在凯斯西储大学轴承数据集上将双通道CNN与SSA-SVM模型跟传统一维卷积神经网络和二维卷积神经网络进行对比以验证其有效性. 实验结果表明, 该模型有着更高的故障识别准确率. 本文中所有代码与实验结果均已开源, 可在https://github.com/suisuisuiaa/tbysuisui获取.

• 基于模型预测控制的潜水器动态控制分配

  方星,浦吉铭,刘飞

  潜水器系统在水下工作时, 会受到多种干扰因素影响. 同时, 为了提高机动性与容错能力, 载人潜水器采用了过驱动设计. 针对上述问题, 本文设计了一种基于抗干扰控制器与动态控制分配的双层控制结构, 使得受干扰影响的潜水器系统在满足相关约束条件的前提下, 能够将期望的力与力矩分配到各个推进器以完成控制目标, 并克服了静态控制分配方法忽略执行器动态特性的缺点. 首先, 建立潜水器的动力学模型与执行器的动态模型; 其次, 基于干扰观测器的干扰估计信息利用反步法设计运动控制器, 获得期望控制律; 此外, 考虑执行器动态特性, 设计基于模型预测控制(MPC)的动态控制分配算法, 求取每一个执行器的实际推力; 最后, 使用MATLAB进行数值仿真, 验证本文控制方法的有效性与优越性.

• 基于改进最小角回归算法的Hammerstein模型辨识

  刘艳君,范晋翔,陈晶

  针对一类未知时滞和阶次的Hammerstein模型的辨识问题, 本文提出一种基于绝对角度停止准则最小角回归(AS-LAR)的稀疏辨识方法, 该方法可以同时辨识出Hammerstein模型的时滞、阶次和参数. 首先, 通过引入最大非线性阶次和输入回归长度, 将系统表示成具有稀疏参数向量的高维辨识模型; 然后, 提出一种绝对角度停止准则, 对最小角回归算法进行改进, 并基于改进的AS-LAR算法获得稀疏参数向量的估计; 最后, 基于参数向量稀疏结构, 估计出系统的时滞和阶次, 并从估计的参数向量中提取和分离出系统线性部分和非线性部分的参数估计值. 数值仿真和水箱实例结果表明, 提出的辨识方法有效, 且与其它辨识方法相比, 具有估计精度高、计算量小、速度快等特点.

• 计及(火用)效率和供需双侧灵活响应的园区综合能源系统低碳经济调度

  周 伟,孙永辉,谢东亮,王建喜,崔贵洋,何 逸

  为实现园区综合能源系统的低碳经济运行及能源高效利用, 本文提出了一种考虑(火用)效率和供应、需求双侧灵活响应的园区综合能源系统优化调度模型. 首先, 本文提出一种基于(火用)效率的园区综合能源系统低碳减排方法, 该方法对碳排放的约束性强且无参数设置问题, 可以实现降低系统碳排放量、减少能源品质损耗的双目标; 其次, 考虑系统中供应侧响应和需求侧响应, 将二者与(火用)效率相结合进行协同优化, 提升系统运行的灵活性; 然后, 以降低系统运行成本和提高(火用)效率为目标函数, 建立一种经济、低碳、高效的园区综合能源系统优化调度模型; 最后, 通过设置多个运行场景, 对比验证所提模型的有效性. 算例结果表明, 该模型能够兼顾系统的经济性、低碳性和能源优质利用性, 可为园区综合能源系统低碳经济调度运行提供参考.

• 孪生场景驱动的固定翼无人机进场自主着陆控制

  马国庆,田秋扬,朱波,胡天江

  本文针对固定翼无人机着陆过程中低空风扰难建模等实际问题, 提出孪生场景驱动的自主着陆飞行控制优化方案. 首先, 引入孪生技术, 构建高保真场景模拟系统, 采集无人机多架次安全着陆飞行数据; 进而, 挖掘历史安全着陆飞行经验, 设计轨迹跟踪学习控制算法来抵抗低空风扰影响, 并设计期望着陆轨迹在线调整策略, 抑制阵风引起的无人机位姿剧烈扰动; 最后, 给出风扰场景下的着陆控制律及系统稳定性证明. 基于孪生场景开展固定翼无人机多架次着陆飞行验证, 通过与经典控制方案对比, 验证了本文所提控制方法的有效性.

• 两阶段模型协同搜索的昂贵多目标进化优化

  刘晓彤,孙超利,王浩,谢刚

  近年来, 昂贵多目标优化问题的求解获得了越来越多的关注. 然而, 随着决策空间维度的升高, 模型的有效性和准确性很难保证. 因此, 本文提出了一种两阶段模型协同搜索的昂贵多目标进化优化. 在该方法中, 每轮种群进化前构建全局模型, 以辅助加快对最优解集的搜索. 随后, 利用搜索到的种群选择其邻域样本训练局部模型, 对二者集成辅助算法进行进一步搜索. 最后, 提出基于不确定度的填充采样策略选点, 进行真实评价. 为了验证算法的有效性, 将本文算法与4个算法分别在DTLZ和MaF测试集以及两个实际问题上进行比较, 实验结果表明其具有良好的性能.

• 基于能量的欠驱动直连式双体绳系卫星稳定控制

  夏德银,黄辰辰,李雅楠

  针对存在未建模动态扰动的欠驱动直连式双体绳系卫星(UDBTS)系统的姿态稳定控制问题, 本文提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络补偿的能量控制器(ECNNC), 用于完成UDBTS系统的姿态稳定控制. 首先, 对于已知的UDBTS系统动力学模型, 通过分别构造合适的能量评价函数, 推导得到双体绳系卫星基于能量的控制器(EC), 确保UDBTS系统姿态参数的一致收敛; 其次, 本文设计了RBF神经网络补偿器, 用于消除UDBTS系统未建模动态产生的扰动影响; 最终, 为了检验本文提出的ECNNC的性能, 进行了数值仿真实验, 与EC和滑模控制器(SMC)相比, 实验结果表明, 本文提出的ECNNC具有更好的控制性能.

• 梯度提升最小二乘支持向量回归的压电执行器磁滞特性建模

  王建成,李强亚,刘涛,谭永红,阎帅

  针对用于精密运动定位的压电执行器具有磁滞效应的问题, 本文提出一种基于梯度提升最小二乘支持向量回归(GB-LSSVR)的建模方法. 首先, 通过引入磁滞算子构造拓展的输入空间, 将磁滞的多值映射转换为一对一映射. 然后, 建立基于GB-LSSVR的磁滞模型, 设计可保证收敛粒子群算法(GCPSO)对GB-LSSVR模型参数进行优化. 最后, 将所提出方法用于实际预测一个压电执行器的位移. 结果表明, 该方法相对于经典的最小二乘支持向量回归(LSSVR)和截断最小二乘支持向量回归(T-LSSVR)算法, 能得到更加准确的结果.

• 倾转三旋翼无人机控制设计与飞行实验

  余立,贺光,王祥科,赵述龙,鲍毅

  针对倾转三旋翼无人机的飞行控制问题, 本文围绕控制分配算法、控制权重设计和模态转换策略3个方面开展研究. 首先, 分析飞行控制原理, 构建模态转换飞行控制框架; 其次, 为提高控制分配鲁棒性, 设计串级解耦控制分配算法并提出两种控制分配参数修正方法; 为实现稳定的模态转换飞行, 引入可达力矩集设计控制权重, 并提出基于时间和倾转角度的模态转换策略; 最后, 分别开展旋翼模态与模态转换飞行试验, 验证了控制方法的有效性.试验结果表明: 引入参数修正的串级解耦控制分配算法可有效提高控制分配鲁棒性, 并改善姿态控制性能, 基于设计的控制权重与模态转换策略可确保模态转换飞行的安全性、稳定性.