控制理论与应用杂志

控制理论与应用杂志2025年第10期

• 仿生假手机构设计与控制方法研究进展

  赵立铭,孙中波

  针对仿生假手的机构设计、意图识别和人机交互控制算法的国内外研究现状与发展趋势.首先,基于驱动器安装位置,介绍仿生假手机械机构的发展现状;其次,基于电极偏移、肌肉疲劳和个体差异等非理想因素讨论运动意图识别模型的研究方法,分析基于多源信号的意图识别方法优点与不足之处;再次,研究仿生假手系统人机交互控制算法,阐明各类算法的优缺点;最后,给出了仿生假手研究的难点问题和未来工作计划,基于多源信号融合与感知,展望仿生假手机械机构、手部主动运动意图识别和人机交互控制算法的研究思路.

• 正态–伽马非线性雷达扩展目标跟踪滤波器

  陈辉,王秋菊,连峰,韩崇昭

  针对复杂异常噪声下的非线性扩展目标跟踪问题,本文提出了一种正态–伽马非线性雷达扩展目标跟踪滤波器. 首先,对传统扩展目标建模方式进行了优化,将运动状态与扩展状态显式且独立的进行表达;其次,在量测噪声为异常噪声的情形下,引入辅助变量表示量测噪声协方差的不确定性,并将其建模为伽马分布;同时,考虑到雷达量测的特殊性,对原有的非线性量测进行了增广,以减少非线性量测在转变过程中的信息丢失问题;最后,构造相应的扩展目标与群目标跟踪仿真实验,并通过高斯–瓦瑟斯坦距离对扩展目标跟踪多特征联合估计性能进行评估,验证了本文所提算法的有效性与稳定性.

• EP-DDPG引导的着舰控制系统

  雷元龙,谢鹏,刘业华,陈翃正,朱静思,盛守照

  针对舰载机纵向通道下的控制精度提升问题,本文以保证舰载机以合理的姿态和速度沿期望下滑道着落为目标,以深度确定性策略梯度算法为基本优化框架,提出了一种基于专家策略–深度确定性策略梯度(EP-DDPG)算法的控制器参数自适应调节策略.首先,构建“魔毯”着舰控制系统作为基础架构;其次,为提升控制器的自适应能力和鲁棒性,基于行动者–评论家框架设计深度确定性策略梯度(DDPG)算法对控制器参数进行在线调整;最后,针对常规强化学习算法前期训练效率低,效果差的问题,基于反向传播(BP)神经网络构专家策略为智能体的训练提供引导,并设计指导探索协调模块进行策略决策,保证动作策略的合理性和算法的高效性.仿真结果表明,与常规控制器相比,该算法的控制精度和鲁棒性有了极大的提升.

• 大规格尖端铝合金锻件温度场协同解耦控制

  黄嘉庆,沈玲,贺建军,吴婧祎

  大型立式淬火炉炉内温度是决定大规格尖端铝合金锻件性能的主要因素.为解决传统淬火炉温度控制方法无法克服多区耦合换热影响实现大尺度温度场均匀性控制目标的问题,本文首先构建了炉内温度场模型,提出时间维有限元外推方法,利用有限元方法计算不同时间步长下的温度结果结合推得的时间维外推公式,实现铝合金锻件温度高精度高时效预测;随后,提出特征向量快速聚类与竞争学习融合的变结构神经网络,结合预测温度,实时调节控制器参数,实现多区协同解耦控制;最后,通过仿真实验,验证了所提方法温度控制误差低于±2?C.

• 基于观测器的多智能体系统动态事件触发有限时间二分一致性

  宁小刚,李宗刚,陈引娟,邱进涛

  针对一般线性多智能体系统在智能体状态信息无法完全获取且通信资源有限情况下的实际有限时间二分一致性问题,采用输出反馈方法引入龙伯格观测器,并基于估计的观测状态,设计了一种分布式动态事件触发有限时间二分一致性协议.该协议考虑了智能体间合作与竞争关系共存的网络拓扑特性,有效克服了实际应用中智能体状态测量的限制,并显著减少了系统通信频率.同时,利用有限时间稳定性理论、代数图论和矩阵论,分析得出了多智能体系统在所设计控制协议下可解实际有限时间二分一致性问题的充分条件,并证明了系统不存在Zeno行为.由于构建了匹配有限时间二分一致性控制的动态事件触发机制,因而提出的控制算法在节省系统通信资源方面具有令人满意的优势.最后,通过仿真实例验证了理论结果的可行性和有效性.

• 输入饱和下的船舶风帆三自由度控制系统固定时间预设性能滑模控制

  宋健,张兰勇,刘胜

  针对船舶风帆三自由度控制系统的目标角度跟踪控制过程中存在的外部强风扰动、输入饱和、角度约束问题以及平稳快速跟踪需求,提出了一种考虑输入饱和的固定时间预设性能滑模控制方法(FTSMC-PP-IS).首先,基于双极限齐次性定理(BHP)构建固定时间收敛滑模面,在避免控制律奇异性情况下实现更快的固定时间收敛特性;其次,设计预设性能函数(PPF)以满足系统的三自由度角度约束,并优化跟踪超调量和跟踪误差;再次,设计了固定时间辅助系统来补偿执行器输入饱和偏差.通过分别构建滑模趋近律和等效控制律,保证系统的全局固定时间收敛. 值得注意的是,该方法在保证输入饱和下的快速固定时间跟踪的同时,获得了较好的动态特性和稳态特性;最后,通过Lyapunov稳定性理论证明了所提出方法的固定时间收敛特性.数值仿真和原理样机实验证明了所提出方法的可行性和有效性.

• 面向动态人群场景的机器人时空图分层导航

  林思超,周智千,任君凯,曾志文,常梦迪,郑志强,卢惠民

  人群场景是服务机器人的重要应用场景之一.然而,由于行人具有自主决策能力,并且行人行为具有不确定性,如何实现人群场景下的自主安全导航,成为了当前服务机器人领域的一大挑战性问题.为此,本文提出了一种面向动态人群场景的时空图的分层导航框架(STG-HCN).首先,本文引入德劳内三角剖分描述动态人群拓扑关系,并拓展到时间维度,进而提出一种时空图搜索算法,实现全局路径的快速生成.其次,考虑到行人动态属性,本文进一步引入行人的速度和视角信息,提出一种基于高斯分布的前向注意力势场,用于评估全局路径对行人的影响.而后, 针对动态行人构建时变避碰约束,并且引入滚动时域优化实现时变约束优化问题的求解,进一步提升机器人全局路径跟踪的运动安全.最后,为了验证算法的有效性,本文开展了大量的仿真及实物实验.仿真实验结果表明, STG-HCN可将现有基准算法的平均碰撞次数降低55.7%,而基于Fetch机器人的实物实验充分说明了算法在实际人群场景中的有效性.

• 基于等价输入干扰补偿的永磁直线同步电机H∞预见重复控制

  孙宜标,张锐,王丽梅

  永磁直线同步电机(PMLSM)应用在周期性高精度位置伺服时,容易受到以周期性端部效应推力波动和参数摄动为主的不确定性因素的影响,因此提出一种基于等价输入干扰补偿的永磁直线同步电机H∞预见重复控制的方法.首先在前馈补偿环节中引入预见补偿器和误差补偿项,用于减小重复控制器在第1个控制周期内正反馈延迟环节不作用引起的跟踪误差;然后基于滑模观测器设计了等价输入干扰(SMO-RCEID)补偿器对PMLSM的端部效应推力波动以及参数摄动等不确定性进行补偿;最后通过李雅普诺夫稳定性理论结合线性矩阵不等式(LMI)导出二维连续/离散混合模型描述的H∞预见重复控制系统和SMO-RCEID补偿器稳定的条件,并且求解出系统的控制器增益和观测器的增益.仿真结果表明该方法具有良好的跟踪性能和干扰抑制能力.

• 基于深度强化学习的水下无人航行器高速目标捕获路径规划

  庞舟岐,郝程鹏,林晓波,潘光帅

  高速水下目标捕获问题存在诸多挑战,一方面,受水下多变的环境影响,声呐探测数据有较大的时延性和不确定性;另一方面,由于目标速度快,拦截器无法以追击姿态进行捕获,使得可拦截轨迹的数量大大减少.基于此,本文提出了一种改进的双延时深度确定性策略梯度(ITD3)算法来提高拦截器的捕获效率和精度.首先,基于拦截器动力学本文构建“规划器–控制器”级联仿真方式,相较于纯运动学仿真更精确,相较于制导控制一体模型更符合实际情况;其次,为了解决动作空间较大以及水下传感器存在时延的问题,本文提出了动作掩膜机制并引入了基于时延的探索噪声;再次,为使奖励函数契合高速目标捕获任务特点,本文设计了新的奖励函数对不利于捕获的状态进行惩罚;最后,为提高算法的收敛速度和稳定性,本文在TD3算法的基础上融合优先级经验回放以及softmax操作符.仿真实验和半实物仿真表明,和传统捕获算法相比,本文提出的ITD3算法捕获目标的时间更短、脱靶率更低,并有着较强的可行性.

• 用于模型结构和参数联合辨识的共轭梯度追踪辨识方法

  刘艳君,刘维维,陈晶,丁锋

  如何利用有限量的数据同时辨识系统的结构和参数是辨识实践的一大挑战.本文将共轭梯度优化算法和贪婪算法相结合,提出了一种共轭梯度追踪稀疏辨识方法.首先,将系统模型转化为稀疏参数辨识模型;其次,利用贪婪搜索和共轭梯度优化,挑选并估计非零参数的位置和数值;然后,根据稀疏参数结构获得系统阶次和时滞的估计. 仿真实验表明,该方法能够在有限的采样数据条件下,有效地辨识系统的阶次、时滞和参数,且具有迭代速度快、计算量小的特点.与现有的贪婪辨识方法相比,其计算量远小于基于正交匹配追踪的辨识方法,迭代次数低于基于梯度追踪的辨识方法,且模型的精度高于基于梯度追踪的辨识方法.

• 基于非降阶法的模糊惯性神经网络的固定时间同步

  陈腾,戴厚平,龙常青

  截止目前,关于惯性神经网络的固定时间同步分析大都采用变量代换将其进行降阶处理,这种降阶法虽然有效,但增加了系统维数,消除了惯性项对系统的影响.因此,基于非降阶的方法,本文研究了一类时滞模糊惯性神经网络的固定时间同步控制问题.在Filippov解的定义和有限时间稳定的理论框架下,通过设计非线性反馈控制器,获得了确保该类神经网络在固定时间内实现同步的一些同步准则.此外,通过应用一些不等式技巧,估算出了同步时间的上界,可为其应用于实际工程中提供可靠性保证.最后,通过数值算例验证了本文所得结果的可靠性,并将其应用于图像加解密.

• 模型不确定和噪声互相关下的分布式容积平滑变结构融合算法

  焦玉召,牛健雄,赵红梅,娄泰山,赵良玉,丁国强,孔汉

  针对模型参数不确定和噪声互相关下的多传感器非线性系统状态估计问题,本文首先提出一种新的模型不确定和噪声互相关下的容积平滑变结构滤波算法.其次,针对多传感器系统,推导了噪声互相关下,任意局部估计器之间互协方差的通用计算框架,并利用容积规则计算互协方差中的非线性积分.然后,针对模型参数不确定和噪声互相关下的多传感器非线性系统,提出了基于矩阵加权的分布式容积平滑变结构融合算法.最后,仿真实验结果表明,本文所提算法能够有效克服模型不确定和互相关噪声的影响,具有更高的状态估计精度.

• 倾转旋翼eVTOL的快速非奇异终端滑模轨迹跟踪控制

  徐萌,徐璇,高冰

  针对倾转旋翼电动垂直起降飞行器(eVTOL)非线性、多变量、强耦合以及多源干扰的动力特性,本文提出了基于快速趋近律的快速非奇异终端滑模控制算法.首先,基于建立的六自由度非线性模型,将实际的控制量转化为六自由度控制通道的虚拟控制变量,从而,通过虚拟控制变量实现飞行控制解耦;其次,构建了快速非奇异终端滑模面,设计控制器中的等效控制部分,实现系统状态跟踪误差在有限时间内快速收敛,并基于fal非线性函数设计了一种新型连续趋近律以进一步减小抖振;然后,针对系统可能受的干扰设计了指数收敛型扰动观测器进行补偿;最后, 通过仿真结果表明,所提出的控制算法在面对复杂干扰时表现出优越的轨迹跟踪和抗干扰能力.

• 考虑双资源约束多转速的绿色柔性作业车间调度研究

  王玉芳,章殿清,华晓麟,张毅,葛师语

  考虑实际生产车间机器不同转速产生能耗差异及精工序的生产需求,构建以最大完工时间和机器总能耗为优化目标的双资源约束多转速绿色柔性作业车间调度模型,并提出一种动态学习人工蜂群算法进行求解.采用混合初始化获取初始种群,提升算法的进化起点.在雇佣蜂完成搜索之后,引入新蜂种学习蜂,学习优秀蜜源的基因,降低搜索的随机性,提高搜索精度,并采用Q学习算子对学习概率进行自适应优化,保证蜜源多样性的同时加强算法的全局搜索能力.跟随蜂阶段设计一种动态邻域搜索策略,加入基于变速及平衡工人工作时长的邻域结构,提高跟随蜂的局部搜索能力.通过不同算法对拓展算例的对比验证所提算法的优越性.

• 基于快速一致性的分布式经济调度算法

  王轶楠,时侠圣,林志赟

  随着“双碳”目标实施,我国电力系统新能源发电单元占比逐渐升高.分布式智能电网通过集成智能感知、通信、决策和控制技术,实现源网荷储充之间的协同运行,进而形成更加高效、稳定和可靠的电力系统.在新型电力系统下,经济调度问题呈现较强分布式特性.分布式经济调度旨在通过各发电单元间的信息交互,实现供需约束和功率约束下的成本最优发电分配方案.本文利用基于动量加速的精确一阶一致性跟踪技术实现耦合等式约束对偶变量的快速获取,并利用投影算子实现对偶变量和发电单元输出功率的映射.最终实现发电成本最优的同时满足系统耦合约束和不等式局部约束.本文借助凸优化理论和矩阵收缩理论证明所设计算法的收敛性.与已有算法相比, 本文所设计算法仅交互一个变量信息,且算法控制参数取值范围仅与成本函数强凸系数相关.最后,通过两组仿真案例验证了本文所设计算法的有效性和快速性.

• 友好型人机协同转向鲁棒控制

  章军辉,郭晓满,刘禹希,付宗杰,王静贤

  为了更好地让智辅系统“理解”驾驶人的转向控制意图,减少共驾过程中的人机冲突,本文提出了一种友好型共享转向系统鲁棒控制算法.首先,建立了驾驶人在环的线性时变车路模型,对共驾型车道保持控制(LKAS)问题进行了数学描述;其次针对复杂工况下道路曲率的不确定性、车辆动力学模型参数的时变特性以及由于车辆动力学的强非线性存在而导致模型适配的不足,基于T-S模糊控制理论设计了状态反馈γ次优H∞鲁棒控制器;然后,设计一种友好型人机控制权博弈模型,能够根据驾驶人工作负荷以及驾驶人状态来动态调整智辅系统参与驾驶的程度, 实现了人机交互的显式表达和驾驶控制权的平稳动态分配;最后,基于驾驶人在环的Carsim/Simulink集成环境对该共享控制算法的有效性与鲁棒性进行了验证,结果表明该共享控制算法能够较好地兼顾路径跟踪能力与驾驶人的控制权裕度.

• 多阶段间歇过程鲁棒异步切换预测容错控制

  施惠元,蒋浦,李辉,苏成利,李平

  针对具有异步切换和部分执行器故障的多阶段间歇过程,本文提出一种鲁棒异步切换预测容错控制方法.首先,建立包含稳定和不稳定情况的异步切换故障模型,并引入输出跟踪误差,得到新型多自由度扩展异步切换故障模型.基于此扩展模型进行鲁棒异步切换容错控制器的设计,同时,给出保证闭环故障系统在各个阶段渐近稳定和各个批次指数稳定的充分条件.通过在线求解这些条件,得到各个阶段稳定和不稳定情况的运行时间以及实时的控制律增益,并利用不稳定情况的时间提前给控制器切换信号,避免系统出现异步切换的情况.最后,以注塑成型过程为仿真案例,验证了该方法是有效并且可行的.

• 具有状态约束的AUV固定时间抗干扰控制

  王建晖,王浩远,刘治,陈子韬,陈凯锐

  针对具有状态约束、模型参数不确定、通信资源受限和外界未知时变干扰的自主水下机器人(AUV)的轨迹跟踪问题,本文提出了一种基于固定时间干扰观测器的事件触发控制方法.首先,基于固定时间稳定理论,利用双曲正切函数的特性设计干扰观测器,对系统的集总干扰进行估计,使得估计误差在固定时间内收敛.其次,基于所设计的干扰观测器,提出了一种AUV固定时间抗干扰轨迹跟踪控制方法,使得系统的跟踪误差在固定时间内收敛.同时,为了减少系统对通信资源的占用,在控制方法的设计中,引入了相对阈值的事件触发机制.最后,通过仿真实验验证了该方法的有效性.

• 基于轮式里程计的无人车分层控制策略

  单泽彪,魏昌斌,刘小松,王宇航

  针对电动两驱差速型无人车,由于路面摩擦、车辆重心不稳等因素的存在,左右两侧驱动轮受到的行驶阻力不同,导致车辆的行驶方向总是出现有规律的向左或者向右,偏离无人车纵轴线的现象.传统的无人车行驶方案是靠图像、基站定位等方式根据外界的参考环境获得偏移误差,然后对车身进行调整,此类方法应对复杂环境的能力有限.本文提出了一种基于自抗扰控制的仅依靠轮式里程计的无人车分层控制策略.首先,根据差速型无人车的里程计信息推算出偏移的距离,上层控制器根据偏移期望航向角函数,调整车辆的航向角达到误差设计控制行驶的目的. 下层控制器基于动力学模型设计的扩张状态观测器估计车辆运动产生的扰动以对两侧电机进行补偿.最后,通过数值仿真和实车测试实验,验证了所提分层控制策略的有效性.

• 用于厂级振荡提取的快速最小二乘多元经验模态分解方法

  郎恂,杨泽鹏,刘燕,何冰冰,谢磊,苏宏业

  工业控制过程中潜在的厂级振荡行为会导致高废品率、高能耗、降低设备稳定性等问题.为此,本文提出了一种快速最小二乘多元经验模态分解方法,用以高效提取过程输出数据中的厂级振荡分量.该方法首先按照极值点数目和局部波动特征对投影序列作量化筛选;然后,使用主成分分析得到最能代表信号特征的投影序列;最后,对得到的序列提取本征模态函数以构建超定线性方程组,并利用最小二乘法求解得到分解结果.仿真信号和实际工业案例的实验结果表明,所提方法有效抑制了模态混叠、失真等问题,同时克服了分解过程中由于计算冗余投影方向而造成的无效耗时问题.

• 时变的陀螺仪偏差下四旋翼无人机有限时间姿态跟踪控制

  付桃,朱文武,都海波

  本文主要研究了时变的陀螺仪偏差下四旋翼无人机的有限时间姿态跟踪控制问题.首先,利用陀螺仪测量模型,建立带陀螺仪偏差的四旋翼无人机姿态控制模型;然后,根据可测量的姿态信息,利用超螺旋滑模观测技术,设计一种有限时间陀螺仪观测器估计未知偏差;接着,将偏差估计值引入滑模面设计,再利用积分终端滑模技术,设计一种有限时间姿态跟踪控制器.严格的理论分析证明,在陀螺仪偏差存在的情况下,实际姿态可以在有限时间内跟踪上期望姿态;最后,搭建四旋翼姿态测试平台,通过实验对比验证所提方法的有效性.