控制理论与应用杂志

控制理论与应用杂志2025年第9期

• 面向机器人控制的直接视觉伺服技术发展综述

  黄梦洁,叶磊,易凡骁,王千

  视觉伺服作为一种利用图像信息来实现机器人闭环控制的方法,在移动机器人导航控制和机械臂高精度控制等方面有广泛的应用.相较于基于局部特征的经典视觉伺服方法,直接视觉伺服技术利用了更多的图像全局信息,在控制系统的鲁棒性和收敛性上有较大优势,因此本文重点从视觉处理和控制器设计两部分介绍直接视觉伺服技术.本文首先介绍了经典视觉伺服框架,然后研究了直接视觉伺服技术中的视觉特征描述方法、特征相似性度量方法,并对比了不同特征描述方法在收敛域和运算量等性能方面的差异,之后研究了直接视觉伺服中基于非线性优化等优化策略的控制器设计方法,最后展望了深度学习在直接视觉伺服中的作用.

• 基于观测器的连续多线可重入制造系统模糊动态控制

  高王博,刘晨光,高庆,王薇,王振乾

  本文研究了一类复杂工业生产场景下多线可重入制造系统均衡生产并跟踪市场需求的问题.首先,基于连续建模的方法构建一个非线性双曲型偏微分方程,用于描述多线可重入制造系统的复杂动态行为;其次,考虑到复杂生产场景中难以直接获取系统的全部状态,在存在模糊逼近误差的前提下,设计模糊观测器对可重入制造系统进行状态观测,并设计模糊动态控制器保证可重入制造系统的生产稳定跟踪市场需求,所设计的动态控制器具有一定的鲁棒性;此外,本文提出一种算法近似求解观测器和控制器增益完成控制器的综合问题;最后,一个数值实例验证多线可重入制造系统状态观测与模糊动态控制方法的可行性和有效性.

• 基于半同态加密体制的安全分布式经济调度

  杨飞生,刘佳明,丁瑞森,姬毓明,潘泉

  经济调度是电力系统运行中一个基本而又重要的问题,主要涉及到如何精准调配和管理发电资源,以满足负载需求,同时尽可能地降低整体发电成本.本文从一致性协议出发,给出了一种基于分布式优化的经济调度算法,以实现电力系统发电成本的最小化.然后,基于半同态加密的Paillier密码系统,制定了隐私保护方案,既可以保证通过网络传输的信息不被恶意攻击者获得,又保证了每个节点的隐私数据不被其他节点获取.最后,通过构造Lyapunov能量泛函,分析了加密解密等行为诱导的时变时延对经济调度模型的影响,导出了兼顾保守性与复杂度的算法收敛条件,进而通过仿真比较验证了方法的有效性和优越性.

• 双空间特征自适应融合的故障检测方法

  刘美枝,孔祥玉,安秋生,罗家宇

  对于大型复杂工业过程,因其结构复杂,过程变量往往呈现混合相关性,单一模型无法精确表征变量之间的混合相关性,导致故障检测中存在大量漏报或误报.针对该问题,本文提出一种双空间特征自适应融合的故障检测方法.首先,采用分层级联特征提取策略,分别在原始数据空间和残差核空间提取高斯线性特征和非高斯非线性特征. 其次,采用贝叶斯推理将不同空间的监测统计指标转换为故障概率,并设计自适应概率加权策略,进而构造总体概率统计指标以监测过程运行状态.最后,通过数值仿真和田纳西–伊仕曼过程,验证所提算法的可行性和有效性.

• 基于速度环双积分控制器的永磁同步电机转子初始位置估计

  卢洁莹,闻成,李锦辉,苏为洲

  永磁同步电机转子初始位置估计在实现电机矢量控制、保证电机运行精度方面起着重要作用.针对带增量式编码器的永磁同步电机,文章提出一种基于速度环双积分控制器的转子初始位置估计方法.通过对电机速度环/电流环进行机理分析和辨识,得到不同初始电角度估计误差下速度环对象的传递函数.根据这类传递函数的不确定性特点,提出速度环鲁棒控制器设计方案.然后,针对初始位置估计的特殊要求,设计了特定的电机d轴梯形波电流指令信号.根据矢量控制技术中的坐标变换,将d轴指令电流信号转化为q轴电流环的外部输入信号,并将初始位置估计问题转化为速度环的指令跟踪问题.通过设计速度环双积分控制器,实现对电机转子初始位置的精确估计, 同时达到低位移低冲击的要求.实验结果表明该方法适用于从电机转子任意不同初始位置进行估计,电角度估计误差小于1.5?,电机在估计过程中所产生的电角度位移不超过2?,即具有估计精度高以及估计过程电机产生的位移和冲击小等特点.

• 滚动优化下的对偶启发规划车辆路径跟踪控制

  郭洪艳,李光尧,刘俊,郭景征,谭中秋,吕颖

  为提高智能车辆的路径跟踪精度,降低高速、大曲率工况下车辆模型不确定性对跟踪性能的影响,本文提出了一种基于滚动优化对偶启发式规划(RHDHP)的智能车辆路径跟踪控制策略.首先,结合魔术公式建立了可表征侧向轮胎力非线性特性的车辆系统模型.其次,设计了滚动优化思想下对偶启发式规划(DHP)的最优控制方法.该方法中的DHP结构确保了车辆非线性特性下的近似最优解,滚动优化的引入提高了车辆系统对环境变化的自适应性. 同时,从理论上分析了RHDHP方法的收敛性以及闭环系统的稳定性.最后,通过仿真验证了所提方法的有效性.

• 移动机器人导航与对抗控制的强化学习方法研究

  蒋坤,操菁瑜,柳文章,孙长银,董璐

  传统机器人导航和决策方法过度依赖于高精度地图的构建,且难以适应动态复杂的应用场景.此外,现有基于机器学习算法的导航和控制方法在真实系统中存在着泛化和迁移能力不理想的缺陷.针对上述问题,本文提出了一种基于多模信息融合和强化学习框架的移动机器人导航和实时对抗方法.首先,利用不同类型的信息预处理模块对机器人采集到的RGB图像、激光雷达数据和其他向量信息进行预处理并融合,实现了机器人对环境的全面感知. 然后,基于动作网络直接输出机器人运动控制指令,完成了无模型情况下对机器人端到端的控制.进一步的,在仿真系统中充分考虑现实环境中的噪声和动态因素,利用迁移到实体机器人上的测试数据对模型进行微调和修正. 最后,在仿真环境和真实搭建的环境中开展不同难度导航和实时对抗任务的实验,验证了所提出的基于强化学习的机器人导航和实时对抗策略的有效性.

• 随机混合系统模拟物理状态的工业信息物理系统动态风险评估

  刘鹏,孙子文

  作为工业4.0的核心要素,工业信息物理系统(ICPS)被广泛运用于配水、医疗、电网等基础领域.同时,针对ICPS的网络攻击也日益增多.为评估网络攻击给ICPS造成的风险,针对网络攻击下物理状态会发生不确定演变的情况,本文给出一种从信息域到物理域的动态风险评估模型.首先,该模型使用拓展贝叶斯攻击图计算物理设施被网络攻击破坏的概率;然后,依据攻击成功概率与传感器的测量新息,采用随机混合系统模拟系统物理状态演变.最后, 该模型使用灰色关联度分析法实现物理状态变化到系统风险值的转化,实现对系统风险的动态评估.使用智能配水系统作为仿真对象,模拟结果验证了所提出模型的有效性.

• 连续搅拌反应釜的预定义时间滑模控制

  单文悦,辛丽平,张静,牛先铎,孙国法

  连续搅拌反应釜(CSTR)是化工过程工业中常用的反应容器.为进一步提升CSTR系统的动态性能和静态性能, 本文针对一类含有未知干扰的CSTR系统提出一种基于预定义时间的滑模控制算法.为使CSTR系统在预设时间内稳定,并解除系统初始状态对稳定时间的约束,基于预定义时间控制理论建立了系统稳定时间和控制参数的显示关系;为减小滑模控制器的抖振,采用tanh函数代替传统符号函数sgn设计控制律;采用MATLAB仿真实验验证所设计控制方案的有效性和可行性;通过与现有有限时间控制方法进行仿真结果对比,检验本文设计方法的优越性.研究结果表明,本文方法在保持良好静态性能的同时,具有更强的抗干扰能力和更快的收敛速度.

• 高速列车的ACPI速度控制策略研究

  张昌琪,曾喆昭,曾 鹏

  针对高速列车运行时的速度跟踪控制问题,提出了一种应用自耦PI(ACPI)控制的速度跟踪控制方法.该方法将列车所受阻力和外部扰动等一切扰动定义为总扰动,进而将高速列车非线性模型映射为一个等价的线性扰动系统模型,据此建立了一个受控误差系统,并根据ACPI控制理论设计了高速列车速度控制器.通过理论证明了控制系统的鲁棒稳定性和抗扰动鲁棒性.仿真结果表明:在直线路线上行驶时,使用自抗扰控制器的速度跟踪最大跟踪误差是自ACPI控制器的1.5倍;在有弯道、斜坡、隧道等特殊路线上行驶时,使用滑模控制的速度跟踪控制器跟踪误差是ACPI控制器的105倍,仿真实验验证了本文控制方法的有效性和优越性.相比于基于滑模控制和自抗扰控制的速度跟踪控制器,本文控制方法具有控制器结构简单、参数少等突出优点.

• 基于变分客观模糊辨识的态势预测

  王娜,张鑫海,常娅明

  针对网络安全态势数据具有较强的非平稳性和随机性,为提高网络安全态势预测的精度,提出一种基于变分客观模糊辨识的态势预测方法.首先,引入变分模态分解,并与动态时间规整方法相结合,来对原始态势数据集进行分解和重构,以提高该数据集的平稳性并减少分解后的模态个数,从而降低后续模型预测的误差和训练成本;然后,利用偏自相关分析确定T-S模型的输入变量,并结合客观聚类分析和模糊c均值聚类,来直接获取紧凑而准确的T-S模型结构,从而确保所建预测模型的精确性;最后,通过标准网络入侵检测数据集NSL-KDD的仿真来验证所提方法的有效性.

• 融合拼接注意力机制的船舶轨迹预测方法

  吴跃高,俞万能,曾广淼,商逸帆,廖卫强

  船舶轨迹预测对船舶的航行安全有着重要的价值,为提高对船舶未来轨迹的预测精度,本文将基于拼接注意力的序列到序列模型(Seq2Seq-CA)与模型预测控制(MPC)相结合,提出了一种新的船舶轨迹预测方法.通过在Seq2Seq中引入拼接注意力机制,增强了模型对序列特征的理解.为进一步提高模型预测轨迹的准确性与运动合理性, 采用MPC对预测轨迹概率分布进行纠正,得到最终的输出轨迹.在训练和测试的过程中,为提高对序列数据的利用率,随机初始化序列的起始位置并使用滑动窗口法对序列进行读取.在自动识别系统(AIS)数据集上测试轨迹预测方法性能,根据定量分析,Seq2Seq-CA相较于原Seq2Seq提高17.2%的预测准确性. 通过结合MPC进行轨迹纠正后, Seq2Seq-CA的预测准确性、鲁棒性分别提升39.9%和9.2%. 根据定性分析,本文提出的预测方法在不同船舶运动模式下均能更准确合理地预测船舶的未来轨迹.

• 基于强化学习的一类不确定非线性系统的最优输出调节

  齐佳鑫,孟桂芝

  本文针对一类由线性中性稳定的外系统驱动的具有未知非线性函数和外界扰动的非线性系统的最优输出调节问题,提出了一种基于强化学习中的评价–执行网络算法的自适应最优控制策略.首先,根据调节器方程是可解的条件和坐标变换,将不确定非线性系统的输出调节问题转化为镇定问题,利用径向基神经网络去逼近未知非线性函数,设计具有内模的神经网络自适应观测器去估计不可测的状态;然后,设计了基于强化学习的自适应内模,提出了与内模相关的代价函数,并且在反步法的每一步中都运用基于评价–执行网络的近似最优算法,保证了所有的虚拟控制器均为最优,同时结合动态面技术避免了反步法中的“复杂度爆炸”问题;最后,通过所设计的最优自适应输出反馈控制器,不仅使得提出的价值函数达到最优,而且还确保了闭环系统的信号半全局最终一致有界且跟踪误差在期望的任意精度内.数值仿真验证了所提出方法的有效性.

• 控制器动态线性化互联电力系统数据驱动负荷频率控制

  张岩,卜旭辉,陈宗遥

  本文针对复杂电力系统难以准确建模、系统参数扰动和非线性物理限制引发调频性能下降的问题,提出一种基于控制器动态线性化技术的数据驱动负荷频率控制算法.首先,将非线性互联电力系统等效为动态线性函数模型,利用自适应观测器获取系统伪偏导数的估计值.假定理想控制器存在,给出其等价的参数化可实现控制器形式. 其次,构建一个长短期记忆神经网络对控制器参数进行在线整定.在理论上严格证明了闭环电力系统的稳定性和观测器估计方法的收敛性.最后,在互联电力系统上仿真验证了本文负荷频率控制算法在独立于电力系统的模型信息,且不测量系统状态信号情况下,实现频率调节的有效性.

• 具有边界值未知控制增益和输出约束的多机械臂有限时间控制

  李绍宇,王福杰,钟金明,李醒,郭芳,秦毅,孙泽文

  针对具有边界值未知控制增益和输出全状态约束的多机械手协同搬运系统,提出一种基于积分障碍Lyapunov函数和径向基函数神经网络的鲁棒有限时间分布式自适应控制算法.该算法采用自适应径向基函数神经网络逼近系统的未知项,利用积分型障碍Lyapunov函数保证输出的位置和速度信号不违背约束,并通过包含控制增益未知下确界的Lyapunov函数和在控制律中引入辅助项调节参数,在无需获取边界值信息的情况下实现了对未知控制增益的补偿.最后,结合有限时间稳定理论和反步式控制框架,实现了系统的位置、速度和内力误差在有限时间内有界收敛.

• 基于长短时记忆神经网络的降压变换器自适应控制

  贺伟,严佳成,周旺平,李洪杰

  基于深度强化学习的无模型控制方法将避免系统建模的复杂过程,回避较难处理的非线性系统控制问题,且具有优良的鲁棒性.本文针对带恒功率负载的直流降压变换器系统,基于长短时记忆神经网络提出一种无模型自适应控制策略.首先,定义一种由连续电压误差信号组成的状态空间,此状态空间将误差信号构建为控制算法的输入状态;其次,基于参考电压构建离散动作空间并设计奖励函数,动作空间将算法输出转换为占空比,并基于被控系统下一时刻状态给予一个奖励信号评判算法控制效果;然后,将长短时记忆神经网络作为双深度Q网络的状态动作价值函数估计器,计算输入状态下各个决策的Q值,并选取Q值最高的决策作为最优决策输出;最后,对本方法控制下的带恒功率负载的直流降压变换器系统进行仿真和实验研究.实验结果证明,该控制策略具有优良的跟踪给定性能,当存在外界扰动时,该控制策略作用下的系统具有良好的鲁棒性.

• 基于改进无模型自适应控制算法的无人艇路径跟随控制

  包涛,陈卓,周则兴,郭煜,何芸倩

  针对无人艇在路径跟随控制中由于风浪流等环境干扰或自身状态改变,导致路径跟随控制效果下降的问题, 提出一种基于改进无模型自适应控制(IMFAC)算法的改进视线法路径跟随控制器.文章首先针对传统视线法设计了自适应前视圆以减小无人艇转向误差;针对无模型自适应控制算法设计了虚拟输出项以满足算法运行条件,同时利用添加的微分项实现了算法后期的快速收敛;针对无模型自适应算法较多的初始参数利用细菌觅食算法进行了预寻优,进一步保证了控制器的快速性;最后,通过半物理仿真试验以及实际水域实艇试验验证了所涉及算法的抗干扰性和有效性.

• 双臂机械手组合设备在清洁情况下的调度优化

  朱清华,潘泓廷

  在半导体晶圆加工过程中,组合设备中的加工腔环境达到污染阈值时需要进行清洁以确保加工晶圆质量.针对存在晶圆驻留时间约束及并行加工腔配置的双臂机械手组合设备,在一个加工腔达到污染阈值需进行清洁操作的情况,本文研究了机械手的调度.由于加工腔需清洁,组合设备的生产周期会变长.为此,本文提出了加载虚拟晶圆的方法来延长生产周期并使机械手的活动顺序与清洁前保持一致,使得清洁操作能获得足够的时间来完成.在确保正常运行的加工腔中晶圆的驻留时间约束得到满足的条件下,根据各步骤的工作负载平衡的不同情况,提出算法采用解析式推导计算新的生产周期和机械手等待事件的持续时间,使组合设备进入暂态进行清洁操作以及使组合设备恢复到稳态过程运行.本文提出的多项式复杂度的算法,提高了双臂机械手组合设备在清洁情况下的生产效率.

• 基于自适应预设时间趋近律的双馈风机最优滑模控制

  陈玉全,孙运康,马成,王冰

  针对含有匹配扰动的双馈风机功率跟踪控制问题,本文提出了一种基于新型自适应预设时间趋近律的最优滑模控制方法.首先,根据线性最优反馈控制理论设计了最优积分滑模面,有效地改善闭环系统在滑模运动阶段的动态响应特性;然后,本文设计了一种参数更少,结构更简单的自适应预设时间趋近律,利用正弦函数的周期性实现了滑模面的预设时间到达,并提升了滑模面到达时间对滑模面初值的鲁棒性;最后,将所提方法推广至二阶滑模情形,通过对符号函数进行积分,消除了控制器中的抖振现象,并通过大量的仿真案例验证了所提结论的正确性和有效性.

• 对抗网络环境下的高阶多智能体事件驱动控制

  郑维,傅乐平,王洪斌

  本文为了解决通讯拓扑图为结构平衡无向拓扑图的条件下,存在对抗网络的多智能体系统中的事件驱动控制问题,通过状态反馈信息设计静态事件触发条件,同时结合自适应控制方法,提出一种基于静态事件触发机制的分布式控制策略.该控制策略减少了控制器的更新频次,缓解了系统的通信压力.文中采用Lyapunov稳定性理论,证明了在该控制策略下,存在输入非线性扰动的多智能体系统状态在固定时间内能够工作在二部一致状态,且系统内不存在Zeno行为,同时也避免了由初始状态随机变化引发的系统收敛时间不确定的问题.最后,仿真结果表明该分布式控制策略具有良好的控制性能.