2020年, 第27卷, 第11期　
刊出日期：2020-11-20

  

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  C3+ATO 系统模式转换功能建模与仿真验证研究#br#

  张振海, 姚婕

  控制工程. 2020, 27(11): 1851-1858.

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  C3+ATO 系统在控制列车运行方面发挥重要作用且其功能关乎列车自动驾驶运行安全。为保障高速铁路 C3+ATO 系统功能安全，提出一种基于时间自动机的系统功能建模与仿真验证方法。以车载设备模式转换功能为例，根据 C3+ATO 系统规范中的功能需求，建立各组成设备的时间自动机模型，然后通过通信事件构成时间自动机网络模型；生成对应流程的消息顺序图并对系统安全性、可达性、存在性进行验证，并在 C3+ATO 系统仿真平台验证。仿真验证结果表明，该模型满足 C3+ATO 系统的功能属性要求，为后续 C3+ATO系统设计开发、测试试验、实际应用及相关规范完善提供理论参考。
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  基于大数据的城市空气质量时空预测模型

  杨张婧, 阎威武, 王国良, 车继勇

  控制工程. 2020, 27(11): 1859-1866.

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  针对常用的基于数据驱动的空气质量预测方法只考虑当地站点时序特性的缺陷问题，提出一种时空特性的空气质量预测算法，通过长短期记忆网络(Long Short-term Memory, LSTM)构成 Sequence to Sequence 范式处理时间序列的变长输入与输出，获取本地 PM2.5时间序列规律；通过卷积神经网络(CNN)获取站点间的空间相关性及特征的进一步抽象，结合两类网络产生从结构上反映时间与空间相关性的预测结果。对比实验的结果表明，LSTM-CNN 混合模型在公开数据集上，与神经网络、回归树以及简单的 LSTM 系列模型相比，取得了更好的预测效果，证实所提算法的优越性能。

  
  
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  基于域适应支持向量回归的磨机负荷软测量 

  支恩玮, 任密蜂, 程兰, 阎高伟

  控制工程. 2020, 27(11): 1867-1872.

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  在工况改变时，湿式球磨机的实时数据和建模数据分布不一致，不满足机器学习的数据同分布假设，采用传统软测量方法将导致软测量模型失准和性能恶化等问题。为此，引入域适应思想，提出一种基于域适应支持向量回归的软测量模型，实现多工况下湿式球磨机负荷参数的准确测量。首先对多工况数据进行预处理并提取频谱特征，然后利用目标域中少量带标签样本数据所蕴含的特征信息和知识结构，提升源域数据构建模型对目标域数据的适应程度，最后对磨机负荷参数进行回归预测。实验结果表明，该软测量方法显著优于现有方法，适用于多工况下的软测量建模。

  
  
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  冷箱脱甲烷系统能量耦合建模与全局优化

  黄伶翔, 叶贞成, 沈菲菲, 钱锋

  控制工程. 2020, 27(11): 1873-1881.

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  乙烯分离装置中冷箱脱甲烷系统的冷量消耗占全装置的 50 %以上。采用 Aspen plus 对改进的前脱丙烷流程的冷箱脱甲烷系统以及乙烯、丙烯压缩透平系统进行能量耦合建模，其中分凝分离器(Dephlegmator)、脱甲烷塔、乙烯塔和压缩机等关键设备模拟结果与实际数据相对误差在 2 %以内。构建冷箱脱甲烷系统全局优化模型，根据生产工艺分析，确定优化变量为不同等级冷剂用量和裂解气出口温度，通过灵敏度分析得到优化变量对系统能量消耗和乙烯损失的影响。使用序贯二次规划法(SQP)求解有约束非线性规划模型(NLP)，优化后乙烯损失量由 71 kg·hr-1降至 35 kg·hr-1 高压蒸汽消耗总量减少 0.6 %，系统能量消耗和乙烯损失经济加权目标函数值较优化前降低 2.83 %，实现了系统能质高效利用。 
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  改进经验模态分解的电机轴承特征提取方法

  张习习, 顾幸生

  控制工程. 2020, 27(11): 1882-1891.

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  滚动轴承是电机的重要组成部分，也是出现故障较多的部位，对电机轴承进行特征提取方法研究对于其故障诊断具有重要的意义。首先，介绍了排列熵及其改进算法，并应用于电机轴承故障检测；其次，针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)的端点效应和模态混叠问题，提出了极值点对称延拓加聚合经验模态分解以及解相关算法和改进排列熵算法的混合算法(Modified Empirical Mode Decomposition, MEMD)，并应用于电机轴承故障特征提取；最后，利用概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN)对电机轴承故障特征进行了分类。结果表明，利用改进后的经验模态分解算法进行特征提取，可以明显提高故障分类的准确率。
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  基于概念格的云推理分类预测算法研究

  徐立, 白金牛, 孟海东

  控制工程. 2020, 27(11): 1892-1900.

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  针对传统云推理模型在推理过程中需要依靠专家经验确定“软与”算法的程度调节参数，在处理大数据集时需要建立大量规则以保证准确率等问题，提出采用概念格改进云推理模型。通过云发生器对数据进行云化处理，转化为可用不确定语言描述的定性概念，作为概念格所需的形式背景；分别构造属性概念格和决策概念格，挖掘数据集中的规则，使局部规则覆盖全局规则，解决传统云推理构建规则数量过多的问题，并代替传统的“软与”算法；采用概念格提取不确定性规则，作为云推理的规则前件，构建概念格云推理模型。实验使用 UCI 和实际工程数据集进行算法仿真和应用分析。实验结果表明改进的云推理模型提高了算法的时效性，且保证了算法的准确性。
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  基于多尺度分解的ELM炉温预测研究

  崔桂梅, 陈荣, 于凯, 张勇

  控制工程. 2020, 27(11): 1901-1906.

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  高炉数据的采样频率和各相物质的滞留时间不同呈现出多尺度特性，利用某钢铁厂采集的高炉生产数据，建立基于小波多尺度分解的极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的炉温预测模型。首先采用小波分解将硅含量和铁水温度等高炉过程参数的平稳时间序列分解为 3 个不同频率的细节信号和一个逼近信号；然后分别对每个细节信号和逼近信号建立 ELM 的子预测模型，将子模型的结果进行叠加，最终获得炉温的预测结果，并与其它预测模型进行比较；提出基于预测误差的概率密度函数的模型评价指标，该指标准确直观地反应了模型预测效果。仿真结果表明，该预测模型解决了多种采样频率的问题，其运算速度和预测精度大大提高，可为炉况的综合评价提供重要依据。
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  基于组合滑模的升力受限四旋翼轨迹跟踪

  陶少俊, 薛文涛, 杨晓飞

  控制工程. 2020, 27(11): 1907-1914.

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  针对升力受限的四旋翼无人机提出一种组合滑模控制器设计方法，以解决实际飞行中输入饱和、快速轨迹跟踪、机体参数和结构不确定性等问题。首先，将四旋翼无人机模型划分为全驱动子系统和欠驱动子系统两部分。然后，全驱动子系统采用非奇异快速终端滑模控制方法，欠驱动子系统采用双幂次滑模趋近律的滑模控制，进一步提高收敛速度，提升动态运动品质，增强抗干扰能力。最后，基于 Lyapunov 原理对子系统进行了收敛特性和稳定性分析。通过航点跟踪和连续轨迹跟踪的仿真实验，结果表明该控制方法的快速性、鲁棒性和优越性。
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  基于扫频的伺服控制系统自适应调节

  张秘, 尹显明, 钟伦超, 宋学文, 田川

  控制工程. 2020, 27(11): 1915-1920.

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  传统的 PID 控制存在参数难调、动态性能较差、动态响应较慢等不足。因此，需要寻求一种新的控制策略，改善动态性能，满足外部环境自适应要求，以提高伺服控制系统动态性能。在本文研究的伺服控制系统自适应调节基础上引入扫频算法，该算法通过频率扫描进行参数在线识别，识别结果根据自适应稳定性要求建立电机控制参数。通过这种方式，可以方便调试任何不同的伺服控制系统，让系统具有很好的动态性能。实验结果表明，提出的自适应控制较 PID 控制能达到很好的位置伺服效果，且整个系统具有更好的鲁棒性。
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  多约束条件下的动态柔性作业车间调度研究

  孙丽珍, 毕利

  控制工程. 2020, 27(11): 1921-1929.

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  针对柔性作业车间的特点，采用改进的遗传算法对该问题进行求解，设计了合理的染色体编码方案以防非法解的产生，通过结合给出的 ECO(Earliest Completion time of Operation)启发式规则产生初始种群并对遗传因子进行改进以加快收敛速度。同时，考虑到真实车间工件批量加入和机器故障的特点，提出 MCGI(Multi-constrained Greedy Insertion)的解码方案使得改进的遗传算法能很好的求解动态车间调度问题。最后，通过标准数据集验证了该算法的有效性，并用 8*8 数据集验证了该算法对动态事件的处理能力。
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  基于 STL 模型的月售电量综合预测方法

  刘莉, 王彦博, 庞新富, 耿赫男

  控制工程. 2020, 27(11): 1930-1936.

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  电力零售市场下的月售电量预测面向小规模用户的电力需求，相对于传统意义的负荷预测更易受季节和节假日因素的扰动。传统预测方法直接对电量序列建模预测并未考虑序列分量随时间变化规律，因此预测精度不高。本文提出一种基于 STL 模型的综合月售电量预测方法，首先利用 STL 模型特点设置季节分量变化率，针对季节拐点月份和非季节拐点月份的售电特性将其电量时间序列进行个性化分解，将影响月售电量的因素分解成季节分量、趋势分量和随机分量，然后考虑了 3 个分量随时间的变化特征，分别选取适当的模型进行预测，最后将各分量的预测值重构为月售电量的预测值。基于 R 语言编制了预测程序，并对某大学园区用电量数据进行案例分析，结果表明所提方法合理有效。
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  汽轮机主蒸汽压力优化研究发展综述

  牛玉广, 董竹林

  控制工程. 2020, 27(11): 1937-1946.

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  随着发电产能普遍过剩，电网对火力发电机组的调峰提出了更加严格的要求。为了提高火电机组部分负荷运行的经济性以及满足深度调峰要求，火电厂及科研单位开展了灵活性改造及部分负荷经济性的研究与探索。主蒸汽压力是重要热力学参数之一，优化初压可有效提高机组运行的经济性。文章介绍了影响滑压曲线的因素、主蒸汽压力优化的研究现状及其存在的问题，最后根据目前优化方法的不足之处，提出了几点建议。
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  基于时变预测优化 PID 的风电参与 AGC 方法

  丁稳房, 马艺菡, 毛雨阳

  控制工程. 2020, 27(11): 1947-1955.

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  在风电高渗透率的电力系统中，风电参与系统调频是保证其安全稳定运行的有效手段，但风电的不确定性，使该过程面临新的挑战。针对此问题展开研究，首先，构建虚拟惯性控制下，风电参与自动发电控制(Automatic Generation Control, AGC)一次调频的系统模型；其次，针对风电输出的不确定性，描述了风电参与调频过程中，风速变化对 AGC系统参数的影响；最后，设计了一种时变预测优化比例积分微分(Proportional Integral Derivative, PID)控制方法，以时变预测优化模型表征风速变化对系统参数的影响，以 PID 控制器对前级预测优化控制变量的输出结果进行调整。仿真结果表明：当风电参与电力系统负荷频率控制时，所提方法能够针对风速变化带来的 AGC 系统参数变化进行控制变量的动态调整，具有更好的频率控制效果。

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  Schauder 不动点与中立型随机动力系统的稳定性

  王春生, 李永明

  控制工程. 2020, 27(11): 1956-1961.

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  文章利用 Schauder 不动点方法研究了一类中立型随机动力系统，并给出了该系统零解指数均方稳定的条件。在研究中立型多变时滞随机动力系统的稳定性时，大多数专家采用的都是 Lyapunov 直接法和 Banach 不动点方法，Schauder 不动点方法还很少见。文章在证明过程中,根据系统多变时滞的特点，配对引入对应的函数来构造算子，相比以往的研究更加灵活。文章第一次尝试通过实例对 Lyapunov 直接法、Banach 不动点方法和Schauder 不动点方法在研究随机动力系统稳定性上的优劣进行了比较分析。文章的结果改进和推广了相关文献的结论，详见实例。
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  一种面向无模型系统的 PID 参数整定法

  胡迪锋, 周向阳, 刘瑛

  控制工程. 2020, 27(11): 1962-1969.

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  当前先进 PID 参数整定方法都是基于系统模型的，然而许多复杂系统无法用某一精确的数学模型进行描述。为此，提出应用响应面法与灰度分析对无模型系统进行 PID 参数整定。对于无模型系统来说，最好的评价标准是直接的输出响应，例如超调量、上升时间和调整时间等，所以无模型系统的 PID 参数整定是一个多目标优化问题。因此首先应用灰度分析对多个性能指标进行综合评估；然后应用响应面法建立 PID 参数与综合性能间的数学关系式，进而预测最优的 PID 参数组合；最后此方法应用于 3 种典型的系统以验证该方法的可行性。仿真结果显示使用该方法得到的 PID 参数组合的控制性能优于 Z-N 法与遗传算法，与粒子群算法不相上下，但搜索效率高于粒子群算法。
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  基于 ViBe 模型的 VOCs 泄漏自动识别算法

  吴苏保, 王慧锋, 颜秉勇, 万永菁, 张烨

  控制工程. 2020, 27(11): 1970-1974.

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  挥发性有机物(Volatile Organic Compounds, VOCs)是大气污染的重要来源，也是臭氧和有机颗粒物的重要前体物质，对人体和环境都有很大的伤害。LDAR(Leak Detection and Repair)技术通过定期检修设备与管阀件等 VOCs 主要泄漏源，对石化行业降本减排具有重要意义。针对当下红外摄像仪检测 VOCs 时，完全依赖人眼辨识泄漏发生与否的缺陷，提出基于简单且运算快速的 Visual Background extractor (ViBe)模型的 VOCs 泄漏自主辨识算法。为提高模型环境适应性，模型结合二值化和图像形态学开运算处理，以及 K-means++聚类算法，实现在原视频帧中框选出泄漏位置，为人工辨识泄漏提供帮助和参考。
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  改进自适应形态学滤波的滚动轴承故障检测

  周易文, 瞿家明, 王恒, 倪广县

  控制工程. 2020, 27(11): 1975-1979.

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  针对形态学滤波算法最佳结构元素尺度难以确定的不足，提出了峭度-均方根准则优化结构元素尺度参数，实现自适应滤波和故障信号特征频率提取。采用变分模态分解(Variational Mode Decomposition，VMD)对滚动轴承振动信号进行模态分解，根据互信息法选取有效模态分量进行求和重构；提出一种峭度-均方根准则自适应寻求最佳结构元素尺度，采用形态学滤波算法提取振动信号故障特征，并通过仿真数据与轴承全寿命实验数据开展了应用研究。结果表明，与粒子群算法优化和峭度准则优化结构元素的自适应形态学滤波等方法相比，能有效提取出滚动轴承故障特征频率，检测早期故障。
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  DPCA 与 GA-SVM 融合的智能台车液压系统故障诊断

  陈昭明, 徐泽宇, 赵迎

  控制工程. 2020, 27(11): 1980-1986.

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  针对智能台车液压系统故障原因复杂多样及故障诊断效率低等问题，提出动态主成分分析(DPCA)与遗传算法改进支持向量机(GA-SVM)相结合的液压系统故障诊断方法。首先，采用 AMEsim 软件建立液压系统仿真模型采集故障数据并进行预处理；然后采用DPCA 对故障特征向量进行降维，解除特征间的相关性和缩短训练时间；再运用遗传算法对 SVM 进行参数优化，将抽取出来的故障特征参数样本输入优化后的 SVM 中进行训练，获得分类模型，从而实现故障诊断。测试结果表明该方法的效率高于常规 PCA-SVM 及BP 神经网络，为台车设备的维修和保养提供了指导，具有良好的应用价值和前景。
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  基于慢特征分析的风机多模型叶片结冰检测

  刘俊, 姚邹静, 赵春晖

  控制工程. 2020, 27(11): 1987-1994.

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  风机在恶劣运行环境下常见叶片结冰故障，导致叶片变形，降低风力涡轮机效率，并影响电网的稳定性。由于风机的工作状态在不同的风速下非平稳动态变化，难以建立叶片结冰检测的全局模型，针对这种大范围非平稳变工况特性，我们提出了一种细粒度的状态分区算法。该方法将时间轴转变为风速轴，通过慢特征分析(Slow Feature Analysis, SFA)将整个样本划分为不同运行状态，然后为每个状态建立不同的子模型。建立子模型后，考虑到风电的动态特性，我们提出动态和静态指标相结合的监测方法。在线应用时，该方法可以通过风速快速地将每个新样本分配到不同的子状态模型进行精细监测。这种多模型划分与监测方法在风力机叶片结冰方面的实际应用中被证明快速有效。
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  基于机器视觉的工业仪表识别技术研究

  陈梦迟, 黄文君, 张阳阳, 吴元元, 李德文, 王昊

  控制工程. 2020, 27(11): 1995-2001.

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  提出了一种基于机器视觉的二维码辅助式工业指针式仪表识别技术方案。本方案将表盘信息编辑成信息帧并制成二维码粘贴在表盘上，在识别图像前先获取待识别仪表的特征信息并将其作为算法重要的参数来源，从而实现不同类型仪表的自适应识别。此外，方案还利用了二维码的定位和校正图案，通过透视变换对图像进行倾斜校正，克服了因拍摄角度倾斜所造成的图像畸变的影响。表盘与指针的定位提取则利用 Hough 变换实现。实验结果证明，算法在移动终端上具有良好的识别效果及鲁棒性。
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  基于工业数据的溶剂脱沥青装置多工况建模

  陈鹏宇, 隆建, 杨明磊, 钱锋

  控制工程. 2020, 27(11): 2002-2009.

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  作为重油处理的重要单元之一，溶剂脱沥青装置由于进料成分复杂，萃取过程中两相平衡数据过于庞大且难以获取，传统通过机理的建模方法较难适用。提出一种SDAE-FCM 工况分类法，借助于深度神经网络的自学习功能提取高维输入特征的同时降低输入维度，减少噪声对后续模型的影响；结合通过隶属度函数定义的模糊 C 均值聚类(FCM)算法对工况进行划分，缓解了由于进料性质波动和操作条件改变带来的工况漂移问题，较全局分析更具优势；采用基于树模型的集成学习方法针对不同工况分别建立产品收率和性质的模型。现场工业数据验证结果表明，该方法建立的模型，在预测脱沥青油(DAO)收率、残炭、硫含量、四组分等方面有较好的性能，可为实际装置的优化提供指导。
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  基于单片机的教室照明智能控制系统设计

  高淑芝, 李天池

  控制工程. 2020, 27(11): 2010-2015.

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  针对教室照明管理中电能浪费的现象，设计了教室照明控制系统。该系统以STC89C51RC 单片机作为控制装置的主要部件，采用热释电红外人体传感器检测人体存在信号，采用光敏电阻完成检测环境光的强度；根据教室合理开灯的条件，进行电路设计，通过对人体存在信号和环境光信号的识别和判断，完成对教室照明回路的智能控制。采用了照明控制系统后，可以根据不同场合、不同的人流量，进行时间段、工作模式的细分，把不必要的照明关掉，在需要时自动开启。该系统具有体积小，控制方便，可靠性高，可用性强，性价比合理等优点，很大程度上达到节能目的。
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  基于模糊宽度学习模型的光伏发电预测方法

  李润泽, 郭黎, 李保平, 姜斌

  控制工程. 2020, 27(11): 2016-2022.

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  太阳能是一种重要的清洁可再生能源，光伏发电可有效缓解现有能源危机和环境问题。然而光伏发电容易受到太阳辐射强度、温度等方面影响，具有明显的随机性和间歇性，对于大型光伏发电发展带来了挑战。本文提出基于模糊宽度学习系统(Fuzzy Broad Learning System, FBLS)的光伏发电预测方法，分析模糊宽度学习模型应用于光伏预测的可行性，然后采用 FBLS 对输入光伏电站历史数据进行离线训练，利用训练好的模型对光伏电站实时采集气象数据进行光伏功率预测。实验结果表明，本文方法在 RMSE 和 MAPE上均有明显降低，既能提高光伏预测精度，也能快速训练模型，解决了传统光伏预测方法复杂、模型训练时间长、网络参数多等缺点，具有明显优良的预测性能。
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  基于语音、表情与姿态的三模态普通话情感识别

  陈彩华

  控制工程. 2020, 27(11): 2023-2029.

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  为了克服单模态普通话情感识别效率低、可靠性差的问题，对情感识别非常重要的语音、表情与姿态三个模态进行特征层融合，提出普通话三模态情感识别方法。首先从语音声学、面部表情和运动姿态中分别提取不同的情感特征，然后采用改进的遗传算法IAGA 进行三模态情感特征融合，最后利用 SVM 分类器构建预测模型并完成情感识别。将三模态融合方法在 CHEAVD 中文多模态情感数据集进行测试，并和传统的单模态、双模态情感识别进行对比，实验结果表明，双模态融合的情感识别率要高于单模态，三模态融合的情感识别率高于双模态，验证了普通话三模态情感识别方法的有效性。
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  基于 SVR 的齿廓图像边缘失真补偿算法

  孙禾, 赵文珍, 赵文辉, 段振云

  控制工程. 2020, 27(11): 2030-2037.

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  为解决齿廓图像边缘光学失真影响齿轮视觉测量精度问题，采用双-K-交叉验证方法改进支持向量回归算法(SVR)的参数寻优，以提高 SVR 拟合精度、实现基于局部支持向量回归的齿廓边缘失真补偿算法(L-SVR)。根据渐开线直齿圆柱齿轮相邻同名齿廓相似性，在齿廓局部失真区域选取齿廓失真区域待补偿信号的相邻同名齿廓极径rk 、齿廓边缘信号 μk 、齿廓平均迹线 εk 、齿廓边缘信号动态分量υk 组成 L-SVR 算法输入自变量，分别获取齿廓边缘失真区域补偿信号υ * k 、 ε * k 、 μ* k 。实验表明，补偿信号与该齿廓经过严格清洗后未出现边缘失真区域时的测量信号具有极强的相关性。基于 L-SVR 补偿算法的测量结果接近齿轮测量中心测量结果、相对误差更小，能够满足齿轮视觉测量的精度要求。
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  信息集理论结合 SVM 的步态识别

  牟丽莎, 杨建, 刘述木, 彭莉娟

  控制工程. 2020, 27(11): 2038-2043.

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  针对现有的基于模型的方法在动作特征提取方面的局限性，提出了一种新的基于信息集理论和支持向量机相结合的步态识别方法。首先，基于信息集理论，从一个步态周期上所有帧中得到步态信息图(Gait Information Image, GII)，然后提取具有能量特征的步态信息图(GII-EF)和具有 sigmoid 特征的步态信息图(GII-SF)。在获取有效的步态特征后，利用支持向量机(SVM)分类器识别步态。最后，在具有服装变化的 SOTON 小数据集和动作变化较大的 Weizmann 数据集上进行实验。实验结果表明，利用提出的方法获得的步态特征鲁棒性较强，且该方法取得了较高的识别精度。
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  一种新型的射频识别系统双向认证协议

  邹同浩

  控制工程. 2020, 27(11): 2044-2048.

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  在传统的 RFID 系统中，服务器与读卡器之间是通过有线方式进行信息交换的，但随着社会的发展，传统的 RFID 系统无法满足人们的需求，因此逐渐出现了无服务器的移动式 RFID 系统。针对现有的大多数协议仅适用于传统的 RFID 系统，无法适用于无服务器的 RFID 系统，文中给出一个适用于无服务器的 RFID 系统认证协议。为减少电子标签端门电路总个数，文中协议仅采用伪随机函数对要发送的信息进行加密；读卡器及电子标签均采用随机数的机制来保持消息的新鲜性，且随机数加密后再发送，能够抵抗攻击者发起的穷举攻击。将协议与其他协议进行安全及性能对比分析，文中协议具备较高的安全需求及计算量低特征；仿真实验结果表明文中协议能够抵抗常见类型的攻击，适用于现有无服务器的 RFID 系统。
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  基于 α 算法改进的标签所有权转移方案

  占善华

  控制工程. 2020, 27(11): 2049-2054.

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  标签使用过程中，所有权归属者经常发生变更，为保障变更前后不同用户隐私信息安全，文中给出一种基于 α 算法的超轻量级的所有权转移方案。方案采用一种自定义的α 算法实现对信息加密，其 α 算法基于按位运算设计实现，并结合加密信息汉明重量不同进行不同方向循环移动及取反操作；根据 α 算法定义，α 算法具备较好安全需求，且符合低计算量要求。从性能及安全角度分析多个方案，文中方案确保安全前提下，能够降低整体计算量。