控制工程

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韩红桂, 王童, 伍小龙, 乔俊飞

控制工程. 2022, 29(10): 1729-1735.

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针对城市污水脱氮过程中的非线性时变特性与强扰动问题，提出一种自适应模糊滑模控制策略。首先，结合模糊控制和滑模控制方法，建立了适用于城市污水脱氮过程的自适应鲁棒控制结构；其次，基于滑模面对系统的动态影响，设计了控制参数实时调整方法；最后，依据李雅普诺夫理论，证明了控制系统的稳定性。基于国际基准仿真平台的实验结果，验证了所述方法的有效性。所述方法可以自适应调节参数以适应工作环境的变化，从而能在环境复杂变化的城市污水脱氮过程中改善控制性能，保障系统长期可靠运行。

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基于双线性模型的稀土萃取过程优化控制

陆荣秀, 陈赫鹏, 杨辉, 朱建勇

控制工程. 2022, 29(10): 1736-1742.

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针对稀土萃取过程的强非线性、过程的控制通常由经验丰富的工人手动调节、效率不高等问题，提出一种基于双线性模型的稀土萃取过程控制方法，实现稀土萃取过程的自动调节。首先，以物料平衡方程为基础，结合稀土萃取过程动态特性，进行机理分析，确定模型形式；然后，对模型进行分段集结降阶简化，通过工业现场采集的数据，采用最小二乘法对模型参数进行辨识，建立具有状态滞后的双线性模型，运用广义预测控制方法实现各控制流量的优化控制；最后，基于 CePr/Nd 萃取过程动态数据进行仿真实验，并与文献[11]的逐点线性化方法进行对比，证明了方法的有效性。

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基于特征气体加权的油浸式变压器故障预报

朱建勇, 凤冰霞, 杨辉, 聂飞平

控制工程. 2022, 29(10): 1743-1751.

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电力变压器担负着电网中电能变换与传输任务，是电力系统安全可靠、经济优质运行的重要保障，减少和防止其故障发生对电网意义重大。首先，针对时序数据样本的相关性，为减少时间序列间隔与数据变化给预测模型带来的影响，通过分析气体浓度的历史数据，对其迭代计算 GM(1,1) 模型中背景值系数，优化准光滑数列的平移量，得到最佳背景值系数序列，提出了基于改进背景值系数序列的灰色模型；其次，对预测气体加权处理，采用表征变量关联程度的互信息方法确定特征气体的权重；然后，建立基于 PSO-LSSVM模型的多分类变压器故障诊断器；最后，仿真实验验证了所提方法的有效性。

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数据驱动的发酵过程 pH 值控制策略

高雅文, 王志国, 刘飞

控制工程. 2022, 29(10): 1752-1757.

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针对发酵过程中 pH 值的精确控制问题，提出了一种基于数据驱动的 PID 参数自整定控制方法。首先采集系统闭环工作数据，构造当前时刻的“数据向量”，并以特定格式存储于数据库；再利用相似性度量算法获得 PID 控制器的初始预测参数；若控制回路性能不理想，则使用优化方法整定控制器参数。然后将优化后的参数补充到数据库中，以开始新的迭代优化。最后通过仿真对所提方法的跟踪性能和抗干扰性能进行测试，实验结果证明了其有效性。

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基于交互多模型粒子滤波的污水毒素浓度估计

赵珂, 赵顺毅, 刘飞

控制工程. 2022, 29(10): 1758-1767.

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为了更准确地描述各随机因素干扰下细胞毒性过程的动态，结合细胞毒性的基本模型构建了细胞毒性随机混杂模型。基于所建立的模型，将细胞增殖的动态作为评估污水处理过程出水质量的间接指标，利用交互多模型粒子滤波算法提出了一种污水处理过程出水毒素浓度的早期估计方法。交互多模型粒子滤波在过程模式随机变化的情况下可以获得良好的估计效果，同时在运行过程中，采用粒子的加权交互来解决所需粒子数随时间指数增长问题，保证估计速度的同时又具有较高的精确性。不仅能够实时在线进行毒素浓度估计，而且避免了采用高效液相色谱法和液相色谱质谱法对主要毒物浓度的离线测定所需要的高昂成本，可以作为传统化学分析方法的一种高效、经济的补充方法，用于污水处理质量的监测和预警。

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基于工况差异度量的多源即时学习软测量

徐志强, 王芳, 程兰, 陈泽华, 阎高伟

控制工程. 2022, 29(10): 1768-1773.

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历史数据库中各数据集之间存在工况差异，会在一定程度上降低即时学习方法在非线性工业过程数据上的预测精度。针对多工况问题，研究了一种基于工况差异度量的多源集成即时学习软测量模型，首先，采用公共差异信息提取方法(JIVE)提取各过程的特殊信息，并以当前过程作为查询域；然后，计算其与各历史过程的特殊信息之间的 KL 散度，并得到最近邻域；最后，利用得到的最近邻域与对应的度量信息建立多源集成即时学习模型并得到加权预测结果。通过田纳西-伊斯曼(TE)多工况过程数据仿真结果表明，该方法可以有效地提升软测量模型的预测精度和稳定性。

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工业以太网信息安全通信方法的研究与实现

王靖然, 刘明哲, 徐皑冬, 孙越, 周秀芳

控制工程. 2022, 29(10): 1774-1779.

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在工业互联网 IT/OT 相互融合的发展趋势下，工业控制网络的信息安全问题愈加凸显。分析了工业以太网存在的主要信息安全问题以及通用的解决办法，基于 TLS 协议进行安全通信设计，但是考虑到基于 TLS 协议的安全通信方法存在一些工业应用场景限制，所以针对工业以太网协议改进了安全设计，并以 Modbus/TCP 协议为例进行了实验测试和方案有效性分析。实验结果表明，该方案能够满足工控系统对信息安全的要求，有效防止数据窃听、篡改和伪造等常见网络攻击。

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基于分解重构 LSTM 的氟化工产品价格预测方法

郭瑞昌, 童继红, 冯毅萍, 江永忠, 金炫智, 祝树平, 刘浩宇, 伊晓成

控制工程. 2022, 29(10): 1780-1787.

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企业利润受产品价格波动影响，深入分析产品价格变化趋势可以显著提升企业的市场竞争力。由于传统产品销售价格分析无法有效预测市场变化，提出一种基于分解重构的长短期记忆(LSTM)方法，对氟化工产品价格进行分析和预测。该方法首先对特征数据进行预处理，包括缺失值、异常值和归一化处理；然后通过相关系数进行特征选择，并基于集成经验模态分解(EEMD)挖掘数据隐含信息，采用动态时间规整(DTW)算法进行聚类和重构，进而建立 LSTM 模型进行预测。实验表明，该模型可以提升预测精度、降低计算复杂度，且优于人工神经网络(ANN)和最小支持向量回归(LSSVR)等基准模型。

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硬盘故障预测模型的建立与实现

李港, 李莉, 林国义, 董怡

控制工程. 2022, 29(10): 1788-1792.

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数据云存储服务对设备可靠性有着较高的要求，而在数据云存储服务中作为主要存储介质的硬盘，其故障是普遍、复杂且级联的。因此，通过预测硬盘故障发生并提前转移或备份数据的主动型容错技术就成为了规避损失的研究重点。为了减少因设备故障发生而造成的对企业的收入损失，基于门控循环单元的故障预测方法被提出。声明了过渡样本的概念，并论述了数据中过渡样本将导致模型泛化能力变差。为了解决过渡样本对模型泛化能力的影响，提出了一种名为平滑编码的编码方法，成功地将平滑编码和基于门控循环单元的故障预测方法应用于硬盘故障预测。

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小波神经网络预测控制研究及油田生产应用

刘宝, 杨金莹, 吴宗德

控制工程. 2022, 29(10): 1793-1799.

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针对油田注采系统的时变性易导致传统控制算法控制效果不理想的问题，提出一种小波神经网络预测控制算法。小波神经网络预测控制算法由小波神经网络在线学习算法、小波神经网络模型的构建和小波神经网络线性预测控制算法组成，通过实时在线调整参数，克服控制过程中时变引起的模型失配。控制仿真结果表明，小波神经网络预测控制算法相对于其他控制算法，具有较好的控制性能，并能有效地改善油田注采系统的注水控制效果。

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改进麻雀搜索算法在三维路径规划中的应用

白文杰, 贾新春, 吕腾

控制工程. 2022, 29(10): 1800-1809.

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为了提高麻雀搜索算法(SSA)在三维路径规划中的精度和搜索能力等性能，首先提出一种改进搜索策略的 SSA*， SSA*有着较大的搜索范围和较快的收敛速度，能在规定的迭代次数内生成一条有效路径。其次，在 SSA^*的基础上，提出另外两种改进 SSA 来进一步提高 SSA 的性能，分别为蚁群优化-麻雀搜索算法(ACO-SSA^*)与带有基于排序局部搜索(SLS)机制的 SSA^*-SLS。在 ACO-SSA^*中，种群中的个体采用蚁群优化算法来生成有效的初始路径，提高了初始解的质量，保证了寻径的稳定性和收敛精度。在 SSA^*-SLS 中，通过引入一种基于排序的局部搜索机制 SLS，帮助算法跳出局部最优，搜寻更佳的路径。最后，仿真结果表明，与传统 ACO 相比，所提算法有着更强的探索能力以及更高的搜索精度。

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基于 MobileNet 的海流透平机叶片附着物图像诊断

刘然, 杨鼎鼎, 王天真

控制工程. 2022, 29(10): 1810-1815.

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基于电信号的故障诊断方法适用于海流透平机叶片不平衡故障，却不适用于平衡故障。为解决基于电信号的方法无法对平衡故障进行诊断这一问题，利用轻量级神经网络对不同故障类型的图像进行分类，从而实现海流透平机叶片故障诊断，并且该方法可以减小参数量，降低计算设备的硬件要求。首先，使用绳子模拟附着物，缠绕于海流透平机叶片以模拟海底生物附着过程；然后，采集不同附着程度的图像；其次，对图像数据进行筛选、分类，组建数据集；最后，利用 MobileNet 对不同附着程度的海流透平机叶片进行诊断。实验结果表明该方法具有良好的效果。

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考虑过程效率和气体性质的功交换网络集成

杨森, 张桥

控制工程. 2022, 29(10): 1816-1820.

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在化工过程中，压缩功是一种很重要的机械能，可以通过对功交换网络进行集成实现压缩功的节约。考虑直接功交换器的工作效率以及真实气体压缩因子，通过构建分级超结构，以压缩功公用工程最小化为目标，建立了混合整数非线性规划模型。根据功量交换器的压力约束与流股的不分流约束，得到了直接功交换网络中高压流与低压流的匹配关系和最优的功交换网络。案例分析结果表明，优化后的功交换网络的压缩功公用工程比现行网络减少了 21.2%，且与传统方法相比，本方法由于考虑了气体真实性质和过程效率，因而结果更接近实际、更加可靠。

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基于注意力机制的 Multi-head CNN-LSTM 软测量建模

罗顺桦, 王振雷, 王昕

控制工程. 2022, 29(10): 1821-1828.

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软测量建模通过选取辅助变量，建立辅助变量与关键质量变量关系，能够高效地实现对关键质量变量的预测。然而当辅助变量维数较高，且对关键质量变量的影响程度不一时，网络预测误差将较大。针对这一问题，提出一种基于注意力机制的 Multi-head CNNLSTM 模型，首先根据辅助变量自身属性和特点将其切分成多组子变量后，使用多组独立并行工作的 CNN-LSTM 群对其子变量进行单独处理；再提取各组子变量上的特征向量，融合注意力机制，实现子变量特征向量的权重分配。所提算法不需提前根据工艺知识选择辅助变量，而是通过深度学习机制自动选择特征；最后，在乙烯精馏塔塔顶乙烷浓度软测量建模中进行应用，所提模型的预测精度优于 LSTM 以及 CNN-LSTM 软测量模型。

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基于 MIV-RBF 神经网络的主蒸汽流量软测量方法

孙剑, 蒙西, 乔俊飞

控制工程. 2022, 29(10): 1829-1834.

摘要 ( )

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在城市固体废弃物焚烧(municipal solid waste incineration, MSWI)过程中，主蒸汽流量对锅炉机组运行状况、性能监测、过程控制起着至关重要的作用。针对主蒸汽流量难以实时检测的问题，提出了一种基于平均影响值(mean impact value, MIV)和径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的主蒸汽流量软测量方法。首先，根据实际生产过程中锅炉的工艺特点，基于机理及经验知识选取与主蒸汽流量相关的变量；然后，采用 MIV算法进行特征选择，确定软测量模型的辅助变量；最后，通过 RBF 神经网络建立主蒸汽流量软测量智能模型。实验结果表明，建立的 MIV-RBF 软测量模型能实时精准地检测主蒸汽流量，验证了所提方法的有效性和可行性。

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改进多维本质时间尺度分解的厂级振荡检测

王宇红, 高志兴

控制工程. 2022, 29(10): 1835-1840.

摘要 ( )

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随着现代工业的发展，控制回路的厂级振荡检测已成为控制性能评估的重要研究内容。针对多维本质时间尺度分解(MITD)算法在分解复杂的多维信号时无法较好地提取原信号的局部特征的问题，提出了一种改进的多维本质时间尺度分解(IMITD)。该算法通过对信号进行端点延拓、选取多维信号基线节点和增加筛选内循环的方法，更好地保留了原信号局部特征和时频信息，在控制回路的厂级振荡检测上提高了检测的准确性。仿真信号和工业实例验证了改进的多维本质时间尺度分解算法在工业多回路振荡检测中的优越性。

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等频工况下模块化多电平矩阵变换器电容电压控制

罗𮧵, 袁星, 杨子寅, 郑常宝

控制工程. 2022, 29(10): 1841-1849.

摘要 ( )

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面向交流输电系统的模块化多电平矩阵变换器(M³C)具有任意功率因数输入、任意幅值、频率、相位输出以及电平阶跃幅值低等优点。然而，等频工况下 M³C 电容电压会产生幅值较大的振荡，影响其安全稳定运行。提出一种等频工况下 M³C 电容电压波动抑制方法，通过叠加共模电压和注入环流与系统固有直流偏置分量相互抵消，解决等频工况下 M³C 电容电压低频振荡的问题。由 45 个子模块组成的 M³C 仿真模型验证了所提电容电压波动抑制方法的可行性和有效性。

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基于相关性即时学习法的阈值参数简化

曹向军, 杨鑫

控制工程. 2022, 29(10): 1850-1856.

摘要 ( )

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基于相关性即时学习法(Co-JITL)在对化工过程建立模型时，面对不同工况需要人为对多个参数进行调节，这导致模型在使用上缺乏便利性，也容易使模型陷入过拟合情况，不利于模型及时在线更新。针对上述情况，对相关性即时学习法的阈值参数进行简化，并使用仿真案例验证简化阈值参数后模型的预测精度及其应用在控制器设计中的控制效果。结果表明，简化阈值参数后的 Co-JITL 方法虽然会损失很少的模型精度，但是也能达到较为满意的预测和控制效果，并且与原方法相比，面对新工况时无需使用试错法去调节阈值参数，这将节约大量的离线优化时间，使该方法更加简单实用。

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基于 QCSSA-LSTSVR 的氧化铝质量预测模型

徐辰华, 陈瑞, 宋海鹰, 程若军, 何俊隆, 宋绍剑

控制工程. 2022, 29(10): 1857-1865.

摘要 ( )

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针对氧化铝焙烧过程氧化铝质量指标检测滞后的问题，提出融合最小二乘孪生支持向量机(LSTSVR)与量子混沌樽海鞘算法(QCSSA)方法，建立一种氧化铝焙烧过程的质量指标预测模型。首先，利用 LSTSVR 建立氧化铝质量指标预测模型；其次，针对 LSTSVR模型中核宽度系数和惩罚因子选取困难的问题，采用 QCSSA 进行 LSTSVR 模型结构参数寻优，利用 Logistic 混沌策略和量子局部搜索策略来提高 SSA 的全局寻优能力；最后，利用实际生产数据对所提方法进行实验验证。仿真结果表明， QCSSA 优化 LSTSVR 的方法具有较好的预测效果。

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基于贝叶斯网络的重介质选煤过程自愈控制

褚菲, 鲍文超, 傅逸灵, 王佩, 陈韬, 马小平

控制工程. 2022, 29(10): 1866-1873.

摘要 ( )

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重介选煤工艺由于其基础自动化程度低、操作环境复杂、操作条件波动大、异常工况频繁发生，严重影响了产品煤质和企业的综合经济效益。针对上述问题，提出了一种基于贝叶斯网络的重介质选煤过程自愈控制方案。在深入分析重介质选煤过程中常见异常工况发生原因及相应操作方案的基础上，建立能够提供实时控制决策的贝叶斯网络模型。该模型能够有效地结合定性专家知识与定量数据信息，并遵循后验概率最大的原则获取相应的控制决策，为排除异常工况提供决策依据。仿真结果表明，该方法针对重介质选煤过程中的异常工况，能够提供有效的控制决策，及时排除异常工况，保证生产安全。

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基于非策略 Q 学习方法的两个个体优化控制

肖振飞, 李金娜

控制工程. 2022, 29(10): 1874-1880.

摘要 ( )

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针对线性离散时间系统的非零和博弈问题，提出一种非策略 Q 学习算法。首先，提出非零和博弈优化问题，并且严格证明根据每个个体性能指标定义的值函数为线性二次型。然后，基于动态规划和 Q 学习方法，给出非策略 Q 学习算法，得到非零和博弈的近似最优解，实现系统的全局纳什均衡。此算法不要求系统模型参数已知，完全利用可测数据学习纳什均衡解。最后，算例仿真验证了方法的有效性。

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融合互信息与慢特性的火电机组异常监控

王小邦, 贺凯迅, 苏照阳

控制工程. 2022, 29(10): 1881-1886.

摘要 ( )

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以大型火电机组为研究对象，提出了一种基于互信息(MI)和慢特性分析(SFA)的异常工况检测方法，用于提高工业过程中异常工况检测的准确率和效率。首先，根据过程变量和故障标签的 MI 值选取高于设定阈值的过程变量；然后，利用慢特征算法提取出特征矩阵，使用两种新的指标计算统计量，通过潜在变量模型的慢特征来检测过程数据的异常；最后，将该方法应用于汽轮机和引风机异常工况案例中，与传统算法的对比实验分析表明该方法有较强的工程应用价值。

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基于有偏估计的近红外定量分析方法及应用

刘晶晶, 贺凯迅

控制工程. 2022, 29(10): 1887-1892.

摘要 ( )

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根据工况需求建立稳健性好的定量分析模型是使用近红外分析技术的关键。近红外光谱的波长点数多，实际工况中难以获得精确的无偏估计，可控的有偏估计更便于后续优化控制对产品目标属性的调优。鉴于此，提出一种融合互信息的光谱波长选择方法：根据光谱波长间的最大信息系数，选择与目标属性相关性大的波长，实现有监督波长选择。此外，融合即时学习，以有偏最小最大概率机建立定量分析模型，在保证有偏估计的同时提高了模型的自适应能力。工业案例验证结果表明，所提方法可有效提高近红外定量分析模型的精度，减少累积偏差。

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基于 IAFOA-GRNN 的井下配网单相接地故障辨识模型

付华, 刘雨竹, 徐楠

控制工程. 2022, 29(10): 1893-1900.

摘要 ( )

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为提高井下配电网单相接地故障选线效率及精度，提出首先利用粗糙集理论对采样数据进行信号强化，然后针对所得特征信号展开复小波分解，最终对得到的暂态分量进行归一化处理，以作为广义回归神经网络训练及测试的输入值。同时，根据智能融合思想，提出改进的自适应果蝇优化算法改善了传统算法搜索遍历性差、易陷入局部最优解的缺陷，对 GRNN 的平滑元素σ 进行全局寻优，建立最佳的故障馈线辨识模型。通过大量的ATP-EMTP 仿真实验可知，该选线模型具有训练速度快、误判率低的特性。

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基于贝叶斯网络的铜带表面缺陷图像分类

赵鹤, 杨晓洪, 李小彤, 张果

控制工程. 2022, 29(10): 1901-1906.

摘要 ( )

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铜带的表面质量是直接影响最终产品性能的参数之一，企业对铜带表面缺陷的有效检测能够及时发现问题并加以控制。稳定的缺陷图片获取系统和快速的分类模型都是在线缺陷检测的基础。首先，建立缺陷图像获取系统；然后，对缺陷图像进行去噪、增强处理，提取可以表达图像特征的信息，采用贝叶斯网络进行缺陷分类检测，并对 3 种贝叶斯网络进行了详细的评估和对比。结果表明，贝叶斯网络在铜带表面缺陷图像分类中具有稳定的网络结构和较好的缺陷识别效率，且计算结果稳定，运算时间短。

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基于信息图与 MK-MOMEDA 的齿轮箱复合故障诊断

单成成, 齐咏生, 高胜利, 李永亭, 董朝轶

控制工程. 2022, 29(10): 1907-1915.

摘要 ( )

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针对齿轮箱复合故障振动信号传递路径复杂多变，早期微弱故障信号易受到背景噪声的严重干扰，使得传统方法对复合故障冲击特征难以准确分离的问题，提出一种信息图和多点峭度最优最小熵解卷积修正(MK-MOMEDA)的复合故障诊断方法。首先，利用平均谱负熵所得的信息图选择最佳的带宽和中心频率对复合故障信号进行带通滤波，降低噪声成分的影响；然后，计算滤波信号的多点峭度谱，识别谱图中包含的故障冲击周期成分，并设定适当的故障周期区间，进行 MOMEDA 运算，提取不同的故障特征；最后，通过1.5 维能量谱进行特征增强，分析谱图中突出的故障特征频率，从而判别故障类型。实验平台模拟齿轮箱两种故障的复合情况，结果表明该方法能实现复合故障的准确分离。

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基于 VPLC 的工业智能照明控制系统的设计和开发

蒋涵元, 宋万军, 白龙, 李震宇, 张立岩

控制工程. 2022, 29(10): 1916-1920.

摘要 ( )

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工业生产车间具有空间大、灯具多、噪音大、作业环境恶劣等特点，难以应用现有楼宇智能照明控制技术，而传统控制模式普遍存在无效照明时间长、能耗大等问题。将工业互联网控制技术和智能照明控制技术相结合，研发了由可调光照明灯具、对射开关组、光照度传感器和工业服务器系统组成的基于软件定义控制技术(VPLC)的工业智能照明控制系统。采用模块化和微服务架构研发了由基于双对射开关组的人员识别模块、照明回路智能开关控制模块和智能调光模块等组成的智能照明控制系统。该系统根据车间人员进出情况和光照强度自动控制灯具开关和亮度调节。应用结果表明，该系统能降低照明灯具能耗，提高灯具使用寿命。

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刊出日期：2022-10-20

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