控制工程

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汤健, 庄家宾, 乔俊飞

控制工程. 2022, 29(11): 1921-1927.

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一次风含氧量和二次风速度是影响城市固废焚烧(MSWI)过程炉内烟气停留时间和挥发分积累浓度的关键因素。为优化设定上述参数进而为稳定燃烧状况提供理论支撑，采用计算流体力学(CFD)技术对北京某基于炉排炉的 MSWI 过程的炉内焚烧过程进行模拟。首先，对研究对象进行描述，接着给出了炉内焚烧过程的数学模型、模拟方法及仿真设置；然后，重点对炉膛内气相组分燃烧过程进行了模拟；最后，分析了一次风含氧量和二次风速度对炉内温度场和浓度场的影响。模拟结果表明：炉内 CO 积累量和最高温度分别随一次风含氧量和二次风速度的增加而降低，炉内温度场和浓度场的分布趋势受二次风速度的影响较小。上述结果为构建接近真实 MSWI 过程的焚烧机理模型提供了有效支撑。

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基于互信息 PSO-LSTM 的 SO₂浓度预测

金秀章, 李京

控制工程. 2022, 29(11): 1928-1932.

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针对电厂燃煤机组的 SO₂污染物排放问题，提出一种基于互信息(MI)和粒子群优化算法(PSO)的长短期记忆网络(LSTM)预测模型。利用 MI 筛选出与 SO₂入口浓度相关性较高的辅助变量，以实现辅助变量的降维。其次，通过 PSO 确定 LSTM 的最优参数组合，降低 LSTM 训练成本。最终，将选定的辅助变量作为 PSO-LSTM 的输入，实现对主导变量 SO₂ 浓度的预测。选取火电厂现场 DCS 数据作为测试数据，以检验模型在真实状况下的应用表现。实验结果显示，所建模型的均方根误差为 1.114 3、平均相对误差为 0.028 3，表明其预测精度远高于传统预测模型。

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电力系统的多角度鲁棒性分析方法

胡福年, 周冬玥, 陈灵娟

控制工程. 2022, 29(11): 1933-1940.

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随着现代社会信息化程度的不断提高，电力系统稳定运行的重要性也不断提高，然而其面临的各种危险仍然难以避免，因此提高电力系统面临灾害时的鲁棒性显得尤为重要。为探究电力系统的鲁棒性，从方法论的角度出发，基于复杂网络理论提出了一种多角度鲁棒性分析框架。建立了纯拓扑模型、介数虚拟流模型、电力系统实际流模型 3 种针对电力系统结构和功能鲁棒性分析的模型，并给出了相应的网络性能量化指标，实现了对电网鲁棒性的精确、高效评估。基于此方法，对电网进行了关键节点辨识，并模拟了系统在自然灾害、恐怖袭击、元件故障 3 种故障情形下的响应状态，以 IEEE118 为例进行了评估分析，验证了所提分析方法的有效性。

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基于 SSA-LERNN 的光伏出力超短期预测研究

王育飞, 倪安安, 朱里, 杨启星

控制工程. 2022, 29(11): 1941-1947.

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针对光伏发电功率模型预测准确度依赖数据质量的问题，提出一种结合奇异谱分析和局域情绪重构神经网络的超短期光伏发电功率组合预测方法。首先，利用奇异谱分析对实测光伏发电功率进行降噪处理，从复杂干扰信号中提取出平稳性好、可预测性强的有用信号。为解决奇异谱分析中参数选择主观性强、方法不系统的问题，采用基于搜索机制优化奇异谱分析参数的选取方法，以进一步提升降噪效果；然后，利用改进 C-C 法对降噪后的光伏发电功率时间序列进行混沌相空间重构，以深度挖掘数据隐含波动信息；最后，建立局域情绪重构神经网络预测模型捕捉相空间轨迹规律，超短期预测光伏出力。仿真结果表明，与局域情绪重构神经网络预测法以及边缘型人工情绪神经网络预测法相比，所提预测方法的预测准确性更高。

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基于智能优化算法的欠驱动机械臂位姿控制

黄自鑫, 秦翔宇, 陈振, 王乐君

控制工程. 2022, 29(11): 1948-1953.

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针对中间关节为欠驱动的平面机械臂系统，提出一种基于轨迹规划和跟踪控制的位姿控制策略，实现了系统位姿控制目标。根据系统控制目标，针对驱动连杆设计了一条连续的运动轨迹。其中，为了实现驱动连杆的控制目标，根据驱动连杆的初始和目标角度设计第一部分的运动轨迹；为了同时实现欠驱动连杆的控制目标，设计第二部分带有可调参数的轨迹。同时，通过差分进化算法对轨迹参数进行优化。并设计滑模变结构控制器使驱动连杆跟踪设计的运动轨迹达到目标状态。最后，仿真结果验证了该策略的有效性。

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一种基于 O-Z 源的光伏并网逆变器

罗𮧵, 潘永久, 周中正, 吕哲, 姜建国

控制工程. 2022, 29(11): 1954-1962.

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传统 Z 源逆变器(ZSI)存在体积大，电容电压应力高以及升压能力不突出等问题。通过使用高频变压器改进传统 ZSI 拓扑，提出了一种基于 O-Z 源的具有升降压能力的新型逆变器(O-ZSI)。其利用状态空间平均法，对新型逆变器的电路拓扑、稳态原理和动态模型进行了详细的分析，得到了该拓扑的升压比公式和传递函数；此外，比较了几种常见的 Z源逆变器与所提 O-ZSI 之间的特性参数，结果表明 O-ZSI 具有更高的升压能力、更低的电容电压应力，且能够有效抑制启动冲击电流。并在此基础上建立了基于 O-ZSI 的单级三相光伏并网系统的试验样机，实验结果验证了 O-ZSI 的可行性和有效性。

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基于改进 NSDE 算法的含风电场的经济环境调度

张磊, 肖健梅, 王锡淮

控制工程. 2022, 29(11): 1963-1973.

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随着以风能为代表的可再生能源接入电网系统，风电的随机性给原本的经济环境调度问题增加了不确定性和复杂性，采用传统方法难以获得经济可靠的解。针对风电的不可靠性，引入了高估和低估罚函数，建立考虑风电可用性的经济环境调度模型。对于传统差分进化算法求解此模型出现的收敛性和鲁棒性差的问题，提出一种改进的非支配排序差分进化算法来同时优化排放量和发电成本两个目标，对算法中的缩放因子和交叉概率进行自适应调整，增强全局搜索能力；改进精英保留策略结合基于熵的拥挤度评估方法，在有效提升收敛速度的同时维持了解集良好的分布性。将该方法在 IEEE-30 单元测试系统上进行了测试，实验表明，与其他算法相比，改进非支配排序差分进化算法(INSDE)算法在处理含风电场的经济环境调度(EED)问题上具有更强的寻优能力。

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基于引力搜索算法的造纸过程模型辨识

李政, 李俊红, 顾菊平, 华亮

控制工程. 2022, 29(11): 1974-1980.

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造纸过程是一个多输入多输出的过程，造纸过程的模型辨识具有重要的研究意义。建立了造纸过程的多输入多输出模型，采用引力搜索算法(GSA)对造纸过程的模型进行参数辨识，并将预测模型的预测输出与实际模型的输出作对比。同时，论文使用广义增广随机梯度算法(GESG)对该造纸过程的模型进行辨识，并将两种算法的辨识效果进行对比。结果表明， GSA 在造纸过程的辨识方面具有较高的辨识精度，预测模型的输出与系统输出较为吻合。相比于 GESG 算法， GSA 具有收敛速度快、辨识精度高等优点。在不同的噪声方差影响下， GSA 也能取得较好的辨识效果。该算法对造纸过程的参数辨识具有一定的可行性。

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基于滑模控制的多区域 V2G 系统的负荷频率控制

王政豪, 刘永慧, 苏庆堂

控制工程. 2022, 29(11): 1981-1988.

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新能源背景下，电动汽车(EV)作为可调度的储能装置能够辅助参与电力系统的负荷频率控制。以含风电及电动汽车的多区域互联电力系统作为对象，对多系统的负荷频率控制问题展开研究。首先，针对风电与电动汽车并网(V2G)引起的系统状态难以准确监测的问题，设计状态观测器对系统状态进行估计；然后，设计了基于观测器的积分滑模控制器，并利用线性矩阵不等式求解控制器参数；最后，以两个区域的电力系统为例进行仿真实验，仿真结果表明所设计的控制器能够有效克服负荷需求扰动对系统造成的影响，验证了电动汽车参与辅助调频的有效性。

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基于 DPPSO-FNN 算法的再生烟气氮氧化物预测方法

张树才, 卢薇, 杨文玉

控制工程. 2022, 29(11): 1989-1995.

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为了解决催化裂化装置再生烟气氮氧化物浓度难以实时预测的问题，提出了一种基于动态参数的粒子群优化-模糊神经网络算法的再生烟气氮氧化物浓度的智能预测方法。基于数据补偿方法实现对催化裂化装置缺失数据段的补遗，弥补了不同参量之间数据尺度不匹配的缺点；建立了基于模糊神经网络算法的氮氧化物预测模型，提取了再生烟气产排过程中的动态特性，实现了输入输出数据的准确表达；设计了一种基于动态参数的粒子群优化算法，提高了算法对模型的优化能力，获得了再生烟气氮氧化物浓度值；最终将氮氧化物预测模型应用于再生烟气的产排过程。实验结果表明该预测方法具有较好的预测精度以及可接受的预测误差，可以满足催化再生器出口氮氧化物浓度的预测需求。

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基于狮群优化的改进 K-Means 聚类算法研究

胡啸, 王玲燕, 张浩宇, 常宇超, 王银

控制工程. 2022, 29(11): 1996-2002.

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针对 K-Means 聚类算法对初始聚类中心选择依赖性强的问题，利用狮群优化算法的快速收敛性及易于获取全局最优解的优势，提出了一种基于狮群优化的改进 K-Means聚类算法。通过狮群优化算法对狮王不断迭代更新，优化狮王位置，将算法停止执行时的狮王最优解作为聚类中心，替代传统算法经过随机初始化得到具有不确定因素的聚类中心。选择 UCI 数据集进行验证，实验结果表明，改进算法的聚类效果较好，有效降低了K-Means 对初始聚类中心的依赖。将改进的 K-Means 聚类算法应用于点云精简过程，获得了较好的点云精简效果。

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双目视觉云台模糊自适应 PID 跟踪控制

闫磊, 王萌, 朱烨繁

控制工程. 2022, 29(11): 2003-2009.

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针对双目四自由度视觉云台目标跟踪控制中存在的非线性、模型不确定性和参数时变等问题，提出基于模糊逻辑的自适应 PID 控制器。在传统 PID 控制器的基础上，利用模糊逻辑建立模糊自适应 PID 控制器。模糊自适应控制器以跟踪误差和误差的变化率为输入参数，以 PID 控制器参数的变化量为输出，在线自适应更新 PID 参数。在 MATLAB 和V-rep 环境下搭建仿真实验平台，仿真结果表明，所提出的模糊自适应控制器较传统 PID控制器在动力学模型时变方面有很好的鲁棒性。

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基于输入凸神经网络的 IPT 系统电压预测控制

陈伟华, 姜兆迪

控制工程. 2022, 29(11): 2010-2017.

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感应式电能传输(IPT)系统的输出电压容易受到负载、互感等系统参数变化的影响。为了提高该系统输出电压的实时调节能力，提出了一种基于双深度输入凸神经网络的模型预测(DDICNN-MPC)控制器。以 LCL-LCL 结构的 IPT 系统为例，基于深度输入凸神经网络分别训练了系统状态预测网络、系统误差预测网络，结合二者使用交互递推的方式建立了 IPT 系统多步误差预测模型，将控制器中的优化问题转化为凸优化问题，然后使用梯度下降算法求解该问题。仿真结果表明，控制器的稳态误差可控制在 1%以内，且相比于 PID控制器与传统 MPC 控制器， DDICNN-MPC 控制器对互感和负载扰动具有良好的鲁棒性，在谐振参数发生变化时仍有一定的调节能力，为实现感应式电能传输系统输出电压的实时调节提供了一种行之有效的方法。

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基于改进深度强化学习的倒立摆控制器设计

王雨轩, 陈思溢, 黄辉先

控制工程. 2022, 29(11): 2018-2026.

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小车倒立摆系统是一种具有非线性、强耦合、多变量、欠驱动等特性的自然不稳定系统，倒立摆系统的稳定控制是控制理论中的典型问题。针对该种控制目标，提出了一种基于改进深度学习策略梯度算法的控制方法，控制机构采用强化学习算法作为控制策略。其中，强化学习系统由策略神经网络和基线函数神经网络共同构成，同时神经网络激活函数采用了性能更优的 Swish 函数，并添加了基线函数以提高训练效率。将新的算法应用于小车倒立摆系统进行仿真实验，并与经典控制算法进行比较，试验结果证明了本文算法的有效性。

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周期事件触发的多智能体分布式凸优化

崔丹丹, 刘开恩, 纪志坚, 田昌源, 崔秋燕

控制工程. 2022, 29(11): 2027-2033.

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基于周期事件触发机制，研究了具有时变时滞的多智能体系统在强连通有向拓扑下的分布式凸优化问题，提出了一种分布式事件触发零梯度和算法。与时间触发的分布式优化算法相比，该算法可以降低网络系统中的通信负载，具有能耗低和通信成本低的优点。此外，还证明了智能体的状态渐近收敛到全局最优点。由于事件仅在周期时刻进行检验，那么相邻事件触发时刻的时间间隔的下界是采样周期 h ，可以直接排除 Zeno 行为。最后通过数值模拟说明了理论结果的有效性。

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基于高斯核函数的 Hammerstein 非线性系统辨识

郑天, 李峰, 罗印升, 刘冉冉, 顾亚

控制工程. 2022, 29(11): 2034-2041.

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提出了一种基于高斯核函数的 Hammerstein 非线性系统参数辨识方法。Hammerstein 非线性系统由一个静态非线性模块和一个动态线性模块串联组成，利用高斯核函数神经网络和传递函数模型分别建立 Hammerstein系统的静态非线性模块和动态线性模块。首先，基于可分离信号的输入输出数据，采用相关性分析方法估计动态线性模块的参数，有效抑制噪声的干扰。其次，针对 Hammerstein 非线性系统的不可测噪声项，利用残差的估计值代替不可测变量，推导了递推增广最小二乘辨识方法，根据随机信号的输入输出数据辨识静态非线性模块和噪声模型的参数。仿真结果表明，针对有色噪声干扰的Hammerstein 非线性系统，所提方法具有较好的辨识精度和鲁棒性。

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基于 PSO-ELM 算法的民航客运量预测

陈聪聪, 李程

控制工程. 2022, 29(11): 2042-2047.

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掌握民航客运量是航空公司在做重大科学决策和实施可行性计划的重要保障。为准确预测中国民航客运量的情况，引入了极限学习机(ELM)，搭建民航客运量预测模型。建立了 ELM 神经网络最优结构，以此为基础，分别用粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)、差分进化算法(DE)对 ELM 的输入权值和隐含层阈值进行优化，降低了 ELM 随机生成参数的不稳定性。结果表明， PSO 优化算法提高了 ELM 的拟合能力和泛化能力，预测精度也高于其他模型，为航空运输协调发展提供了可靠的依据。

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基于 DAE 和 LSTM 的居民用电负荷预测方法

姚国风, 李天杰, 刘兰芳, 郑瑛楠

控制工程. 2022, 29(11): 2048-2053.

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电力需求侧响应的发展对居民用电负荷预测提出了更高的要求。为提升居民负荷预测精度，提出了一种基于深度自编码器(DAE)和长短期记忆(LSTM)网络的预测方法。首先，将多个用户的数据整合在一起，以最大程度地利用数据和模型参数。其次，用 DAE提取用户的典型行为特征，并用生成的特征向量标记历史负荷数据。最后，采用深度学习技术抽取历史负荷中的行为特征，并以此进行预测。实验结果表明，所提算法的 MAE 和RMSE 比当前性能最优的采用独热向量标记的 LSTM 方法分别降低了 3.35%和 4.4%。

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基于改进细菌觅食算法的堆垛机调度

董海, 齐新娜, 吴瑶

控制工程. 2022, 29(11): 2054-2065.

摘要 ( )

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针对自动化立体仓库堆垛机作业调度问题，构建以运行时间及碳排放量最小化为优化目标的数学模型，并提出一种具有万有引力效应的情绪化细菌觅食算法。针对细菌觅食算法存在的趋化步长的不确定性，在趋化过程中引入高斯分布搜索机制更新个体位置，避免算法陷入局部最优；在群集步骤中引入万有引力效应，促进个体间信息的交互能力，提升算法的收敛性；引入情绪化突变权重机制，利用权重策略更新个体速度，并赋予细菌个体情绪感知因子以实现速度的自适应调整，避免算法过早收敛。仿真及算法对比结果表明，所提算法在解决堆垛机调度问题上可以提升算法搜索性能及自适应运行速度，同时减少碳排放，提高设备利用率。

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风电负荷分布式系统无聚类随机优化调度

谭宇航, 肖天伦, 杨保亮

控制工程. 2022, 29(11): 2066-2074.

摘要 ( )

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为提高电网经济调度的随机优化性能，提出风电负荷分布式系统无聚类随机优化调度算法。首先，针对含风电场的电网经济调度问题，提出考虑多风场的电网经济调度模型，并利用 Copula 函数建立多维依赖边缘分布的多风场随机出力概率分布模型，将其作为 Parato 解集选取中的参考指标；其次，引入随机分布估计算法对所提模型进行多目标优化，同时为提高算法优化性能，采用高斯模型的种群生成方式改进随机分布估计算法中的聚类过程，实现了规则随机分布估计算法的进化过程简化，有助于提高进化种群的分布多样性和计算效率；最后，通过在选取的标准测试函数和国内某省电网模型上的模拟仿真结果显示，所提算法具有更高的目标优化精度和计算效率。

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神经网络优化二阶滑模观测器的 PMSM 无感控制

张会林, 王国强, 杨海马

控制工程. 2022, 29(11): 2075-2081.

摘要 ( )

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针对表贴式永磁同步电机的速度和位置观测性能不佳的问题，提出一种结合反向传播(BP)神经网络的二阶滑模观测器，用于优化基于超螺旋算法的滑模观测器(STA-SMO)的滑模增益及改进的锁相环(PLL)。采用 BP 神经网络算法优化二阶滑模观测器的滑模增益，实现了增益在线调节，提高了系统的动态响应。采用改进的 PLL，提高了转子位置和转速的观测精度。仿真结果表明，与变增益 STA-SMO 相比，所提出的二阶滑模观测器的位置误差和抖振减少了 25%和 40%以上，有效地抑制了滑模抖振，具有更强的鲁棒性。

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基于 ESO 的 PMSM 无模型自适应滑模控制研究

侯利民, 何佩宇, 王巍, 阎馨, 屠乃威

控制工程. 2022, 29(11): 2082-2089.

摘要 ( )

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针对表贴式永磁同步电机矢量控制调速系统容易受到负载扰动等不确定性因素影响的问题，提出了一种基于扩张状态观测器的永磁同步电机无模型自适应滑模控制方法。首先对传统永磁同步电机的转速和电流数学模型进行分析处理，归纳出系统对应的超局部模型；然后根据系统超局部模型设计出无模型的自适应滑模速度控制器和电流控制器，通过自适应切换增益来减少系统中的抖振现象，并利用扩张状态观测器对转速环和电流环中的总和扰动及未建模量 F 估计并进行前馈补偿；最后通过仿真和半实物实验平台验证了所提控制方法的可行性与有效性。

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不确定性下扑翼飞行器的自适应滑模控制

韩建福, 杜昌平, 郑耀

控制工程. 2022, 29(11): 2090-2096.

摘要 ( )

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针对扑翼飞行器空气动力学模型难以建立、存在复杂扰动等导致无法对其进行精确控制的问题，提出一种基于扩张状态观测器和在线学习的自适应滑模控制器设计方案。该方案首先建立扩张状态观测器以降低系统未建模动态及外界扰动的不确定性对系统控制性能的影响，同时设计自适应非线性滑模趋近律，在传统滑模控制器基础上结合强化学习思想，随扑翼飞行器工作过程在线优化趋近律参数，降低控制器对精确参数及扰动信息的依赖程度，提高系统响应速度及飞行稳定性。仿真结果表明，相对于传统滑模控制器优化方法，该自适应控制器框架能够平衡抖振与响应速度的冲突，提高系统鲁棒性和控制精度，可解决扑翼飞行器等存在模型不确定性及复杂扰动下的控制问题。

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基于复位控制的多智能体系统跟踪控制

黄恩, 成毅, 胡文峰

控制工程. 2022, 29(11): 2097-2102.

摘要 ( )

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针对多智能体系统的目标跟踪控制问题，提出了一种基于复位控制策略的分布式目标跟踪算法。该算法是由传统的比例积分比较器和克莱格积分器组成，极大地提高了多智能体系统的跟踪速度。首先，在传统静态反馈控制算法的基础上，加入克莱格积分器作为复位项，构成复位控制算法；然后，通过构造 Lyapunov 函数证明了该闭环系统的稳定性，并定量地比较了传统静态算法和复位算法下的目标追踪速度；最后，通过仿真实例证明了所提基于复位控制策略的目标跟踪算法的有效性。

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基于极点配置的二阶线性自抗扰控制器

杨赛东, 张士雄, 刘亚奇

控制工程. 2022, 29(11): 2103-2110.

摘要 ( )

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从时域角度出发，在带宽法对线性自抗扰控制器参数整定的指导下，提出了线性扩张状态观测器和线性状态误差反馈控制律的特征方程的不同极点配置设计方法。将原来的ω₀ , ω_c , b₀3 个调整参数，增加到ω₀ , ω_c , b₀ , k₁, k₂ , k₃ 6 个需要整定的参数，很好地解决了只调整ω₀ , ω_c , b₀ 时，系统输出超调量越小与快速性、抗扰性越差之间的矛盾。系统地分析了线性扩张状态观测器的收敛性与二阶线性自抗扰控制器的抗扰性。针对线性二阶系统（参数时变，扰动不确定）进行参数整定，获得了更好的控制性能。其结构简单，效果显著，为工程人员提供了新的参数整定方法。

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基于 U 模型的网络控制系统时延补偿研究

张文彬, 张晓寒, 赵景波, 朱敬旭辉

控制工程. 2022, 29(11): 2111-2116.

摘要 ( )

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针对网络控制系统非线性问题解决方法少的情况，引入 U 模型方法进行被控对象建模，降低时延故障对网络控制系统造成的影响，结合广义预测控制(GPC)算法和 PI 控制器反馈结构，提出基于 U 模型的改进 PI 型广义预测控制方法 U-PIGPC。然后结合改进SSA-BP 时延预测器，设计基于 SSA-BP 和 U-PIGPC 的网络控制系统时延补偿控制器。通过仿真对比验证了 U-PIGPC 补偿控制的性能优于 GPC 和 U-GPC，其超调量更小，反应速度更快，具有更好的时延补偿控制效果。

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集中空调变静压控制策略参数优化与仿真

白燕, 陈鸿阳, 张玮, 张亚俐

控制工程. 2022, 29(11): 2117-2124.

摘要 ( )

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针对集中空调系统变静压控制策略中静压设定参数难以确定的问题及系统依赖性特征，提出基于末端阀位开度控制的变静压变步长控制策略，通过仿真实验对其控制过程及系统性能进行分析。利用实验平台相关参数构建动态仿真模型，设计变步长静压调整方法，根据最不利末端的阀位开度信息在线调整静压增减幅度，进而确定变静压变步长控制策略，分别在稳态及动态温度控制方案下进行仿真研究。结果表明所提出的策略比传统变静压定步长控制策略的调整次数减少 23%，系统能耗降低 3.9%。

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一种改进的 PMSM 高频方波注入无位置检测方法

彭思齐, 蒋雨函, 李凡

控制工程. 2022, 29(11): 2125-2130.

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针对内置式永磁同步电机(IPMSM)无位置传感器控制的低速域转子位置检测，提出了一种基于无滤波器高频方波电流注入结合正切锁相环的低速域无位置传感器控制的新方法。通过在估计的同步旋转坐标系的直轴上注入高频方波电流信号，提取交直轴电流环在静止坐标系中的输出电压量，通过积分离散化的方法提取带有转子位置信息的信号，省去了滤波器的使用。采用正切锁相环对转子位置进行估计。所提方法结构简单，易于实现，无需设计低通滤波器，通过搭建仿真模型验证了所提方法在变速运行和突加负载两种工况下都具有良好的稳定性。

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优化极限学习机的煤与瓦斯突出预测方法

王雨虹, 孟瑶瑶, 付华, 屠乃威, 徐耀松

控制工程. 2022, 29(11): 2131-2137.

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为提高煤与瓦斯突出的预测精度、实现快速预测，提出了一种基于自适应天牛须搜索算法(ABAS)和极限学习机(ELM)的瓦斯突出预测模型 ABAS-ELM。采用核主成分分析法(KPCA)对煤与瓦斯突出的高维、非线性特征进行提取，将提取后的主特征作为预测模型的输入，使用 ABAS 对 ELM 的输入权重和隐层偏差进行寻优，建立 ABAS-ELM 瓦斯突出预测模型，实现对瓦斯突出风险的预测。实验结果表明，与 ELM、粒子群优化的极限学习机(PSO-ELM)和遗传算法优化的极限学习机(GA-ELM)预测模型相比，该方法在提高模型泛化能力和预测精度方面效果显著。

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基于电子凸轮追剪的排序机控制系统设计

邱巧迪, 徐世许, 王伟

控制工程. 2022, 29(11): 2138-2144.

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针对传统白酒生产线生产效率低、设备卡顿和箱体磨损等问题，设计了一种基于电子凸轮追剪的白酒排序控制系统。首先利用 Sysmac Studio 平台，将运动控制器NJ501-1400、 R88D 伺服驱动器和 R88D 系列伺服电机通过 EtherCAT 总线相连，搭建了电子凸轮的控制系统平台。其次，建立控制系统的数学模型，设计电子凸轮控制算法，通过五次多项式算法对各环节的脉冲速度和加速度进行插补，优化电子凸轮曲线，最后通过Sysmac Studio 软件跟踪变量得到对应的电子凸轮曲线。仿真和实验结果表明，五次多项式插补可使脉冲速度和加速度曲线更加平滑，在实际应用中提高生产效率，减少了机器卡顿、箱体磨损等问题。

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一种自适应阶梯式广义预测控制方法

熊飞飞, 黄景涛, 茅建波

控制工程. 2022, 29(11): 2145-2151.

摘要 ( )

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针对线性时滞系统存在控制调节时间长、超调量大的问题，提出了一种自适应阶梯式广义预测控制(ASGPC)算法。为了解决传统广义预测控制求解最优控制律时矩阵求逆计算量大的问题，引入限定控制量变化的阶梯因子。固定阶梯因子未考虑到系统的动态响应过程，制约了控制性能的进一步提高。在分析不同阶梯因子对系统控制性能影响的基础上，设计了一个依赖于系统调节误差的自适应阶梯因子，根据系统响应偏差情况对阶梯因子进行动态调整。仿真结果表明， ASGPC 算法能够根据系统误差实时调整阶梯因子，与广义预测控制、阶梯式广义预测控制相比，改善了系统的动态性能，调节时间更短、超调量更小。

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基于参数分离降阶谐波提取方法

王震, 文新宇

控制工程. 2022, 29(11): 2152-2160.

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谐波的提取在工程应用中是一个重要的问题，往往涉及到复杂的参数估计运算，会影响到谐波提取的速度和精度。提出一种基于参数分离降阶谐波提取方法，将信号源分解为特定谐波和干扰谐波，并转换为与频率相关的参数化形式。利用子观测器估计未知向量，可分别计算出这两部分谐波。重复以上步骤，通过级联观测器，逐步降阶提取相应频率的谐波，最终得到期望的标准正弦信号。该方法利用辅助函数直接建立频率与谐波分量的联系，可以减少待估计参数，使得观测器性能易于分析调节。利用李雅普诺夫理论给出了该算法的稳定性条件，仿真结果验证了级联观测器的有效性。

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双边磁通切换直线电机无速度传感器控制

刘晋, 闻程, 杜巍, 刘君宇, 吕凯琳

控制工程. 2022, 29(11): 2161-2168.

摘要 ( )

可视化

为了实现良好的双边磁通切换永磁直线电机(DLFSPM)的速度辨识，提出了一种带锁相环的滑模观测器进行控制。首先，基于 DLFSPM 电机特性，建立其数学模型，并设计该电机的传统滑模观测器的控制策略；然后针对传统滑模观测器存在抖动和角度偏差的问题，引入锁相环算法，并使用新切换函数代替符号函数，从而消弱抖振和较小角度偏差；最后对该系统在速度突变、负载突变工况下的动态性能进行仿真研究。仿真结果表明，优化后的滑模观测器控制策略能有效减小系统抖振，速度识别精准，波动小，电机工作平稳，鲁棒性好，动态响应快，证明了所提控制策略的可行性和有效性。

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基于逆变器模型预测的光伏发电故障诊断

梁家豪, 陶敏, 梁秉岗

控制工程. 2022, 29(11): 2169-2176.

摘要 ( )

可视化

为降低大型光伏发电厂的实施、运行和维护成本，在现有不需额外传感器的故障诊断体系结构基础上，优化设计算法框架，其关键技术在于可不使用日射表和温度计测量的辐照和组件温度，而使用根据光伏组件特性和光伏逆变器直流电压和电流测量值计算出的理论值。因此，可实现在最大功率点跟踪和输出功率剪裁下的故障和退化识别，优点是可解决测量设备成本远高于简单地更换故障光伏组件成本的问题，使故障检测方法更加实用。研究还表明，这种结构可对失效和退化模式进行有效检测，即“串联电阻增大”、“并联电阻减小”和“旁路二极管开启”。

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2022年, 第29卷, 第11期　
刊出日期：2022-11-20

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