控制工程

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李练兵, 何桂欣, 贾学岩, 范辉, 胡文平, 赵治国

控制工程. 2023, 30(3): 385-392.

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由于微网中分布式电源无法像同步发电机(SG)一样为系统提供惯性及阻尼，导致系统出现低惯量和弱阻尼特征。通过虚拟同步机(VSG)控制方法可使并网逆变器具有 SG 的调频调压特性。因此，提出一种基于改进功率控制环的虚拟同步机优化控制方法。首先，建立了含 VSG 的微网系统结构模型，设计了 VSG 的功率外环控制方案。然后，在有功环设计超前滞后环节，用于解决传统 VSG 的惯量阻尼控制不能兼顾系统的动态响应速度和静态控制精度的矛盾；在无功环设计修正环节，用于补偿传统 VSG 控制中功率耦合对无功功率响应速度的影响，以提高无功功率的动态响应速度，抑制有功功率及无功功率振荡。最后，在 MATLAB 中建立了微网仿真模型并进行验证，证明了所提控制方法的有效性。

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基于多质点模型的高速列车自适应速度跟踪

杨辉, 丁盼, 谭畅

控制工程. 2023, 30(3): 393-400.

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为了提高高速列车的控制精度，设计了基于高速列车多质点模型的自适应跟踪控制策略，实现了对给定速度曲线的渐近跟踪。首先，通过对高速列车进行受力分析，得到考虑非线性阻力和相邻车厢间的车间作用力的高速列车多质点动力学模型；然后，充分运用自适应方法善于处理系统不确定性的能力，设计了高速列车直接自适应控制策略，实现了其对给定速度曲线的渐近跟踪；最后，基于 CRH380A 型高速列车多质点模型进行了仿真验证，结果表明所设计的多质点自适应控制策略对给定速度曲线的跟踪具有较高的精度，为高速列车的智能驾驶奠定了基础。

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基于神经元自增长消减的双神经网络预测控制

杨青, 张雨, 葛亮, 周建兴

控制工程. 2023, 30(3): 401-411.

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针对模型预测控制算法进行改进，提出了一种基于神经元自增长消减的双神经网络模型预测控制方法，利用可变结构的径向基神经网络精确逼近被控系统模型。变结构神经网络根据实际情况进行隐层神经元的自增长消减，可解决神经元个数难以确定的问题，在保证逼近精度的同时能够简化神经网络结构、减小计算量。针对现有滚动优化算法的局限性，在目标函数中的权重因子和初始参数选取方面做出改进，结合自适应权值方法引入逆神经网络结构确定初始值，解决了优化算法易陷入局部最优的问题。利用李雅普诺夫稳定性理论验证了改进算法的稳定性，并通过实验证明了所改进算法的有效性。

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基于改进模糊聚类的齿轮箱故障诊断算法

王印松, 刘艳艳, 李牡丹

控制工程. 2023, 30(3): 412-418.

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针对风电机组齿轮箱故障数据维度高、相关性强、信息特征交叉等特点，采用保局投影和模糊 c-均值聚类相结合的方法进行齿轮箱故障诊断。通过保局投影进行故障特征提取，解决数据处理难、信息交叉等问题；加入数据权和抑制因子改进模糊 c-均值聚类算法以实现特征分类，克服传统聚类算法分类“非此即彼”的缺点；通过诊断模型计算隶属度诊断数据属于某类的可能性，以避免强制分类带来的误判。最后，通过 QPZZ-II 旋转机械振动实验平台的齿轮箱故障数据对所提算法进行实验，结果表明该方法可以有效进行风机齿轮箱故障诊断，并对一定变工况下的诊断具有鲁棒性。

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轴承压盖自动化生产线生产调度优化及应用

刘业峰, 赵贺兵, 杨一鸣, 王莹, 梁勇

控制工程. 2023, 30(3): 419-426.

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针对轴承压盖自动化生产线的生产调度优化问题，在分析轴承压盖自动化生产线生产排产的目标和约束的基础上，首先建立轴承压盖生产计划编制的数学模型。该数学模型是在一定时间内编制合理的批量生产计划，并以在该时段内尽可能多地生产高优先级订单为目标。其次，对生产工单进行拆分并在确定其生产顺序的基础上，根据优化目标计算能否及时交货，从而确定工单是否生产，并提出适合生产现场的启发式算法对其进行求解。最后，给出了所提算法的伪代码，并绘制了所编制的生产计划的甘特图。通过实验验证，证明了所建立的数学模型的正确性以及优化算法的有效性。

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基于多通道卷积的电梯异常振动故障诊断

李泽华, 柴铮, 赵春晖

控制工程. 2023, 30(3): 427-433.

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电梯是人们生产生活的必要工具，其振动与电梯安全运行密切相关。目前电梯的故障诊断方法缺乏对于电梯运行数据的充分利用，难以准确地找到导致电梯异常振动的原因。针对这一问题，提出了一种多通道一维卷积神经网络的电梯异常振动故障诊断方法，该方法充分利用了电梯的振动数据信息。首先，通过经验模态分解将振动信号分解为多个固有模态函数信号，从而获得多重互补的故障特征作为多通道输入；然后，构建多通道一维卷积神经网络，进行多通道信号特征融合提取，实现对多种电梯异常振动的准确分类。使用电梯动力学模型得到多种电梯导轨异常的仿真数据，用所提方法针对实验仿真数据进行训练和验证，结果表明所提方法模型具有良好的收敛能力与鲁棒性能，并且具有较好的分类精度。

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基于新型自适应律的巡检机械臂滑模控制

刘鹤松, 颜文旭, 倪宏宇, 娄鹏

控制工程. 2023, 30(3): 434-442.

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智能化移动平台的巡检机械臂的应用越来越广泛。为了提高机械臂的轨迹跟踪精度，提出一种新的具有非奇异终端滑模变结构的自适应滑模控制方法。首先，建立了 2 自由度机械臂的动力学模型，结合时间延时估计与极点配置的控制方法，设计了新型非线性滑模面以提高系统的快速性；然后，设计了广泛自适应切换增益与稳定自适应切换增益以降低系统误差并提高鲁棒性，并证明了在李雅普诺夫函数意义下一致最终有界收敛；最后，对所设计的控制器的性能进行仿真验证，结果表明该方法能够提高控制精度，同时可抑制控制输入的抖振，具有更广泛的应用前景。

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基于轻量级 CNN 的无人车转向控制研究

刘浩强, 闫冬梅, 张新宇, 顾德英, 沙晓鹏

控制工程. 2023, 30(3): 443-448.

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传统的无人车避障系统多采用传感器融合技术，成本较高，操作复杂。基于搭载单目视觉传感器的无人车平台，设计了一种轻量级的卷积神经网络(CNN)模型(SPSENet) 作为无人车的转向控制系统,为其避障提供技术支持，同时运用随机权重图像融合算法对 AirSim 仿真环境下采集的图像样本进行数据增强，用于提高障碍物被树荫遮挡情况下的检测效果。SPSENet 模型对 MobileNetV3 的结构进行了调整，在每个深度可分离卷积和池化模块后引入通道注意力机制，并由全卷积层来连接输出层，更好地实现了对无人车从图像到转向预测的端到端控制。实验结果表明，SPSENet 与经典分类网络相比，参数显著减少，性能指标有所提升，具有较好的实用性。

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基于显微图像定量分析的污泥体积指数预报

赵立杰, 刘金池, 左越, 邹世达, 黄明忠, 王国刚

控制工程. 2023, 30(3): 449-458.

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污泥体积指数(SVI)是评价活性污泥沉降性能的一个重要参数。传统 SVI 测量依赖实验室化验分析，繁琐、耗时，难以实现污泥质量的实时监视和闭环控制。本研究旨在利用活性污泥显微图像的定量分析开发可靠且稳定的 SVI 预报方法。该方法通过相位一致性原理抑制相差效应，使用相位拉伸变换和阈值分割方法分割丝状菌和絮体目标，并表征和提取与 SVI 相关的形态学特征。最后，通过皮尔逊相关系数法选择特征参数子集，构建动态随机配置网络 SVI 预报模型。以某污水处理厂 A2 O 工艺为背景，进行了实验验证。实验结果表明所提方法的可行性和有效性。

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基于无迹卡尔曼滤波的视觉着舰引导算法

牛斌, 张志冰, 黄辉, 翟明圆

控制工程. 2023, 30(3): 459-468.

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为抑制视觉测量与相对运动变化模型中的非线性成分，并针对传统纯视觉引导算法存在数据权重相同和基于同一时刻观测信息进行解算的问题，提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的视觉着舰引导算法。首先，选择坐标系并搭建运动模型；然后，选择合适的状态估计向量并设计观测方程；最后，进行滤波方程的求解并采用仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明此算法具有很好的定位精度，同时也对视觉计算中的特征点定位误差有一定抑制作用，具有广泛的应用前景。

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基于 VMD 和 LSTM-CNN 的短期负荷预测模型研究

李善寿, 马枭杰, 潘璐茜, 陶勇, 方潜生

控制工程. 2023, 30(3): 469-478.

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针对传统长短期记忆神经网络结构上缺乏纠错设计的问题，提出了一种基于变分模态分解(VMD)和长短期记忆卷积神经网络(LSTM-CNN)的短期负荷预测模型。该模型通过在长短期记忆神经网络中引入一维卷积模块，使模型具备纠正隐藏状态向量错误的能力。同时利用 VMD 对温度、湿度等气象数据进行分解，提取与建筑负荷相关性最高的模态分量作为输入特征向量，增强输入特征向量与负荷数据的关联度。实验结果表明，该模型预测结果的均方根误差、平均绝对百分误差相比于传统 LSTM 模型分别降低了 102.16 和 0.93%，验证了该模型在短期负荷预测中的有效性。

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控压钻井系统井下状态估计及参数校正方法

徐宝昌, 吴楠, 孟卓然

控制工程. 2023, 30(3): 479-486.

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为克服控压钻井系统建模时的参数不确定性问题，基于经典的控压钻井水力学模型，使用坐标变换方法建立了一种可适应井下不确定摩擦积分和泥浆密度的自适应观测器，并在钻井过程中估计井底压力和井底流量。同时，针对模型中存在建模误差以及传输过程存在不确定时滞的特点，从最小二乘算法出发，通过构造广义参数，提出了一种基于多输入单输出系统的不确定时滞和参数同时辨识的算法，利用滞后的井底压力测量数据对建模参数进行辨识校正，从而提高自适应观测器的估计精度。仿真结果表明，在钻井系统存在建模误差的情况下，将辨识算法与自适应观测器相结合，可以有效校正模型参数并准确估计井底压力和流量。

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无刷直流电机无位置传感器直接转矩控制

王剑, 闫子壮

控制工程. 2023, 30(3): 487-493.

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为提升无刷直流电机系统运行的可靠性和控制性能，提出了一种基于主矢量占空比调节的无刷直流电机无位置传感器直接转矩控制方法。首先，分析了不同电压矢量对转矩变化的影响，根据不同工况下电机运行特性和反电势过零点的检测条件，建立了新型的主矢量和副矢量选择表；在此基础上，以转矩跟踪误差最小为原则，推导了每个控制周期内主矢量和副矢量作用的占空比。所提出的方法可以提高转矩的稳态控制精度和动态响应速度，同时在副矢量作用下进行反电势过零点检测，可以降低电机转子位置的检测误差。最后，通过仿真验证了所提方法的理论正确性和可行性。

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新型三矢量永磁同步电机电流模型预测控制

易映萍, 刘兆峰, 张秋葵, 刘普

控制工程. 2023, 30(3): 494-503.

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永磁同步电机采用传统有限控制集模型预测控制存在电流稳态误差大，参数依赖性强，谐波分量高等问题，提出了包含调制环节和电流指令修正环节的新型三矢量电流模型预测控制策略。在调制环节中，利用关断 IGBT 二极管续流的逆变特性插入死区，使得系统具有固定开关频率且无需额外死区补偿，简化了系统模型预测控制策略下交流滤波器的设计。针对模型预测参数依赖性强的问题，设计了电流指令修正环节，弱化了主回路参数不准确对系统控制性能的影响，增强了电流模型预测控制的鲁棒性。实验结果证明，所提控制策略有效、可行，该控制策略能够有效减少系统稳态误差和谐波含量。

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基于横纵向集成学习的短期负荷预测方法

徐耀松, 叶雨洁, 王雨虹, 屠乃威, 王丹丹

控制工程. 2023, 30(3): 504-512.

摘要 ( )

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为进一步提高预测的准确度和普适能力，并降低组成算法的复杂度，对负荷的固有特性进行横纵向二维化分析，结合误差分布的特点，提出基于横纵向剖析负荷特性的集成预测方法。初级模型采用互信息提取横向特征，通过长短期记忆网络(LSTM)感知负荷波动；采用变分模态分解(VMD)提取纵向特征，通过 Elman 神经网络预知负荷趋势；然后基于改进的 Stacking 融合构建横纵向集成学习模型。最后，采用中国东部某地区的负荷数据验证模型的有效性，算例表明改进的 Stacking 充分融合了横纵向模型的优势并具备强大的学习小样本能力，横纵向集成预测方法有效提高了模型的预测精度和泛化能力。

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基于改进回归模型的电网降温负荷预测

张航, 杨靖, 李昊霖

控制工程. 2023, 30(3): 513-519.

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随着科技的发展，人们的生活质量不断提高，与此同时对用电的需求也越来越高。空调等降温设备的大量使用，使降温负荷对电力系统安全经济运行的影响更加明显。以安阳市区配电网的历史负荷和气温数据为基础，利用灰色系统 GM(1,1)模型预测出电网夏季的日基准负荷曲线。建立了日降温负荷与温度之间关系的一次回归模型、二次回归模型和分段回归模型，进行日降温负荷预测。考虑到温度累积效应的影响，对分段回归模型进行了修正和改进。经过验证优化后的模型进一步提高了预测精度，为准确预测夏季日高峰负荷提供了依据。

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基于优化回声状态网络的溶解氧预测建模

李无言, 王志强, 蒋永年, 郭亚

控制工程. 2023, 30(3): 520-528.

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溶解氧是水体质量的一个重要参数，合适的溶解氧浓度有利于水产品的生长发育，预测溶解氧变化对水产养殖环境预警有重要的意义。以准确快速预测溶解氧的变化为目标，设计了一种基于优化回声状态网络(ESN)的水产养殖中溶解氧的预测模型。将双向构造训练样本的方法和 ESN 模型相集成以构建溶解氧预测模型，解决了传统 ESN 模型存在的网络自由参数定值的问题，以及在储备池规模较大情况下模型泛化性能恶化的问题，很好地解决了在水产养殖中无法快速且准确地预测溶解氧变化的问题。测试对比结果表明，优化后的 ESN 模型具有良好的鲁棒性；同时在储备池较大规模的情况下，能有效减弱传统 ESN 出现的过拟合现象，增强了模型的泛化性能。

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应用于储能变流器的超螺旋滑模控制器设计

裴斯诺, 董建园

控制工程. 2023, 30(3): 529-535.

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工业园区内储能电站参与电网调峰具有随机性和非线性特点，会影响变流器快速准确地跟踪动态调度指令，针对此问题，提出一种应用于储能变流器的超螺旋滑模控制器设计方法。该控制器以 dq0 坐标系下储能变流器的数学模型为基础，采用电流内环超螺旋滑模控制来实现对信号的准确跟踪。超螺旋滑模控制包括连续控制和切换控制，在切换控制时引入超螺旋控制率，使得负载投切时扰动误差可以更快速地趋近滑模面。为了验证所提控制算法的有效性，在 MATLAB/Simulink 中搭建了仿真模型，仿真结果表明，所提控制算法能够在快速性和鲁棒性上优于 PI 控制和滑模控制。

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基于间歇单点测量的 PDE 系统观测器设计及应用

李力厚, 李杰, 王书义

控制工程. 2023, 30(3): 536-542.

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针对一类由偏微分方程(PDE)表示的非线性时滞分布参数系统的状态估计问题，首先，提出一种新的测量方案——间歇单点测量，并设计了目标系统的状态观测器。间歇单点测量是在单点测量的基础上设计的，将采样环节进一步优化，大大减少了传感器的工作时间，有效节省了通信资源。然后，基于该测量方法设计了一个全维状态观测器，并利用李雅普诺夫理论和积分不等式方法得到了保证估计误差指数收敛，并满足 H∞ 性能指标的有效准则。最后，通过仿真实例验证了所设计观测器的有效性，并将主要结果应用于传染病防治中，成功完成了对易感人群和感染人群时空分布情况的估计，说明了主要结果的实用性。

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基于 Hessian 自适应增强的口腔结构光图像处理

杜威, 陈胜

控制工程. 2023, 30(3): 543-551.

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为提升重建的牙齿三维点云的精度，解决口水、牙釉质等环境因素导致的结构光口腔扫描仪采集的条纹图像质量较差的问题，首先引入一种自适应中值广义总变分融合滤波方法来抑制噪声，并且有效保留图像细节信息；在此基础上提出一种基于 Hessian 矩阵特征值的自适应线性结构增强算法用于增强二维结构光图像中的条纹信息，算法根据统计的局部特征，自适应调整增强参数。实验结果表明，与传统 Hessian 增强方法相比，自适应 Hessian 增强后的条纹图像的熵增强函数(EMEE)和信息熵更高，得到的三维点云有更完整的细节特征和更高的匹配精度。

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城市污水处理水质多尺度自适应特征提取

于丽昕, 张家昌, 韩红桂, 伍小龙

控制工程. 2023, 30(3): 552-559.

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针对城市污水处理中水质数据样本存在时间和空间尺度不一致，导致水质特征变量难以准确提取的问题，提出了一种基于数据自适应重构的城市污水处理水质多尺度特征提取方法。首先，在数据时间尺度处理方面，设计了一种基于多尺度多样性熵计算的变量时间尺度优化方法，运用插值法构造等时间尺度的数据样本矩阵；其次，在数据空间尺度处理方面，设计了一种 k 近邻算法的多尺度数据空间重构方法，获取了数据同一空间分布的样本矩阵；最后，设计了一种基于自适应主元分析法(PCA)的数据特征动态提取方法，从数据重构样本矩阵中动态提取水质的特征变量。实验结果表明，基于数据自适应重构的多尺度特征提取算法能够准确地提取水质的特征变量。

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基于贝叶斯网络的制粉系统安全控制方法

郑伟, 姚远, 刘乐源, 常玉清, 王姝

控制工程. 2023, 30(3): 560-569.

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制粉系统作为燃煤火电机组重要的辅助系统，其状态直接影响整个机组的安全稳定运行。针对制粉系统中最易出现的堵煤异常工况，提出基于贝叶斯网络的安全控制方法。首先，利用专家知识及数据信息离线建立诊断贝叶斯网络模型及安全控制贝叶斯网络模型；其次，在线获取异常工况现象层的节点等级作为证据，通过诊断模型推理，在线诊断异常工况；再次，诊断产生异常工况后，在线获取当前异常工况现象层的实时节点等级进行证据更新，通过安全控制模型，推理产生实时的安全控制决策。最后，利用仿真验证了所提方法的有效性。

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人工蜂群算法的电缆敷设路径规划

郭放, 陈晨, 米阳, 宋晓帆, 白萍萍, 张浩杰

控制工程. 2023, 30(3): 570-576.

摘要 ( )

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变电站建设中所需敷设的电缆繁杂，数字化三维设计的应用引入了智能算法来计算电缆的敷设路径，能够很好地完成电缆敷设的设计任务。针对现有算法应用于三维设计电缆敷设时易陷入局部最优且收敛速度慢的问题，提出将人工蜂群算法应用于三维设计。在雇佣蜂和观察蜂搜寻过程中设置可选节点的被选择概率，以与其适应度匹配，提高算法寻优速度。首先，建立电缆的实际通道模型，再结合电缆的敷设规则设置节点适应度，最后，应用人工蜂群算法寻求电缆的敷设路径。通过 MATLAB 仿真验证了人工蜂群算法可有效提高算法的全局性和收敛速度，提高了三维设计电缆的敷设效率。

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2023年, 第30卷, 第3期　
刊出日期：2023-03-20

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