控制工程

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柴天佑

控制工程. 2023, 30(8): 1378-1388.

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在分析工业自动化与信息化在工业革命中的作用和存在的问题的基础上，提出了生产过程智能化的内涵、发展方向和面临的挑战难题。将工业互联网端边云协同技术和系统辨识与自适应深度学习相结合，提出了复杂工业系统运行控制过程智能化方法和工业应用案例。最后，给出工业人工智能与工业互联网协同实现生产过程智能化的主要研究方向和研究思路。

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基于介电弹性体的软体机器人设计、建模与运动控制研究综述

黄鹏, 王亚午, 叶雯珺, 吴俊东, 苏春翌

控制工程. 2023, 30(8): 1389-1401.

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软体机器人是一个多学科交叉的新兴领域，旨在基于软质材料开发类似自然生物的多功能系统，赋予机器人强大的环境适应性、优良的运动灵活性以及高效安全的人机交互能力。介电弹性体是一种新型的软质智能材料，具有弹性模量低、变形范围大、能量密度高、响应速度快等优点，适合于制作软体机器人。首先，介绍几类介电弹性体软体机器人。然后，总结介电弹性体驱动器动力学建模与控制的研究进展。最后，分析介电弹性体驱动器研究当前的挑战，并展望进一步研究的机遇。

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从模型预测控制技术 50 年看成功的技术突破

秦泗钊

控制工程. 2023, 30(8): 1402-1407.

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模型预测控制(model predictive control, MPC)是一种使用数学模型在有限时间内实时优化控制系统的技术。MPC 自 20 世纪 70 年代问世以来，已广泛应用于化学工程、炼油、先进制造、机器人和航空航天等各个领域。机器学习(machine learning, ML)是人工智能的一个分支，研究如何使计算机从数据中学习并执行需要人类智能的任务。随着神经网络、遗传算法和专家系统的发展，ML 在 20 世纪 80 年代中期成为一个独特的领域。统计监控(statistical process monitoring, SPM)是收集和分析数据以检测系统或过程中的异常、故障或变化的过程，SPM 一直用于质量控制、故障诊断和可靠性评估。首先回顾我作为这些领域的研究者和从业者的旅程，并介绍我的一些工作。然后，我将回顾过去几十年 MPC、 ML 和 SPM 的主要发展和挑战，以及它们如何落地和影响工程实践。最后，讨论目前 ML 和 AI 等新技术落地工业应用的必要条件和应对策略。

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基于学习及演算子理论的非线性系统控制方法综述

步妮, 邓明聪

控制工程. 2023, 30(8): 1408-1418.

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基于演算子理论的鲁棒右互质分解(operator-based robust right coprime factorization, ORRCF)方法可以有效地处理非线性系统的鲁棒镇定和跟踪问题。首先，简述本方法相关的概念和定义。其次，基于利普希茨范数、同构思想和无源性控制方法讨论了此方法在非线性系统的鲁棒稳定、鲁棒分解和无源性方面的主要结果。再次，基于指数迭代定理、内模控制方法和滑模控制方法分别讨论了非线性的跟踪、鲁棒容错跟踪和自适应跟踪问题。最后, 介绍此方法的实际应用，从而进一步证明其有效性。

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群体智能系统安全协同控制研究

赵丹, 温广辉, 黄廷文

控制工程. 2023, 30(8): 1419-1424.

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近年来, 群体智能系统安全协同控制受到人们越来越多的关注，其核心思想是通过实施具有一定安全性保证的分布式协议实现协同控制任务。首先介绍了群体智能系统安全协同控制的研究背景，然后给出了补偿式和删除式 2 种典型的安全协同控制方法，并深入分析了观测器设计、攻击隔离和控制策略在补偿式安全协同控制方法中的作用，以及通信网络结构在删除式安全协同控制方法中的重要性，最后提出了群体智能系统安全协同控制的发展趋势和值得深入研究的方向。

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面向复杂异质数据的集成学习研究综述

于涛, 丁海旭, 黄卫民, 乔俊飞

控制工程. 2023, 30(8): 1425-1435.

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复杂系统的实际过程数据具有多工况、高维度、多源多模态等异质特点，“大样本”中蕴含着“小样本”，其具有整体特征与局部特征。集成学习通过联合多个基学习器对复杂异质数据的内部规则进行提取，具有显著的数据挖掘优势，并已获得了广泛关注。针对集成学习的重要应用价值，对其研究进展与发展前景进行了综述和展望。首先，基于设计思想对集成学习的结构和性质进行了归纳总结；接着，通过特征工程、基学习器选取和集成策略 3 个方面对集成学习的研究现状展开了论述；然后，介绍了集成学习在复杂工业问题、图像识别、指标预测、信息安全和临床诊断等不同领域中的实际应用情况；最后，指出了当前研究面临的挑战并展望了未来的研究方向。

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进化高维多目标优化研究综述

徐康宇, 刘元, 李密青, 杨圣祥, 邹娟, 郑金华

控制工程. 2023, 30(8): 1436-1449.

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高维多目标优化问题(many-objective optimization problems, MaOPs)已经普遍存在于工业和科学领域中，这类问题的目标数一般超过 3 个且目标之间存在冲突性。进化算法作为一种基于种群的元启发式搜索方法已经被证实能够有效求解 MaOPs。近二十年来，高维多目标进化算法(many-objective evolutionary algorithms, MaOEAs)研究已取得了长足发展。现对进化高维多目标优化(evolutionary many-objective optimization, EMaO)的研究进展进行全面的综述，具体包括：① 描述了 EMaO 的相关理论背景；② 分析了 EMaO 面临的挑战；③ 详细讨论了 MaOEAs 的发展概况；④ 归纳了 MaOPs 以及性能指标；⑤ 介绍了面对高维目标空间的可视化工具；⑥ 总结了 MaOEAs 在一些领域的应用；⑦ 剖析了进化算法在解决 MaOPs 时所面临的问题和挑战，并给出未来研究方向的建议。

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面向双层次选址路径问题的多任务强化演化优化方法研究

颜学明, 梅乃丹, 敖卓盼, 金耀初

控制工程. 2023, 30(8): 1450-1457.

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为提升双层次物流配送中心的选址和运输路径的整体优化性能，将双层物流选址路径问题看成是 2 个层不同的路径优化任务，提出一种多任务强化演化学习的双层次物流选址路径优化方法。首先，采用强化学习分别估计两层选址-路径问题中的上下节点分配选址概率；然后，设计基于分配概率的多任务交叉策略，并采用多因子演化算法协同优化不同层的物流选址路径，优化双层物流系统的成本。实验结果表明，提出的算法在求解双层物流选址路径优化问题上具有一定的优越性。

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差异性传播引导块稀疏正则的图拉普拉斯嵌入

邓秀勤, 刘威, 辜方清, 张晓明

控制工程. 2023, 30(8): 1458-1466.

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图拉普拉斯嵌入(graph Laplacian embedding, GLE)作为传统的无监督降维方法在处理非线性流行数据上有着广泛的应用，但是它忽视了数据本身所携带的有限的弱监督信息，同时仅学习样本空间的结构，无法有效区分具有高度相似的不同类簇的样本。鉴于此，提出了一种差异性传播引导块稀疏正则的图拉普拉斯嵌入(dissimilarity propagation-guided block sparse GLE, DPBS-GLE)方法。首先，引入约束谱正则聚类(constrained clustering via spectral regularization, CCSR)模型，结合弱监督信息生成的成对约束，将原样本映射到高维的类判别空间，增强类簇之间的差异性；然后，通过图正则化方式，获取高维空间的邻接结构；最后，使用样本的“勿连”约束构造不相似矩阵引导一个稀疏正则项，用来增强数据低维嵌入的块对角表示能力，进而提高样本间的差异性。提出的算法与其他 5 个对比算法在 6 个标准数据集上进行比较，实验结果表明，提出的算法具有更高的聚类性能。

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基于离线搜索的人工免疫动态多目标优化算法

仕文凤, 陈庆达, 丁进良, 贺喆南

控制工程. 2023, 30(8): 1467-1476.

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为了能在环境快速变化后迅速找到新环境下的 Pareto 解，提出了一种基于离线搜索与在线优化相结合的人工免疫动态多目标进化算法。首先，所提算法预估优化过程中可能会出现的动态环境。其次，算法搜寻到上述预估环境下的近似 Pareto 解，并将其存储在离线解集中。动态发生后，所提算法采用基于离线解集的动态响应策略来重新获得一组高质量的初始种群。随后，基于抗体消灭抗原的免疫思想设计了一种子代生成策略，使重新获得的初始种群快速靠近当前环境下优化问题的真实 Pareto 解，进而提高算法的优化效率。为了验证该算法的有效性，在动态多目标优化问题标准测试集上进行对比实验。实验结果表明，所提算法能够更快速准确地跟踪动态环境下的 Pareto 前沿。

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基于自适应动态规划的时滞多智能体系统协同输出调节

赵纯彦, 徐磊, 高伟男, 杨涛

控制工程. 2023, 30(8): 1477-1487.

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研究一类在状态、控制输入上具有多个时滞的离散时间多智能体系统的协同输出调节问题。首先，引入了一种扩展状态的方法，在不需要知道时滞的情况下，将有时滞的系统转化为扩展的无时滞系统；然后，利用内模原理和值迭代相结合的分布式控制方法来实现该类问题的最优控制；其次，在不依赖系统动力学知识和初始稳定控制策略的情况下，仅使用系统的控制输入和状态数据，在线学习出一种基于值迭代的数据驱动的自适应控制策略，能够保证闭环多智能体系统既能抑制干扰又能实现渐近跟踪；最后，通过一个仿真案例验证了所提方法的有效性。

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跨介巡航器水下运动数学建模

窦铭昊, 刘昫辰, 黄东岳, 王彪, 窦丽华, 陈杰, 陈本美

控制工程. 2023, 30(8): 1488-1500.

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跨介巡航器由于其巨大的应用潜力受到了广泛关注。对于几何结构复杂的跨介巡航器，目前还没有被广泛接受的建模方法。本研究提出了一种多手段结合的建模方法，建立了“同济飞鱼”水空两栖巡航器的完整数学模型。建模过程包含动力学和运动学的机理模型推导，以及模型参数的确定。在参数确定过程中，综合运用了基于计算流体力学的水动力仿真手段以及针对机械结构的实验辨识方法，从而获得了完整的数学模型。

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一种基于最优频带的走行部故障检测方法

贾熙, 刘全利, 王伟, 张元庆, 王勇

控制工程. 2023, 30(8): 1501-1508.

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基于振动信号的走行部故障诊断是目前列车健康监测的重要途径之一，选择准确的解调频带是故障识别的先决条件。由于列车走行部结构复杂、运行环境恶劣，早期故障信号容易被各种干扰信号遮蔽。针对走行部复杂的振动环境，结合故障识别(fault diagnosis, FD)算法在三分法的基础上引入了循环分量占比(ratio of cyclic content, RCC)，提出了 RCCFD 算法。通过对仿真信号、滚动台振动信号、列车轴箱振动信号的对比分析，结果表明： RCC-FD 算法能够在强循环脉冲干扰、随机脉冲干扰的工况下提取出以目标故障特征信息为主导的最优频带，同时具有更高的计算效率，更加适用于列车走行部实时故障诊断。

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虚假数据注入攻击下多无人机韧性容错协同控制

杨海川, 余自权, 张友民

控制工程. 2023, 30(8): 1509-1518.

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针对同时具有虚假数据注入(false data injection, FDI)攻击与执行器故障下的多无人系统编队协同跟踪问题，提出了一种基于 FDI 攻击检测机制与故障观测器的韧性容错协同控制新方法。首先，以二阶非线性固定翼无人机模型作为多无人系统研究对象；其次，构建了带有概率约束的贝叶斯概率检测模型对 FDI 攻击进行检测，作为韧性容错协同控制器的辅助系统；之后，设计了包含执行器故障补偿的韧性容错协同跟踪控制器，并利用 Lyapunov 稳定性理论证明系统的渐进稳定；最后，通过仿真验证了设计的控制器针对 FDI 攻击与执行器故障的安全性与可靠性以及编队跟踪能力。

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基于高阶微观特征交互的晶圆异常检测研究

于健博, 杨晓峰

控制工程. 2023, 30(8): 1519-1527.

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为提高晶圆异常检测准确率，并针对基于分块策略进行异常检测过程中，特征信息无法交互的问题，提出一种基于高阶微观特征交互的晶圆异常检测模型——堆叠交互自编码器(stacked interactive autoencoder, SinAE)。首先，采用层次聚类对采集到的高维数据进行无监督聚类，并根据戴维森堡丁指数(Davies-Boulding index, DBI)的肘拐点确立最优聚类状态；随后，利用 SinAE 模型对聚类后的各个数据块分别提取高阶特征，并开发出特征交互模块，对各块高阶微观特征进行维度统一、信息交互以及特征融合操作；然后，对融合交互后的特征进行解码重构以及联立训练；最后，根据实时数据在 SinAE 上的损失值，确定数据的异常状态，并采用数值仿真过程数据以及真实的半导体晶圆数据进行算法验证，实验结果表明，所提出的算法具有更高的异常检测性能。

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存在输出受限的高速列车自适应防滑控制

谭畅, 程超, 杨辉

控制工程. 2023, 30(8): 1528-1537.

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针对高速列车运行时存在车轮打滑的问题，提出一种将输出受限与模型参考自适应控制(model reference adaptive control, MRAC)相结合的防滑控制策略。该策略在障碍李雅普诺夫函数(barrier Lyapunov function, BLF)和 MRAC 算法作用下，可较好地实现防滑控制。首先，根据列车黏着原理建立动力学模型，再将黏着防滑问题转化为包含输出受限的蠕滑速度跟踪控制问题；其次，凭借 BLF 的约束能力以及 MRAC 特性，设计自适应防滑控制器；最后，证明该控制系统的稳定性。仿真实验表明，所设计的控制策略实现了对蠕滑速度曲线的渐近跟踪控制和列车防滑控制，且收敛速度快、跟踪误差小、防滑效果好，验证了该防滑控制策略的有效性。

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基于深度 Q 网络的风光柴储微电网能量管理策略

刘向杰, 刘梓安, 孔小兵, 马乐乐

控制工程. 2023, 30(8): 1538-1547.

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微电网能量管理对保障微电网安全、经济运行具有至关重要的作用。综合考虑可再生能源出力及用户负荷需求，提出了一种基于深度 Q 网络的微电网能量管理策略。针对日前调度中光伏功率的随机特性，利用随机规划生成不同概率下的光伏出力场景。将其与风电功率、负荷功率、市场电价和蓄电池荷电状态等一同构成环境信息，并通过深度 Q 网络与环境信息的交互优化微电网运行指标。仿真结果表明，所提出的能量管理策略能够降低设备的安全指标成本，并提高可再生能源的利用率。在光伏出力随机性较强的场景中，证实了基于随机规划的深度 Q 网络管理策略具备突出的适应能力。

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航空发动机退化等级软表征与风险监测方法

吴宇伦, 宋鹏宇, 陈旭, 赵春晖

控制工程. 2023, 30(8): 1548-1556.

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剩余使用寿命预测对航空发动机预防性维护具有重要指导作用。现有方法将性能退化看作线性过程，未对寿命周期进行划分，从而无法确定发动机性能退化的关键时间节点。针对上述问题，提出了一种航空发动机退化等级软表征与风险监测方法。首先，提出了退化阶段划分策略，将全寿命周期数据划分为健康区、过渡区和风险区，分别揭示各退化分区的性能退化水平与特性。面向健康区和风险区，设计了基于条件判别自编码器的统一框架。针对具有复杂转换特性的过渡区，提出了一种过渡区特征融合表征与即时评估方法，从而对发动机退化过程进行多阶段精细化建模与状态评估。最后，设计了航空发动机退化状态在线评估策略，实现了退化阶段的识别和关键时间节点的预警。利用涡扇发动机数据集进行实验，验证了所提方法的有效性。

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氧化铝生产中的约束多目标协调优化方法

张博, 陈庆达, 卢绍文

控制工程. 2023, 30(8): 1557-1566.

摘要 ( )

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研究了氧化铝生产中的约束多目标协调优化问题，旨在快速获得控制氧化铝生产运行指标的最佳设定值。为了求解这一问题，首先，利用高斯过程回归(Gaussian process regression, GPR)对该操作优化问题建立了数据预测模型。然后，针对循环效率和能耗约束所带来的一系列挑战，提出了一种利用不可行解的信息且具有自适应能力的优化算法。在该算法中，为了产生靠近可行域边界的不可行解，提出了利用目标值和约束违反程度对不可行种群进行更新的支配策略。同时，该算法通过变异策略和变异参数自适应策略来平衡算法的探索和开发能力。最后，基于实际生产数据验证了循环效率和能耗预测模型的准确性，并证实了所提算法在解决氧化铝生产运行指标优化问题中具有一定的优越性。

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2023年, 第30卷, 第8期　
刊出日期：2023-08-20

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