2024年, 第31卷, 第12期　
刊出日期：2024-12-20

  

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  面向过程控制的煤泥浮选机理建模与仿真研究

  褚菲, 王佩, 朱安强, 张海军

  控制工程. 2024, 31(12): 2129-2139. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20220466

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  煤泥浮选过程是变量耦合、时滞及非线性的复杂工业过程，其动态模型的建立是研究煤泥浮选过程智能控制方法的基础。针对现有煤泥浮选过程控制模型难以反映实际煤泥浮选过程全流程运行动态特性的问题，基于质量守恒原理建立了一种煤泥浮选过程全流程仿真模型。首先，通过对煤泥浮选过程各关键设备的机理分析，建立了相应工艺环节的数学模型；其次，为模拟煤泥浮选过程全流程运行状态，联结各模块构建了完整的煤泥浮选过程模型，其中，模型参数采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法辨识得到。最后，通过仿真实验验证了所建模型的有效性，为煤泥浮选过程先进控制方法和优化策略的研究提供了理论基础。
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  基于变量选择和 MGWO-LSTM 的浆液 pH 值预测

  仝卫国, 郭超宇, 赵如意

  控制工程. 2024, 31(12): 2140-2148. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20220447

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  针对湿式脱硫系统中浆液 pH 值难以实时准确测量的问题，提出了一种基于变量选择和 MGWO-LSTM 算法的浆液 pH 值预测模型。首先，利用最大互信息系数进行变量筛选，去除冗余变量；然后，通过经验模态分解(EMD)算法进行变量分解，对分解后的变量去噪重构，得到最终输入变量；其次，采用混合策略改进的灰狼优化(MGWO)算法寻优长短期记忆(LSTM)神经网络中的关键参数，利用 Circle 混沌映射初始化种群，以提高分布均匀性，并引入非线性衰减因子与莱维飞行策略减小算法陷入局部最优的概率，提高算法性能。实验结果表明，变量选择与 EMD 处理，减小了冗余变量及噪音对预测模型的影响，同时，MGWO 算法进一步优化了 LSTM 模型的预测精度，对提高脱硫系统运行的经 济稳定性有重要意义。

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  基于预测 PI 的热泵干燥温湿度解耦控制研究

  赵海波, 张静峰, 吴坤, 乔玲敏

  控制工程. 2024, 31(12): 2149-2158. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20220378

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  现有的热泵干燥多侧重于温度控制，不能克服温湿度的耦合作用实现温度与湿度的同时控制，因而提出一种基于预测 PI 的热泵干燥温湿度解耦控制方法。首先，基于热泵干燥实验数据进行干燥温湿度控制对象的辨识，得到控制对象模型；然后，采用预测比例-积分(proportional integral, PI)算法和动态解耦实现热泵干燥温湿度控制；最后，利用 Simulink 仿真工具对比分析了 PI、比例-积分-微分(proportional integral derivative, PID)、史密斯预估器(Smith predictor)和预测 PI(predictive proportional integral)的控制性能、抗干扰能力和解耦效果。结果表明，预测 PI 控制具有超调量小、振荡小、鲁棒性良好和抗干扰能力强的特点，适合于大惯性、大滞后热泵干燥过程的温湿度多参数控制。
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  实时监测流化床干燥过程的近红外光谱标定建模方法

  吴洋, 于海晨, 刘涛, 渠啸宇

  控制工程. 2024, 31(12): 2159-2166. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20220216

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  针对实时监测工业流化床干燥过程颗粒含水量的问题，提出一种应用近红外光谱检测仪器进行在线监测的光谱标定建模方法。首先，说明光谱数据采集和标定建模实验设计；然后，介绍光谱数据进行预处理的一些基本方法，结合偏最小二乘(partial least squares, PLS)算法选择合适的数据预处理算法；随后，采用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)选取光谱的特征波长，建立基于支持向量回归(support vector regression, SVR)的颗粒含水量预测模型，用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)对 SVR 中的参数进行优化；最后，基于实验数据进行建模和预测，验证了所提算法相对于传统 PLS 和粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法等，可以得到更加精确与稳定的测量结果。
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  一类离散时间非线性系统 L∞模糊状态观测器设计

  刘超, 王璐, 周慧琼, 郭胜辉, 黄大荣

  控制工程. 2024, 31(12): 2167-2172. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20220343

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  为了解决常规非线性状态观测器设计的自由度较为有限，且估计精度难以提升的难题，以一类离散时间不确定非线性系统为对象，研究了基于延迟和非二次型结构的模糊观测器设计问题。首先，将非线性仿射系统构建成为 Takagi-Sugeno (T-S)模糊模型的形式。接着，针对新构建的系统模型，设计了一种带有延迟项的模糊观测器，并通过选取延迟非二次型的李雅普诺夫函数进行误差动态分析，给出了针对稳定性和 L∞ 性能的线性矩阵不等式设计条件。仿真部分以单关节机械臂为例，对比验证了所提出的观测器能够更加精确地估计系统状态。
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  压水堆堆芯功率输出分布控制的在线性能评价

  卢家辉, 张金芳, 王童雨

  控制工程. 2024, 31(12): 2173-2177. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20220453

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  压水堆的安全性会受到控制性能和扰动的影响，为了及时检测控制器的控制性能，避免整个系统的崩溃，基于输出分布控制(output distribution control, ODC)理论，提出了一种在线控制性能评价系统。系统采用基于巴氏性能指标的性能评估方法，提高了性能评价的准确性和敏感性。并考虑了实时 I/O 数据和历史 I/O 数据的概率分布，利用滑动窗进行输出概率分布的更新，增大性能指标统计数据的范围。仿真结果表明，该在线控制性能评价系统对于控制效果的波动有准确的判断，同时也能排除控制过程中的非高斯扰动，避免影响性能评价。
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  一阶大时滞系统的时滞削弱自耦 PID 控制方法

  王伟, 曾喆昭, 章禛昊

  控制工程. 2024, 31(12): 2178-2183. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20220170

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  针对一阶大时滞系统响应速度慢和抗扰能力差的问题，提出了一种时滞削弱的自耦 PID 控制方法。该方法使用一种滞后时间削弱结构来降低大时滞系统的时滞时间，从而形成一个无时滞的一阶近似系统，并使用自耦 PID(auto-coupling proportional-integraldifferential, ACPID)控制理论来设计控制器，建立了 ACPID 控制器中速度因子的镇定规则，分析了自耦 PID 控制系统的鲁棒稳定性。仿真结果表明了所提出的控制方法的有效性，与现有控制方法相比，该方法响应速度明显提高，抗扰动鲁棒性更强，因而在大时滞系统控制领域具有广泛的应用价值。
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  事件触发控制下带有 Lévy 噪声的神经网络指数同步

  张仁磊, 童东兵, 陈巧玉, 周武能

  控制工程. 2024, 31(12): 2184-2189. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20220359

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  针对一类主从神经网络系统，建立了包含时变时滞、马尔可夫跳变和 Lévy 噪声的动态模型。为了减少数据传输的消耗以及提高系统的效率，引入事件触发控制，设计反馈增益矩阵和事件触发反馈控制器，使得主从神经网络可以快速实现指数同步。通过李雅普诺夫稳定理论和不等式分析方法，得到了误差系统同步的充分条件。之后提出一个数值算例仿真，用以验证所得结论的有效性。通过研究神经网络系统的同步，设计出更高效的控制器来改善系统的动态响应特性，使系统在外部干扰存在的情况下也能保持良好的控制效果。
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  基于 CNN 的主动悬架传感器故障诊断

  王艳平, 韩晓冰

  控制工程. 2024, 31(12): 2190-2195. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20220513

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  汽车主动悬架系统中的传感器损坏后采集的信号会对系统的控制效果产生不良影响。因此，提出了基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的传感器故障诊断算法。根据高度传感器在 3 种不同损坏状态下所采集的数据，选取各周期内的训练样本数据，并保留一定数量的测试样本。结合基于 CNN 的传感器故障诊断算法，使用训练样本对神经网络进行训练，然后输入测试样本对神经网络的准确率进行测试，验证了卷积神经网络在高度传感器的故障诊断方面的准确性。并使用同样的数据对反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)进行训练和测试。通过对诊断结果准确率的比较可知，CNN在汽车主动悬架高度传感器信号故障诊断方面具有明显优势，诊断准确率达到99.31%。
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  YOLO-Rice：一种基于 YOLOv5 的水稻虫害检测

  巨志勇, 易成, 周重臣, 祁子翔

  控制工程. 2024, 31(12): 2196-2205. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20231000

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  为了保证水稻的高产和稳产、提高水稻虫害检测的识别率，提出一种高效快速的检测算法——YOLO-Rice。首先，在传统 YOLOv5s 模型的基础上融合 CA 机制；其次，更换 PANet 为 BiFPN 结构；随后，使用更加轻量的 CARAFE 结构来代替原始的上采样模块；最后，替换损失函数来提高收敛速度，以便更好地进行定位。结果表明，与 Faster R-CNN、SSD、YOLOv3 等模型相比，YOLO-Rice 的检测精确率提高了 2.4%~40.8%，召回率提高了 6.9%~31.4%，平均精度均值提高了 7%~37.2%。由此可说明，改进后的模型在多个方面都优于原模型，具有更强的鲁棒性和更高的准确率，实现了对水稻虫害的准确、高效识别。
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  基于 UltraSound-Net 的新生儿超声肺部图像疾病辅助诊断

  陈旭, 陈胜, 张磊

  控制工程. 2024, 31(12): 2206-2213. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20220432

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  新生儿肺部病因的诊断一直是临床诊断的难点，为了避免 X 光诊断方法对新生儿造成辐射伤害，采用新生儿超声检查对新生儿肺部疾病进行诊断至关重要。针对低信噪比的超声肺部图像中病理细节的纹理特征提取问题，提出了一种基于 DenseNet121 作为骨干网络结合自适应卷积核模块的 UltraSound-Net 模型辅助诊断新生儿肺部疾病。首先，将深层的网络结构模型 DenseNet121 作为骨干网络提取超声图像特征。然后，利用高效的自适应卷积核模块 SK Block(selective kernel block)选择突出的新生儿肺部疾病特征。共纳入了 600 张新生儿超声肺部图像（300 张肺部良好，300 张患有肺脏疾病）进行研究，使用五折交叉验证对数据集进行训练和测试，并通过分析受试者工作特征曲线下面积(area under curve, AUC)评估诊断性能。模型得到的实验结果为 AUC97.11(95% CI 96.56~97.64)。并和其他主流的深度学习模型进行了比较，结果表明，该方法相较于其他模型的诊断效果更好。
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  基于算法自动选择的自适应约束多目标进化算法

  李雪莹, 刘青青, 范勤勤

  控制工程. 2024, 31(12): 2214-2222. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20220224

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  约束多目标进化算法的求解性能往往取决于约束处理方法和多目标进化算法。为进一步提高其适应性和鲁棒性，提出一种基于算法自动选择的自适应约束多目标进化算法 (self-adaptive constrained multi-objective evolutionary algorithm based on algorithm automation selection, SCMOEA-AAS)。在所提算法中，选取了 2 个性能优良的多目标进化算法作为搜索引擎，并提出一种综合的性能指标来对它们进行评价；然后，使用 Q 学习来实现算法的自适应选择，以适应不同类型的约束多目标优化问题。为验证所提算法的性能，实验选取了 5 种有竞争力的约束多目标进化算法和 24 个约束多目标优化问题。实验结果表明，SCMOEA-AAS 在所有比较算法中取得了最佳性能。
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  “赛教产三融合”下自动化人才培养新模式的实践与思考

  王晓玲, 池明, 丁洁, 徐丰羽

  控制工程. 2024, 31(12): 2223-2229. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230320

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  技能人才是建设人力资源强国的第一资源，也是自动化技术发展的重要支撑。因此，培养高素质的自动化专业技能人才是自动化专业人才培养的首要任务，更是深入实施人才强国战略的重要手段。面对日新月异的人工智能技术，以南京邮电大学自动化学院的发展实践为例，从专业建设方案修订、人才培养方案修订、教学资源的开发利用等环节， 探索“以产促教，以赛促学，赛教产三融合”的新型自动化专业人才培养模式，思考该模式对其他专业人才培养质量的提高、对创新创业教育的强化与推广等有哪些启发作用。
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  面向新工科的“AI+X”课程体系建设

  赵静, 陆宁云, 谢非, 徐丰羽, 肖敏

  控制工程. 2024, 31(12): 2230-2234. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230369

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  为探索适合自动化专业创新创业特色人才培养的创新模式，依托“人工智能”课程构建基于“融合模块”的课程体系。首先，明确专业需求，确立创新创业特色课程建设的目标定位；其次，确定培养思路，完善培养体系，制定培养内容与培养方案；最后，建设实践环节，利用校企合作增强专业特色人才实践能力的培养。
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  基于综合特征的相似性分层度量方法

  胡迎城, 邢玛丽, 吴元清, 陈云凡, 曾俊宁

  控制工程. 2024, 31(12): 2235-2243. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20220205

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  目前大多数相似性度量方法只考虑模型结构或流程行为方面的信息，缺乏对多方面流程信息的综合考虑。此外，现有的流程相似度计算方法，检索效率低下且适用场景单一。针对这些不足，提出一种基于综合特征的相似性分层度量方法。通过对流程的语义 模型结构和行为序列特征的综合提取，利用加权实现流程相似性的综合性度量，并采用权重参数调节的方式实现分层度量，以提高在流程模型库中对相似流程模型的度量效率。通过实验将该度量方法与典型的相似性度量方法进行了对比，结果表明，基于综合特征的相似性分层度量方法保证了度量的准确性和有效性，并且具有更强的适应性，同时具有更高的检索效率。
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  基于攻击检测与补偿的安全分布式电压调度控制

  金学奇, 张静, 由甲川, 郑文喆, 方崇荣

  控制工程. 2024, 31(12): 2244-2249. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20220467

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  搭建电网仿真安全测试平台是推进电网安全建设的重要方式。为推进电网仿真安全测试平台的攻防能力建设，针对分布式电压调度控制系统的错误数据注入攻击提出一种基于检测与补偿的安全电压调控算法，用以保障分布式电压调度控制的安全性。首先，基于分布式系统中的两跳信息设计了恶意数据检测方法，用于检测邻居发电站是否遭受错误数据注入攻击；其次，基于上述检测结果，提出了安全补偿算法，该算法利用正常发电站动态补偿受攻击发电站对系统电压的影响，以保证电压稳定与电网系统安全；最后，开展了一系列仿真测试实验来验证所提算法的性能。实验表明，所提出的安全分布式电压调控算法能有效检测错误数据注入攻击，并在部分发电站受到错误数据注入攻击时保障电压安全。
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  基于迭代故障估计的四旋翼飞行器轨迹跟踪

  孔前, 孙凯彪

  控制工程. 2024, 31(12): 2250-2255. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20220349

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  针对四旋翼飞行器飞行过程中转子发生故障的问题，设计了一种基于迭代故障估计的控制策略，实现了对四旋翼飞行器的轨迹跟踪控制。首先，分析了四旋翼飞行器转子故障对控制信号的影响，在考虑外界干扰的情况下建立了转子故障状态下的四旋翼飞行器运动学模型。其次，依据迭代学习控制原理设计了一种迭代故障估计器，实现了对故障信号的估计与补偿，结合积分滑模方法实现了对四旋翼飞行器的轨迹跟踪控制，并运用李雅普诺夫理论证明了系统的稳定性。最后，通过对四旋翼飞行器进行仿真实验，验证了所设计的控制策略的有效性。
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  工业信息物理系统漏洞节点的攻击图评估方法

  周翔荣, 孙子文

  控制工程. 2024, 31(12): 2256-2263. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20220418

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  跨域信息攻击极大地影响了工业信息物理系统(industry cyber physical system, ICPS)的安全，为评估工业信息物理系统的漏洞节点，采用基于攻击图模型的最小成本分析法。首先，将系统中各个物理组件以及它们所具有的网络漏洞抽象为攻击图中的节点，根据各个物理组件的“与”“或”关系构建整个 ICPS 的“与”“或”攻击图，攻击图中节点的权重为攻击成本；然后，将整个攻击图的节点及权重转化为合取范式等价逻辑公式，采用多叉树剪枝策略求解最小攻击成本以及系统漏洞节点。通过 MATLAB 对废水发电厂模型进行仿真，以最小攻击成本得出废水发电厂模型的漏洞节点。
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  打滑移动机器人抗干扰固定时间事件触发编队

  闫慧娴, 王孟琦, 王昕, 王健安

  控制工程. 2024, 31(12): 2264-2273. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20220441

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  针对滑动与打滑条件下移动机器人系统存在的模型参数不确定、未知扰动等问题，提出一种基于自适应固定时间干扰观测器的事件触发编队控制方法。首先，将模型参数不确定性、未知动力学干扰和打滑（滑动）视为复合扰动，基于固定时间理论设计新的自适应干扰观测器，以准确估计系统扰动。其次，采用反步法设计基于领航-跟随者的运动学控制器和基于相对阈值事件触发的固定时间动力学编队控制器，有效降低网络通信资源能耗，并经理论推导后排除 Zeno 行为。最后，通过 3 个移动机器人编队仿真，验证了所提方法的有效性。
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  精确稀疏高斯变分推理非线性状态估计方法的研究

  方党生, 汪恒宇, 刘久富

  控制工程. 2024, 31(12): 2274-2283. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20220226

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  针对非线性系统的状态估计中对模型进行线性近似使得估计结果误差较大，进行批量状态估计时运算量过大以及运算效率低等问题，提出精确稀疏高斯变分推理(exactly sparse Gaussian variational inference, ESGVI)方法。首先，提出基于高斯变分推理的损失函数，将状态估计问题转化为利用数据对后验进行近似的问题。对提取的损失函数、均值以及协方差矩阵使用梯度下降法进行迭代更新。然后，利用逆协方差矩阵的稀疏性对所求期望进行边缘采样，以达到避免求导、简化计算的目的，再通过多维高斯求积得到完整的优化迭代方案。其次，利用所得的优化迭代方案对非线性系统进行批量状态估计。最后，采用无人机仿真模型实验验证了所提方法的有效性与精确性，同时将所提方法与最大后验估计(maximum a posteriori, MAP)方法相比，结果表明，所提方法能够明显降低状态估计误差，提高轨迹估计的精确性。
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  安全性 A*融合 DWA 的分布式多移动机器人路径规划方法

  杨振, 李俊丽, 杨立炜, 王倩

  控制工程. 2024, 31(12): 2284-2295. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20220516

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  针对传统 A*算法规划的路径距离障碍物过近的问题提出了安全性 A*算法，并与结合优先级避障策略改进的动态窗口法(dynamic window approach, DWA)相融合应用于分布式多机器人系统。首先，改进 A*算法的节点扩展方式，避免斜穿障碍物以保证全局路径的安全性，并提出安全性冗余节点删除策略来优化路径；其次，在局部路径规划中，提出自适应航路点追踪策略改进 DWA，为机器人提供了精确的方位指引；同时，改进了 DWA 的评价函数，增强了机器人在动态环境下的局部避障能力；最后，在融合算法中引入了优先级避障策略，以更好地协调分布式多机器人的动态避障能力。实验结果表明，所提算法能够为每个机器人规划出安全的全局路径，并能成功避开动态障碍物及其他的机器人。
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  基于非线性扩张状态动量观测器的机械臂碰撞检测

  任瑞龙, 张士雄, 任建新

  控制工程. 2024, 31(12): 2296-2303. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20220445

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  针对机械臂容易在人机协作中发生碰撞的问题，提出一种基于非线性扩张状态动量观测器的碰撞检测方法。首先，通过离线参数辨识来识别未发生碰撞时机械臂的动力学模型；然后，在该动力学模型基础上，将碰撞外力作为系统状态变量，搭建了非线性扩张状态动量观测器；其次，在线计算出机械臂工作过程中的理论力矩，并考虑建模误差和摩擦力设定力矩的时变阈值，当实际力矩超过时变阈值时即认为发生碰撞；最后，对机械臂的动力学模型进行仿真分析。仿真结果表明，在机械臂发生碰撞后，所提出的动量观测器可以快速检测到碰撞力矩，提高碰撞检测的灵敏度和准确性。
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  无人驾驶赛车最小曲率路径规划与控制

  林子鹏, 敖银辉, 黄晋豪

  控制工程. 2024, 31(12): 2304-2311. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20220289

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  为提高无人驾驶赛车在桩桶赛道中的圈速和跟踪精度，基于桩桶赛道，首先通过三角剖分算法得到其左右边界及中心线，并以最小曲率为目标，建立优化模型，得到赛道的全局最小曲率路径。其次，以最大横向加速度为约束进行纵向速度规划；随后，搭建车辆运动学模型，设计基于模型预测控制的轨迹跟踪控制器，以最小化车辆横向误差和航向误差等为目标设计优化函数。最后，分别对中心线轨迹和最小曲率轨迹进行仿真。仿真结果表明，跟踪精度和响应速度较理想，且最小曲率路径的圈速相比中心线提升了 11.1%。
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  多重攻击下自安全网络的防御策略设计

  钱锦, 徐汉麟, 李昂, 徐李冰, 罗凯

  控制工程. 2024, 31(12): 2312-2320. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20220510

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  由于外挂式、补丁式的被动防御技术无法有效应对不断演化变异的网络攻击，因此构建基于主动防御机制的自安全网络具有重要价值。针对一类典型信息物理系统的一致性问题，设计了数据窜改和拒绝服务多重攻击下的自安全网络防御机制。首先，分析攻击的行为特征，将测量通道和控制通道随机出现的多重攻击描述为伯努利随机过程。其次，提出了一种基于离散时间节点动力学模型的自安全状态一致性(self-secure state consensus, SSSC)算法，并给出了所有正常节点达到指数收敛的一个充分条件。该算法利用状态变化率来评估邻居节点信息的可信度，实现对多重攻击的主动防御。最后，仿真结果表明，SSSC 算法可在受损节点数未知时，实现网络中所有正常节点的状态一致性。