2024年, 第31卷, 第3期　
刊出日期：2024-03-20

  

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  垃圾渗滤液污水处理设备的臭氧投加复合抗扰控制

  常雨芳, 胡宇博, 余文锦, 周菲菲, 黄文聪

  控制工程. 2024, 31(3): 385-391.

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  垃圾渗滤液污水处理设备中的臭氧投加系统具有大时滞、大惯性和多扰动的特点, 导致难以实时调整臭氧投加量，从而影响后续设备出水水质。针对以上问题，在水流量比例的控制方面提出一种基于扰动观测器的改进型 Smith预估器与滑模控制相结合的复合抗扰控制。其中，滑模控制为主控制器，扰动观测器用于估计出系统的集总扰动并反馈至前向通道消除扰动的不利影响，以便于 Smith 预估器更好地进行时滞补偿。仿真和实验结果表明，复合抗扰控制相较于 PID 控制和自抗扰控制具有更好的控制性能和抑制扰动的能力，能够有效提高垃圾渗滤液污水处理设备的出水水质。
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  基于烟花算法的反应釜温度预测控制

  任志玲, 张倩

  控制工程. 2024, 31(3): 392-399.

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  针对连续釜式反应过程由于大滞后造成的温度控制精度不高的问题，利用科学数据网格(scientific data grid, SDG)构建连续釜式反应过程温度控制系统结构图，在传统控制策略的基础上提出串级动态矩阵控制-比例积分微分(dynamic matrix control-proportion integration differentiation, DMC-PID)温度预测控制策略。利用烟花算法完善 DMC 滚动优化环节，进而提高参数寻优的速度。搭建半实物仿真实验平台，通过 OPC 工具箱将 DMC 模块与可编程逻辑控制器(programmable logic controller, PLC)设备相连接进行实验验证。实验结果表明，基于烟花算法的 DMC-PID 串级系统，可以克服温度大滞后造成的影响，且 DMC-PID 串级控制对温度系统的控制精度和响应速度均有较大的提升。
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  基于事件触发的网络化系统输出反馈耗散控制

  王岩, 葛超, 赵志伟, 华长春

  控制工程. 2024, 31(3): 400-405.

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  针对事件触发机制下网络化系统的输出反馈耗散控制问题进行研究。首先，引入事件触发机制来减少有限带宽的影响，节约系统资源；其次，考虑网络化系统中存在的外部干扰，利用输入时滞法建立了基于事件触发机制的时滞系统模型；然后，构造一种时滞相关的 Lyapunov-Krasovskii 泛函，利用改进的积分处理方法推导出了保证闭环系统严格耗散性能的充分条件，并采用锥补线性化算法求出输出反馈控制器增益和事件触发参数矩阵；最后，通过数值仿真验证了所提方法的有效性与优越性。
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  执行器随机失效系统鲁棒预测容错切换控制

  张健, 施惠元, 苏成利, 李平

  控制工程. 2024, 31(3): 406-415.

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  针对一类具有执行器随机失效问题的离散线性系统，提出一种基于故障概率情况下的鲁棒预测容错切换控制方法。首先，将工业过程建立成新型多自由度状态空间模型，设计含有故障概率的容错控制器；其次，引入系统故障和其恢复时的随机概率，利用李雅普诺夫判据给出基于线性矩阵不等式形式的稳定性条件，再通过指数稳定的相关证明求解出不同执行器切换时的稳定条件，以保证系统故障时容错控制与无故障时常规控制间的切换；然后，控制器设计时还充分考虑了设定值变化时所产生的跟踪误差带来的影响。最后，通过仿真结果验证了所提方法的可行性。
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  基于分数阶滑模控制的无人机轨迹跟踪控制器设计

  邵克勇, 李林霞

  控制工程. 2024, 31(3): 416-424.

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  四旋翼无人机在农业、工业和国防等领域广泛应用，但其复杂的系统特性和对扰动的敏感性使得控制变得困难。首先，考虑分数阶方法具有良好的鲁棒性以及调节灵活性的优点，将整数阶积分滑模面和改进的分数阶指数趋近律相结合，设计出了一种新的分数阶积分滑模控制器。然后，将所设计的分数阶积分滑模控制器应用于四旋翼无人机轨迹跟踪控制问题。仿真结果表明，所提控制器作用下的四旋翼无人机进行轨迹跟踪时响应速度快、无超调，且对外界干扰具有较强的鲁棒性。
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  多源电力系统连锁故障建模与评估分析

  胡福年, 陈灵娟, 陈军

  控制工程. 2024, 31(3): 425-432.

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  双碳目标下可再生能源占比逐步提升，给电力系统稳定运行带来了巨大挑战。基于此，借鉴复杂网络理论，融合电力系统随机潮流和金融领域风险价值理论，构建一种含高比例可再生能源的电力系统连锁故障模型，分析高比例可再生能源对电力系统连锁故障的影响程度。从局部、全局和潮流特性 3 个方面分别提出电气度中心性、电气介数中心性 和加权电网潮流转移熵指标来辨识电网中的脆弱节点，分析其在连锁故障演化进程中的作用，并以节点损耗率、线路损耗率和功率损耗率为指标分别对含高比例可再生能源的电力系统在随机和蓄意攻击下的鲁棒性进行评估分析，以改进 IEEE39 节点系统为例对所提方法进行仿真分析，验证其可行性和有效性。
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  基于 ESO 分数阶滑模调节的 PMSM 模型预测转矩控制

  侯利民, 李锐, 王巍, 王禹

  控制工程. 2024, 31(3): 433-438.

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  为了提高永磁同步电机调速系统的性能，提出一种基于扩张状态观测器的分数阶滑模预测转矩控制策略。采用扩张状态观测器对电机的综合扰动项、定子电流和反电动势进行实时观测，可快速准确得到它们的估计值并进行补偿；利用估计值构建分数阶滑模控制器来削弱系统抖振并提高鲁棒性；利用转矩和磁链无差拍预测控制，减少了遍历次数并降低了计算复杂度。通过仿真和半实物平台进行了验证，所得结果表明，所提出的方法能有效提升系统的鲁棒性，使电机具有良好的动态和静态性能。
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  固定和切换拓扑下多智能体系统二分容错状态一致性研究

  张捷, 姚瑶, 王健安, 李志强

  控制工程. 2024, 31(3): 439-449.

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  针对具有传感器故障的连续时间线性领导-跟随多智能体系统，研究了固定和切换拓扑下的二分容错状态一致性问题。首先，考虑不存在传感器故障的情况，提出了一种基于状态反馈的分布式二分一致性控制协议；其次，考虑存在传感器故障和状态不可测的情况，根据邻居交互信息构造新型分布式状态和故障观测器，并提出了基于输出反馈的分布式二分容错一致性控制协议；最后，进一步考虑通信拓扑发生切换的情况，提出了一种基于观测器的输出反馈二分容错一致性控制协议。理论分析和仿真算例均验证了不同情况下提出的分布式控制策略能够消除传感器故障带来的不良影响，同时，可实现预期的二分状态一致。
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  执行器攻击下神经网络事件触发滑模同步控制

  董昱辰, 王婕, 李红超

  控制工程. 2024, 31(3): 450-456.

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  针对多神经网络系统在执行器攻击和外部随机干扰下的同步控制问题，对事件触发滑模控制方法进行研究。首先，设计了 2 种新的积分滑模函数，保证多神经网络系统在整个同步过程中的全局鲁棒性；其次，在事件触发机制的基础上，针对系统存在有界扰动和执行器攻击的问题，设计了分布式事件触发积分滑模控制器，在抑制干扰和攻击的同时实现了多神经网络的同步控制，并且节约了通信资源；再次，基于李雅普诺夫稳定性理论，给出了多神经网络同步的充分条件，并通过推导得出最小触发时间间隔为大于 0 的正数，即保证系统不会存在奇诺(Zeno)行为；最后，仿真结果验证了所提控制方法的有效性。
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  基于 APSO 的微纳卫星编队轨迹规划方法

  刘金魁, 郭健, 周川, 吴益飞, 韩飞

  控制工程. 2024, 31(3): 457-462.

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  针对微纳卫星编队在指定时间内由初始构型到指定构型的路径规划问题，提出了一种基于自适应惯性权重粒子群优化(adaptive-inertial-weighted particle swarm optimization, APSO)算法的轨迹规划方法。首先，通过 Radau 伪谱法将轨迹规划的连续最优控制问题离散化为参数优化的非线性规划(nonlinear programming, NLP)问题；其次，采用 APSO 算法对 NLP 问题求解，避免了复杂梯度求解困难的问题，同时降低了计算量；最后，通过仿真实验表明，所提方法可在更短时间内求得满足约束条件的最优轨迹，以完成在线轨迹规划任务。
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  基于有效性分析的自组织模糊神经网络建模方法

  王雪峰, 李文静, 乔俊飞

  控制工程. 2024, 31(3): 463-469.

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  提出了一种基于有效性分析的自组织模糊神经网络(self-organizing fuzzy neural network based on effectiveness analysis, SOEFNN)建模方法。首先，提出了一种针对模糊规则的有效性评价指标，利用样本与规则层输出之间的映射关系进行网络模型的有效性分析，通过累积触发的方式实现相应模糊规则的增加或删减，使网络模型在能够处理复杂非线性问题的同时降低其冗余性，使模型更为紧凑。采用梯度下降算法对网络模型进行训练。然后，对所提出的 SOEFNN 模型进行非线性系统仿真实验和污水处理过程中的出水生化需氧量预测建模，并与其他自组织模糊神经网络模型进行对比。仿真结果表明，所提出的 SOEFNN 模型能够很好地实现结构和参数的自适应调整，并且具有较好的逼近能力。
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  基于改进粒子群优化算法的 PID 控制器参数整定

  蒋凌云, 魏庆来, 张峰华, 王博宇, 张俊康, 韦欣彤

  控制工程. 2024, 31(3): 470-477.

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  针对标准粒子群优化算法优化 PID 控制器参数存在的早熟以及陷入局部最优等问题，引入粒子二阶振荡环节、反向学习、自适应惯性权重，并结合设计的惯性权重动态调整策略、粒子越界随机反射墙，提出一种新型分阶段迭代的改进粒子群优化算法。在 6 个标准测试函数上进行测试，其性能相比于一些已有的改进粒子群优化算法更加优秀。将这些算法用于自动电压调节器系统的 PID 控制器参数整定，仿真结果表明，所提出的改进粒子群优化算法整定的 PID 控制器的控制效果更好。
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  基于变分模态分解与深度集成组合模型的瓦斯涌出量预测

  展广涵, 王雨虹, 付华, 王淑月

  控制工程. 2024, 31(3): 478-488.

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  为提高瓦斯涌出量预测精度，提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)的注意力机制(attention mechanism, AM)-长短期记忆(long short term memory, LSTM)网络与极端梯度提升(extreme gradient boosting, XGBoost)组合的预测模型。利用 VMD 将瓦斯涌出量原始数据分解为高、低频率的分量，以长短期记忆网络时序分析模型为基础，将分解后的高频分量作为其输入。同时，引入注意力机制提取瓦斯涌出量影响因素时序数据中的关键信息，增强序列数据中关键信息的表达，提高模型的预测精度。利用XGBoost 模型对低频分量进行预测，将高、低频分量的预测结果进行叠加求和，得到最终的瓦斯涌出量预测值。根据实验结果，引入注意力机制后模型的预测精度明显高于无注意力机制的预测模型，且所提出的组合模型的预测精度均高于对应的单一模型和其他对比模型，验证了该方法的有效性。
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  基于扩张状态观测器的双母管系统预测控制

  唐炜洁, 沈炯, 张俊礼, 王海涛, 董宸

  控制工程. 2024, 31(3): 489-496.

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  双母管式机组较为广泛地应用于热电联产机组中，但由于多炉多机和 2 根大容量母管互相影响，导致热电负荷跟踪不及时，母管压力控制自动化水平较低。为此，针对双母管系统的非线性、强耦合、大迟延特性，设计了基于广义扩张状态观测器的多模型预测控制(generalized extended state observer based muti-model predictive control, GESOMMPC) 方法。首先，建立了基于间隙度量(gap-metric)的多模型控制对象用于逼近非线性系统；其次，设计了扩张状态观测器估计系统耦合的集总扰动，并作为前馈信号输入到预测控制器中；最后，设计基于扰动前馈的多模型预测控制器实现对双母管系统的控制。实验结果表明，相对于 PID 方法，所提方法在满足电热负荷的同时，可以在允许范围内保持母管压力稳定，且动态偏差更小，过渡过程时间更短。
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  基于 LSTM 的 PCBA 批次质量预测

  王德新, 俞胜平, 徐昌国, 冉海周, 苏玮

  控制工程. 2024, 31(3): 497-502.

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  PCBA 生产手工插件线产品质量易受人工操作水平等因素影响，且多个产品质量检测环节均在手工插件线末端，导致难以在生产过程中及时把控产品质量。为了及早发现手工插件线的产品质量问题，提出了基于 LSTM 的 PCBA 产品批次质量多步预测控制策略，将手工插件线上的 FCT 质量检测数据经过处理后作为模型的输入特征，建立了基于 LSTM 的 PCBA 批次质量预测模型。最后，将所建立的预测模型与 BP、RNN 和 SVR 模型以及目前在数据特征分析拟合上表现较好的 CNN 模型进行比较，仿真结果表明，所提出的模型在电子产品质量的预测中具有更好的效果，可以为 PCBA 的质量调控提供指导。
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  基于数据增强的可分离卷积轴承寿命预测方法研究

  耿延兵 , 周国宾 , 靳杰 , 刘洋 , 赵珺

  控制工程. 2024, 31(3): 503-509.

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  轴承是机械装备中的重要零件，其剩余使用寿命的准确预测是减少维护和避免事故的急切需求。提出一种基于数据增强的可分离卷积神经网络轴承寿命预测方法。首先， 使用无监督对抗生成方法进行原始样本的数据增强。然后，针对轴承寿命预测模型拟合能力弱的问题，提出一种新的基于改进的可分离卷积神经网络的预测方法，此方法代替普通卷积进行特征提取，可大幅度减少计算量，从而可在相同计算量的条件下挖掘更深层次的数据特征。实验结果表明，所提方法均优于常见的深度学习方法，并在真实数据集上验证了所提方法的有效性。
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  基于 YOLOv3 的雾天场景行人车辆检测方法研究

  王启明, 何梓林, 张栋林, 毛作龙

  控制工程. 2024, 31(3): 510-517.

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  针对智能驾驶中动态目标检测易受雾天等恶劣天气影响，以及原始 YOLOv3 目标检测算法应用于行人车辆检测时精度低、定位准确率低及漏检率高等问题，提出一种基于改进 YOLOv3 和数据增强的雾天行人车辆检测方法。首先，以 Cityscapes 数据集为基础，通过大气散射模型及清晰图片的深度信息人工生成 3 种浓度的 Foggy Cityscapes，用以扩充样本数量。其次，通过改进 K-means 聚类算法生成适用于检测车辆与行人的先验框，同时，使用软非极大值抑制(soft non-maximum suppression, Soft-NMS)优化对重叠目标的检测，进一步提高模型检测精度。实验结果表明，相较于原模型，该方法在 3 种浓度的 Foggy Cityscapes 数据集上的平均精度均值(mean average precision, mAP)分别提高了 7.73%、13.22%和 21.51%，能够快速准确地检测雾天场景的行人和车辆目标。
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  基于轻量化与多信息融合的输送带块煤实时监测方法

  吴利刚, 陈乐, 张梁, 史建华

  控制工程. 2024, 31(3): 518-525.

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  煤炭在国家工业体系和社会发展中有着举足轻重的作用，针对煤炭运输过程中的块煤监测问题，提出一种基于轻量化和多信息融合(lightweight and multi-informationfusion, LM)的实时监测方法——LM YOLOv5。首先，利用自适应直方图均衡化进行数据预处理；其次，引入 Ghost 轻量化卷积，减少计算量和特征提取的冗余性；最后，结合协同注意力(coordinate attention, CA)机制改善特征提取的倾向性，引入双向特征金字塔网络 (bidirectional feature pyramid network, Bi FPN)机制实现跨阶段的信息融合。实验结果表明，改进后的 LM YOLOv5 算法有明显优势。参数量和浮点计算量分别减少约 62.28%和 67.66%。模型训练时长减少约 21.78%，模型体积也从 92.7 M 压缩至 35.1 M。此外，精确度和召回率分别提升约 0.103%和 1.395%，实时监测速度提升约 38.05%。
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  基于深度学习的 3D 目标检测算法综述

  张新宇, 徐子贤, 闫冬梅, 沙晓鹏, 顾德英

  控制工程. 2024, 31(3): 526-534.

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  随着自动驾驶领域对目标检测的精度和速度需求的提高，目标检测的研究从传统检测算法转向深度学习方向。由于 2D 目标检测算法存在小目标丢失等问题，基于深度学习的 3D 目标检测算法以能提供物体的位置、尺寸和方向等一些空间结构信息的优势，迅速在自动驾驶领域发展起来。首先，简单陈述了 2D 目标检测算法，将 3D 目标检测算法分成 5 个类别，分析了各类目标检测算法的优缺点；然后，详述了最新被提出的基于图神经网络(graph neural network, GNN)的 2 种算法；最后，对 3D 目标检测所应用的领域和其研究意义进行总结，并对 3D 目标检测今后可能发展的方向做出猜想。
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  基于可视注意力机制的非锚点行人检测模型

  林鑫辰, 唐漾, 赵超强, 钱锋

  控制工程. 2024, 31(3): 535-544.

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  在目前的行人检测方法中，中心尺度预测(center-scale prediction, CSP)模型具有检测速度快，无需预设锚点等优点。但是，CSP 模型并没有针对行人遮挡问题提出解决方法。为此，在 CSP 模型的基础上，提出了一个基于可视注意力机制的中心尺度预测(visible attention mechanism-based CSP, VA-CSP)模型，同时预测行人及其可视区域的边界框，并构造一个中心-可视中心(center-visible center, C-V)变换预测分支，将行人及其可视区域匹配，使模型具有正确的可视注意力机制，提升遮挡行人的检测精度。在Citypersons和Caltech 行人检测数据集上进行了实验，在 Citypersons 验证集的不同遮挡程度的子数据集 Reasonable、Heavy、Partial 和 Bare 上，得到了 9.6%、48.1%、9.1%和 6.6%的丢失率，相 比 CSP 分别提升了 1.4%、1.2%、1.3%和 0.7%。在 Caltech 测试集的 Reasonable 子数据集上得到了 3.2%的丢失率，相比 CSP 提升了 1.3%。与其他目前最新的模型相比，所提模型具有更高的检测精度。
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  基于注意力的 VAE-ConvLSTM 模型的剩余寿命预测研究

  马前, 刘胜全, 刘艳, 郑明明, 解舒淇

  控制工程. 2024, 31(3): 545-552.

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  为解决传统有监督算法难以达到较高预测精度的问题，提出了一种新的半监督模型。首先，将不同传感器采集的监测数据直接作为网络输入，减少了可能出现的信息损失；接着，在无监督部分采用变分自动编码器(variational autoencoder, VAE)，以自动提取输入数据的深层表达；然后，在有监督部分使用卷积长短期记忆(convolutional long short-term memory, ConvLSTM)网络进一步提取时序数据的时空特征，并引入注意力机制，提高重要特征因子的权重；最后，在 NASA 提供的 C-MAPSS 数据集上进行对比实验，以均方根误差和数据集自定义的 Score 作为评价指标。实验结果表明，所提出的模型在复杂预测场景中取得了最好的结果，证明了该模型的有效性。
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  基于改进跟踪微分器与前馈的模糊自适应 PID 控制

  陈星, 曹太强, 邓元果

  控制工程. 2024, 31(3): 553-559.

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  经典 PID 控制器在工程领域应用广泛，但其快速性和超调量之间不能很好地实现协调控制，且误差信号在经典意义上不可微，导致微分难以被有效利用。基于此，在典型跟踪微分器研究的基础上，采用一种具有良好的动态响应和滤波功能的改进非线性跟踪微分器对输入信号进行快速、无超调跟踪。并结合前馈控制和模糊自适应 PID 控制提升系统的稳定性和快速性，设计了一种基于改进跟踪微分器与前馈的模糊自适应 PID 控制器。以移相全桥变换器为控制对象，用经典 PID 与其进行对比分析。仿真与实验波形分析发现，所提控制器的鲁棒性更高，同时可将调节时间缩短至 40%，响应速度也更快。
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  改进 EfficientNet 的多视图特征融合的 CIN 诊断

  郭颖, 王永雄, 杨慧敏, 张佳鹏, 孙青

  控制工程. 2024, 31(3): 560-566.

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  现有的计算机辅助宫颈图像诊断方法大多是基于醋酸或 Lugol’s 碘的单视图图像，忽略了容易因非病理组织引起的假阳性反应而造成误诊的问题。因此，该研究将 3 种视角的阴道镜图像通过通道级联方式作为总输入，构建以 EfficientNet 为主干网络的深度学习框架，用于宫颈上皮内瘤变的诊断。此外，由于阴道镜三视图内容的高度相关性和空间一致性，需要从通道和空间 2 个维度进行特征加权。因此，在 EfficientNet 内部嵌入了卷积块注意力模块(convolutional block attention module, CBAM)的特征融合层，进一步加强病灶特征选择能力。在真实临床阴道镜数据集上进行实验，准确率和F1-Score分别达到了88.5% 和 88.2%，曲线下面积(area under the curve, AUC)值为 0.90。实验结果表明，所提方法可以帮助临床医生进行快速的宫颈上皮内瘤变(cervical intraepithelial neoplasia, CIN)诊断，并优于已知的相关工作。
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  非线性时滞系统双阶段神经网络的改进广义预测控制

  周媛奉, 陈宽文, 胡婷婷, 刘朋远, 丁海丽, 梁飞, 王一凡, 张腾飞

  控制工程. 2024, 31(3): 567-576.

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  针对一类工业控制系统中存在的非线性、大时滞等情况，提出一种基于双阶段神经网络的改进隐式广义预测控制方法。首先，设计了一种基于快速回归算法和蝙蝠算法的双阶段神经网络模型，用于对非线性时滞系统进行建模，避免非线性系统下的模型失配问题；其次，采用比例积分(proportional integration, PI)结构优化广义预测控制目标函数设计，提高隐式广义预测控制性能；同时，改进控制增量选取策略，利用所预测的未来控制增量修正当前时刻控制增量；最后，将所设计的预测模型和预测控制方法应用于一个数值案例和锅炉燃烧系统，验证了所提控制策略的有效性。