2024年, 第31卷, 第4期　
刊出日期：2024-04-20

  

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  基于 Q 学习的高超声速飞行器自抗扰控制研究

  高强, 李旭, 吉月辉, 刘俊杰

  控制工程. 2024, 31(4): 577-582.

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  为实现高超声速飞行器姿态自抗扰控制的参数整定，提出一种模糊 Q 学习算法。首先，采用强化学习中的 Q 学习算法来实现姿态自抗扰控制参数的离线闭环快速自适应整定；然后，根据模糊控制的思路，将控制参数划分为不同区域，通过设定奖励，不断更新 Q 表；最后，将训练好的Q 表用于飞行器的控制。仿真结果表明，相对于传统的线性自抗扰控制(linear active disturbance rejection control, LADRC)和滑模控制，基于 Q 学习的 LADRC 省去了人工调试参数的繁琐过程，且仍具有良好的跟踪效果。蒙特卡罗仿真测试结果验证了基于 Q 学习的 LADRC 的鲁棒性。
  
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  基于时空金字塔匹配的轨迹相似度算法

  李莉, 王克斌, 黄亮, 吕金娜, 邢春玉

  控制工程. 2024, 31(4): 583-590.

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  轨迹相似性度量是轨迹数据挖掘的基础问题。受设备型号、信号强度和周围环境的影响，轨迹数据具有噪声大、数据量大、采样不均匀等特征，给轨迹相似性度量带来了极大的挑战。因此，提出了基于时空金字塔匹配的轨迹相似度算法，通过在时间和空间维度上对轨迹进行不同粒度的划分，然后利用不同粒度的权重组合来衡量轨迹之间的相似性。该算法能够有效克服轨迹噪声的影响，同时兼顾了轨迹的时间特性和空间特性，并具有较低的计算复杂度。最后，利用真实的信令数据集和人工合成的全球定位系统数据集进行实验，实验结果证明了该算法在准确率和计算复杂度方面都优于目前的主流算法。
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  基于改进哈里斯鹰优化算法的动态路径规划研究

  胡啸, 张呈越, 卞炜, 王健安, 董朋涛

  控制工程. 2024, 31(4): 591-600.

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  针对传统栅格地图下的路径规划算法存在多峰值优化、无法实时避障等问题，提出了一种基于改进哈里斯鹰优化算法的动态路径规划方法。首先，提出方形邻格邻近扩散方法初始化哈里斯鹰种群位置，在路径规划问题模型下增加种群多样性；然后，提出一种非线性能量因子优化算法在搜索和开发之间的更新比例，提高全局搜索性能；最后，引入动态窗口法提高机器人实际运行路径的平滑程度，构造结合全局路径的动态窗口评价函数以改善动态窗口法前瞻性不足的问题。实验结果表明，所提方法可以兼顾实时避障和路径最优的需求。
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  基于图嵌入长短时记忆神经网络的非线性动态过程监控与诊断

  宋万军, 赵丰年, 白龙, 周建国

  控制工程. 2024, 31(4): 601-607.

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  针对复杂工业过程存在的非线性、动态性，以及故障标签难获取等特征，提出一种图嵌入长短时记忆神经网络在线监控与故障诊断方法。首先，对正常工况下采集的多维时序数据进行图嵌入，获得结构信息。其次，采用图注意力神经网络融合结构信息，并将融合后的结构信息输入用于预测的长短时记忆神经网络中。最后，提出一种新的基于预测误差指标的非线性动态过程在线监控方法和基于因果分析图的故障诊断方法。采用田纳西伊斯曼数据集进行实验验证，结果表明了所提方法的有效性。
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  基于细菌觅食-改进蚁群优化算法的水面无人船路径规划

  毛寿祺, 杨平, 高迪驹, 刘志全

  控制工程. 2024, 31(4): 608-616.

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  为了解决水面无人船全局路径规划问题，提出了一种细菌觅食-改进蚁群优化算法(bacterial foraging-improved ant colony optimization algorithm, BF-IACOA)。相较于传统蚁群优化算法(ant colony optimization algorithm, ACOA)，该算法在路径搜索策略上考虑水面无人船航行需要尽可能减少转向次数和完全规避过大转向角的约束，引入转向角启发因子，综合求解转移概率；同时引入细菌觅食算法的繁殖操作和趋化操作，改进信息素浓度的更新方式，解决传统 ACOA 容易陷入局部最优解和收敛速度较慢的问题。仿真结果表明，相较于传统 ACOA，BF-IACOA 的全局搜索能力得到较大幅度的提升，并且收敛迭代次数减少超过 30%；在实际水域环境模型下，BF-IACOA 可以通过 14 次迭代为无人船规划出全局可行路径。
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  基于神经网络的四旋翼无人机安全性分析

  梁惠勇, 赵振根

  控制工程. 2024, 31(4): 617-626.

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  为了提升无人机系统的安全性，利用前馈神经网络对四旋翼无人机进行安全性分析。首先，针对带有2 χ 检验异常检测系统的四旋翼无人机，将无人机安全性分析问题转化为带有隐蔽约束的攻击性能优化问题。其次，基于神经网络的正向值传播和逆向梯度传播机制，提出无人机隐蔽传感器攻击的神经网络算法，并研究了闭环控制下无人机系统的安全性。最后，分别基于开环控制和闭环控制下的无人机系统对所提算法进行验证。实验结果表明，所提算法可以对开环控制和闭环控制下的无人机系统设计出满足要求的隐蔽攻击信号。
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  基于改进 KCF 的移动机器人视觉行人跟踪系统

  宋仁和, 林名强, 戴厚德, 姚瀚晨, 富巍

  控制工程. 2024, 31(4): 627-635.

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  针对视觉跟踪机器人在跟踪目标被大面积遮挡和短暂丢失的场景下容易跟踪失败的问题，提出了一种基于改进核相关滤波(kernelized correlation filter, KCF)的移动机器人视觉行人跟踪系统。在传统 KCF 算法的基础上引入平均峰值相关能量(average peak correlation energy, APCE)，结合 APCE 响应值和最大响应值判断目标丢失情况，并加入了两级重检测机制。在 OTB2013 数据集的目标丢失(out of view, OV)场景中，改进算法的成功率和精度分别达到 0.626 和 0.592 像素，比传统 KCF 算法分别提升了 8.7%和 10.9%，有效提高了算法在目标遮挡和短暂丢失场景下的跟踪鲁棒性。在有行人干扰的场景中进行跟踪实验，实验结果表明所提视觉行人跟踪系统能够稳定跟踪目标行人。
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  基于区间二型模糊 PID 的四旋翼无人机姿态控制

  吴彪, 院老虎, 李威

  控制工程. 2024, 31(4): 636-643.

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  针对传统 PID 控制与一型模糊控制在四旋翼无人机姿态控制中响应速度慢、超调量大等问题，提出了一种区间二型模糊控制与传统 PID 控制相结合的控制算法。首先，在一型模糊系统的基础上对系统的单值前件和后件进一步模糊化形成区间前件和后件，更适于处理模糊信息。其次，利用具有停止条件的改进迭代算法(enhanced iterative algorithm with stop condition, EIASC)进行降型过程中开关点的计算，减少了计算时间，并将求解出的参数变化量作为初始 PID 控制参数值的补偿。最后，在建立的四旋翼无人机动力学模型上对所提算法进行仿真验证，仿真结果表明，所提算法比传统 PID 控制算法和一型模糊 PID 控制算法具有更快的响应速度、更高的稳态精度和更小的超调量。
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  基于资金约束的竞争供应链融资策略研究

  杜文意, 张永悦

  控制工程. 2024, 31(4): 644-653.

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  针对制造商存在资金约束时供应链成员的运营问题，分别研究了链与链竞争的结构中无资金约束、有资金约束且不融资、融资有利息且批发价格无折扣、融资无利息且批发价格有折扣 4 种不同模式下供应链成员的利润。当制造商存在资金约束时，其所在供应链上的零售商倾向于融资无利息且批发价格有折扣的模式。除了有资金约束且不融资的模式外，其他 3 种模式下竞争强度的增大不利于 2 条供应链上成员利润的提高。相同的竞争强度下，制造商可以通过调整单位生产成本投入来改变自己及竞争方的最优决策策略，进而影响供应链成员的利润。最后，仿真结果验证了所得结论。
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  主从遥操作位置-速度混合映射研究

  霍子轩, 袁明星, 张雪波

  控制工程. 2024, 31(4): 654-660.

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  主从异构型遥操作机器人系统在主从结构、自由度等方面的差异，导致其主端小范围操作空间难以覆盖从端大范围工作空间，以及从端难以精确定位。针对此问题，首先搭建了一套主从异构型遥操作机器人系统的软硬件平台，然后对主从端机器人进行运动学建模，进而提出了一种主端位置-从端速度和主端位置-从端位置混合切换的映射算法。一方面，所提算法通过主端位置-从端速度映射模式解决主从工作空间不匹配的问题，从而提高大范围空间下从端抵近目标的效率；另一方面，所提算法通过主端位置-从端位置映射模式实现从端精细定位，同时克服主端位置-从端速度映射中从端无法快速换向运动的缺陷。实验结果表明，所提混合映射算法能够实现主端遥操作从端机器人高效地完成复杂、精细的操作任务。
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  高速电梯振动测试与故障诊断研究

  李奇彦, 马建成, 黄兴, 田中旭, 侯璋天

  控制工程. 2024, 31(4): 661-668.

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  针对高速电梯激励频率高、零部件负荷大导致的共振现象与安全隐患，为高效且精细化地进行振动测试，以某型号高速电梯为例，将实际原始信号的测量均值作为真实信号的修正值，消除低频信号趋势项带来的误差，并结合对瞬时响应捕捉能力更强的离散小波变换算法，更加精准地实现高速电梯导轨缺陷与导靴故障诊断。同时，基于高速电梯离散位移-时间变化率提出的状态分割算法，可快捷实现高速电梯的 5 个运行状态信号自动提取，为高速电梯振动特性分析与故障诊断提供了便利。实验结果表明，所提方法可以快速高效地实现不同工况下高速电梯振动信号的特征提取和电梯运行故障诊断。
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  基于图和流体扰动算法的多无人车编队及避障研究

  陈倩, 庞文, 朱大奇, 汪中厚

  控制工程. 2024, 31(4): 669-677.

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  为解决多无人车编队在存在运动目标、移动威胁与突发威胁等多种情况的复杂环境中的避障问题，设计了一种基于刚性图论和流体扰动算法的多无人车编队避障控制算法。首先，针对编队控制问题，采用图论方法描述多无人车之间的协同关系，利用无人车之间的距离约束，基于反步控制理论设计领航-跟随编队控制器。李雅普诺夫分析表明，期望的编队形状是渐近稳定的。其次，针对复杂动态障碍物环境下的编队避障问题，设计了基于流体扰动算法的避障路径规划方法，由领航无人车规划出编队的行驶路径，实现编队的整体避障。最后，基于 MATLAB 的仿真结果验证了所提算法的有效性。
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  基于可视图与改进遗传算法的机器人平滑路径规划

  黄荣杰, 王亚刚

  控制工程. 2024, 31(4): 678-686.

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  针对传统遗传算法在路径规划中存在收敛速度慢、易早熟和路径质量差等缺点，提出一种基于可视图与改进遗传算法的路径规划算法。首先，利用可视图法压缩地图信息，减少搜索节点；然后，对路径个体采用浮点数编码，引入模拟二进制交叉(simulated binary crossover, SBX)算子和多项式变异算子，并采用精英保留策略和轮盘赌相结合的选择算子以防止优质个体丢失；之后，将贝塞尔(Bezier)算子引入遗传算法，改善路径的平滑性； 最后，分段优化贝塞尔控制节点，防止优化路径与障碍物碰撞。在仿真地图中进行测试，实验结果表明，所提算法相比于其他算法可以规划出一条更平滑、更短的路径。将算法应 用在康复助行机器人中进行测试，实验结果表明，所提算法能有效解决机器人的全局路径规划问题，提升全局路径规划的效率。
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  带输入饱和的双摆桥式起重机神经网络滑模控制

  刘佳辉, 程文明, 谌庆荣, 杜润

  控制工程. 2024, 31(4): 687-694.

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  针对现代工业中输入饱和受限的双摆桥式起重机防摇摆控制问题，设计了一种基于神经网络的非奇异终端滑模控制器。首先，分析起重机的非线性动力学系统，并引入抗饱和模块将系统所需的控制力限制在驱动电机能提供的最大驱动力内；然后，采用部分状态信息反馈控制设计控制器，该控制器只需起重机小车位置、速度的反馈信息，无须实时测量吊重和摆角；之后，利用所提控制器跟踪经过规划的 S 形平滑函数，并用神经网络逼近起重机系统中复杂未知的非线性函数部分；最后，通过李雅普诺夫稳定性理论对系统状态的稳定性进行分析。仿真结果表明，所提控制器能在保证起重机小车准确定位的同时，有效抑制吊钩和重物的残余摆动，并且对外界干扰具有较强的鲁棒性。
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  汽车主动悬架系统的控制方法综述

  马硕, 李永明, 伊曙东

  控制工程. 2024, 31(4): 695-702.

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  汽车主动悬架系统是车辆结构的重要组成部分之一，良好的汽车主动悬架系统可以大幅度提高汽车整体的稳定性和安全性。因此，针对几类典型汽车主动悬架系统的控制方法进行综述。首先，介绍汽车主动悬架系统模型和路面输入模型，包括四分之一主动悬架系统模型、二分之一主动悬架系统模型和随机路面模型。然后，阐述现有的典型控制方法对提升几类汽车主动悬架系统性能的影响。最后，总结并指出主动悬架系统的研究发展方向和趋势。
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  基于动态种群多邻域 MOEA/D 的污水处理过程优化控制

  刘传玉, 熊伟丽

  控制工程. 2024, 31(4): 703-711.

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  针对污水处理过程中以能耗和罚款为对象的多目标优化控制问题，对基于分解的多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition, MOEA/D) 进行改进，提出基于动态种群的多邻域 MOEA/D 用于污水处理过程中多目标优化控制。首先，将种群分为 3 个初始子种群，不同子种群由不同变异策略产生新解，并通过子代进化率对子种群规模进行动态调整，以适应不同进化时期对策略的需求；其次，分析种群在迭代过程中的进化状态，并结合各策略搜索的范围为每种变异策略分配一个邻域，以提升各策略的搜索性能。实验结果表明，该算法的收敛性和多样性相较于传统算法有明显的提升，该算法能够达到对污水处理过程中的目标进行优化的目的。
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  基于 GA-IPSO-KPCA 和变权组合模型的电动汽车充电方法

  傅莹颖, 葛泉波, 李春喜, 崔向科

  控制工程. 2024, 31(4): 712-721.

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  需求电压和需求电流是充电桩对电动汽车安全充电的重要依据。然而，随着电池的老化，电池管理系统的数据可能出现错误，使得电动汽车在充电时存在安全隐患。针对该问题，建立最小二乘支持向量机和深度置信网络的组合预测模型，提出一种基于变权组合模型的电动汽车充电方法。首先，针对数据掉线缺失问题，使用 K 均值和反距离加权方法对数据进行插值；然后，使用改进的混合核主成分分析算法对完整数据进行主成分提取，并使用改进粒子群优化算法自动确定混合核函数的权重。基于真实电动汽车数据的实验结果表明，所提方法能够准确地预测需求电压和需求电流，具有实际意义和可行性。
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  基于自训练 SGAN 的调压器半监督故障诊断模型

  程龙, 陶洪峰, 邱吉尔, 沈凌志

  控制工程. 2024, 31(4): 722-728.

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  针对实际工况下调压器标记样本稀缺导致故障诊断效果不佳的问题，基于自训练算法与半监督生成对抗网络(semi-supervised generative adversarial network, SGAN)设计了故障诊断模型。首先，对燃气调压器一维压力信号进行预处理，得到灰度图像样本。之后，基于深度卷积生成对抗网络，设计 SGAN 进行特征提取，判别器采用具有共享权值的堆叠鉴别器模型。然后，设计自训练算法，使用训练好的初始分类器预测无标签样本的类别标签。最后，采用重复标记方式将满足要求的样本扩充到有标签样本集重新训练，保存最终的分类器。实验结果表明，在少量调压器标签样本的情况下，所提模型依旧具有良好的性能。
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  一种不平衡数据下的新型轻量级轴承故障诊断模型

  简献忠, 张韬

  控制工程. 2024, 31(4): 729-737.

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  在实际工程场景中，轴承故障数据远少于正常数据，不平衡数据下的轴承故障诊断方法存在参数多、模型复杂的问题。因此，提出了一种由带梯度惩罚的辅助分类瓦瑟斯坦生成对抗网络(auxiliary classier Wasserstein generative adversarial network with gradient penalty, ACWGAN-GP)和神经回路策略故障诊断(neural circuit policy-fault diagnosis, NCP-FD) 网络组成的不平衡数据 NCP-FD(unbalanced data NCP-FD, UDNCP-FD)模型。首先，将轴 承故障信号数据转换为二维时频图，利用不平衡的训练集训练 ACWGAN-GP 生成高质量故障样本，并将其扩充到原始训练集中；然后，将扩充后的训练集输入到 NCP-FD 网络中进行学习；最后，将训练好的 NCP-FD 网络应用于测试集进行故障诊断。实验结果表明， 所提模型与其他不平衡数据下的轴承故障诊断模型相比，参数更少，存储空间更小，故障诊断准确率更高。
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  毫米波通信的低复杂度时变信道估计算法

  邓芳, 刘兵

  控制工程. 2024, 31(4): 738-744.

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  当毫米波通信系统工作于时变信道场景中时，为解决通信用户快速位移导致的方位角计算误差和信道估计算法精度下降等问题，通常要消耗大量计算资源。因此，基于用户在快时变信道场景下的信号传输特征，首先在确定毫米波传输信号方位时采用对角加载方法，根据高斯白噪声先验信息得到对角加载方法的参数；然后采用对角带矩阵分解方法对所得到的信道干扰矩阵模型进行处理，从而降低信道估计与均衡算法的复杂度。仿真结果表明，所提算法能够使工作在时变信道条件下的通信系统以低于常规算法的运算复杂度处理系统中的干扰，且不降低传输性能。
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  一种新型的电能质量扰动信号分析的 CDMSPSO-MP 算法

  肖儿良, 胡景申, 简献忠

  控制工程. 2024, 31(4): 745-751.

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  针对匹配追踪(matching pursuit, MP)算法在检测电能质量扰动信号时存在的计算量大、重构信号质量不佳的问题，利用混沌动态多种群粒子群优化(chaos dynamic multi-swarm particle swarm optimization, CDMSPSO)算法对 MP 算法进行优化，提出了 CDMSPSO-MP 算法。首先，CDMSPSO 算法使用 Logistic 映射替代伪随机数更新种群，提高信号重构时搜索时频原子的随机性；然后，将种群划分为多个小规模种群并设置相应的重组期，增加信号重构时频原子的多样性；最后，以扰动信号与原子内积的绝对值作为CDMSPSO 算法的适应度函数，替代 MP 算法的遍历计算，提升信号的重构速度。实验结果表明，CDMSPSO-MP 算法有效提高了计算速度，减少了无关时频原子作为扰动信号分量的计算，提高了重构信号的质量。
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  基于改进 Faster R-CNN 的热轧带钢表面缺陷检测

  邓慧, 曾磊

  控制工程. 2024, 31(4): 752-759.

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  热轧带钢是钢铁行业的重要产品，其表面缺陷是影响产品质量的重要因素。针对传统缺陷检测算法存在的过程繁琐、精度不足和效率低下等问题，提出一种基于改进更快速区域卷积神经网络(faster region-based convolutional neural network, Faster R-CNN)的检测算法，实现对热轧带钢表面缺陷的高效、高精度检测。首先，采用特征相加的方法对底层细节特征和高层语义特征进行融合；然后，采用精准的感兴趣区域池化(precise region of interest pooling, Precise ROI Pooling)获取固定大小的特征向量，避免特征出现位置偏差；最后，利用均值偏移聚类算法对带钢数据集进行聚类，获得适用于热轧带钢表面缺陷检测的先验框尺寸。实验结果表明，所提算法在热轧带钢表面缺陷检测数据集上的平均精度均值达到了 85.34%，检测速度为 23.5 帧/s，且鲁棒性良好，满足实际的工业检测需求。
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  饱和非线性维纳系统的可变遗忘因子梯度辨识

  汪菲菲, 马君霞

  控制工程. 2024, 31(4): 760-768.

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  为了解决饱和非线性维纳(Wiener)系统的参数辨识问题，提出了基于辅助模型的可变遗忘因子随机梯度算法。首先，由于饱和非线性的特殊结构，采用了切换函数变换非线性表达式，使所有未知参数包含在一个向量中，将系统模型转换为线性回归形式。然后，为了获得未知的中间变量，构造辅助模型，运用辅助模型的输出替换信息向量中的未知内部变量。最后，为了提高随机梯度算法的收敛速度，在算法中引入了可变遗忘因子。仿真结果表明，与传统的随机梯度算法相比，所提算法的参数估计更精确，且收敛速度更快，验证了所提算法的有效性。