2025年, 第32卷, 第4期　
刊出日期：2025-04-20

  

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  双机器人的任务分配和协同作业算法研究

  李铁军, 赵博言, 刘今越, 贾晓辉, 唐春瑞

  控制工程. 2025, 32(4): 577-585.

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  针对双机器人难以实现合理的任务分配和协同作业的问题，提出了一种基于工作量平衡机制与主从协同蚁群优化算法完成双机器人的任务分配和协同作业的方法。首先，基于任务点集合建立不平衡任务指派模型，任务分配阶段通过迭代路径规划算法平衡两机器人的工作量。然后，通过主从协同蚁群优化算法解算机器人之间避免干涉且保持工作量最小的多目标协同作业优化模型。最后，结合钢筋绑扎场景展开实验，实验结果表明，所提方法可以在两机器人之间实现合理的任务分配，减少二者的工作差异量，使其高效地完成钢筋绑扎作业，并且可以有效避免机器人在作业过程中发生干涉。
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  基于RBF神经网络的上肢柔性外骨骼机器人自适应复合控制

  门曦凯, 郭朝

  控制工程. 2025, 32(4): 586-594.

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  为了提高上肢外骨骼机器人关节的柔性，结合模块化串联弹性驱动器和鲍登线，提出了一种上肢柔性外骨骼机器人。针对鲍登线产生的非线性摩擦、外界未知扰动和模型不确定性，提出了一种基于径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的自适应复合控制器。该控制器采用扰动观测器和RBF神经网络自适应控制器对扰动进行估计和补偿，并通过滑模控制器实现上肢柔性外骨骼机器人的跟踪控制。此外，通过李雅普诺夫理论证明了该控制器的稳定性。仿真结果表明，与传统的比例积分微分(proportional integral differential, PID)控制器和滑模控制器相比，所提控制器具有更好的扰动补偿能力、更高的跟踪控制精度和鲁棒性，实现了对上肢柔性外骨骼机器人的精准跟踪控制。
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  噪声相关信息物理系统的安全融合估计

  葛文标, 牛梦飞, 吕跃祖, 李中翔, 房肖

  控制工程. 2025, 32(4): 595-602.

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  针对一类噪声异步互相关的信息物理系统，研究了存在隐蔽攻击的情况下分布式安全融合估计问题。首先，考虑过程噪声与量测噪声的异步相关性，设计了一种依赖相关强度的类卡尔曼滤波局部估计器，并给出了确保估计器收敛的充分条件。其次，围绕一种线性隐蔽攻击模型，通过最大化局部估计均方误差得到了迭代最优攻击参数及相应的恶化局部估计。最后，基于矩阵加权策略融合局部估计，设计了一种分布式安全融合估计器，降低了隐蔽攻击对系统的影响，改善了融合估计性能。仿真结果验证了所设计的分布式安全融合估计器的有效性。
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  非完整多机器人系统有限时间事件触发编队控制

  董世杰, 李克文, 李永明

  控制工程. 2025, 32(4): 602-613.

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  在网络通信资源有限和执行器存在饱和的情况下，保证非完整多机器人编队跟踪轨迹、保持连通性和避碰是难点问题。为此，提出了一种自适应动态事件触发编队控制方法。首先，利用模糊逻辑系统逼近机器人动力学中的未知函数，基于反步法和动态面技术，提出模糊自适应控制方案。其次，利用障碍函数和预设性能方法实现多机器人之间保持连通性和避碰，并在执行器饱和限制下设计动态事件触发机制，使控制器的执行次数更少，进一步减轻控制器到执行器的通信负担。最后，仿真结果证明了所提方法的有效性。
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  高速列车鲁棒迭代学习速度跟踪控制

  李中奇, 望文铎, 杨辉, 唐博伟

  控制工程. 2025, 32(4): 614-620.

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  针对高速列车在运行时易受外部扰动的影响和阻力模型难以描述的问题，提出了一种基于鲁棒迭代学习控制的高速列车自动驾驶控制方法。首先，将滑模控制与迭代学习控制相结合，在迭代学习控制律中加入滑模控制的积分滑模面，利用迭代学习控制减小快速时变的非参数化阻力模型对系统的影响，利用滑模控制保证系统快速响应并具有强鲁棒性，从而在使控制器保持较好跟踪性能的同时，有效提高其收敛性能。然后，基于李雅普诺夫稳定性理论，对此控制方法的稳定性进行分析，保证系统的速度跟踪误差可以在有限时间内收敛。最后，基于CRH380A型动车组进行仿真，仿真结果表明，所提控制方法有效减小了未知阻力模型和外部扰动对系统的影响，使列车能够更平稳地运行。
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  异步电机调速系统低速控制策略研究

  郭栋, 杨子, 王巍, 黄磊

  控制工程. 2025, 32(4): 621-627.

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  为了提升异步电机控制系统的动态性能，提出了一种基于内模控制与模糊滑模控制的联合控制策略。首先，通过分数阶函数对二自由度内模控制器进行改进，实现了控制器的抗扰动性能和跟踪性能分离处理。然后，考虑电机在低速运行时对外部扰动较为敏感，设计了基于双曲正切函数与Fal函数的负载扰动观测器，对负载扰动进行实时估计，并将估计值补偿到滑模控制器中。最后，为了进一步克服低速状态下滑模控制器的抖振问题，改进了非奇异快速终端滑模面，同时根据模糊控制原理对指数趋近律的参数进行实时选取。仿真结果表明，所提控制策略可以提高异步电机在低速运行状态下的跟踪性能与抗扰动性能。
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  基于IMOGWO算法的无线电能传输系统参数优化

  黄文聪, 张凤顺, 胡滢, 余文锦, 常雨芳

  控制工程. 2025, 32(4): 628-637.

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  针对当前无线电能传输系统多目标优化的效率不高，难以同时兼顾传输效率和功率密度等问题，提出了一种改进的多目标灰狼优化(improved multi-objective grey wolf optimization, IMOGWO)算法对系统参数进行优化。首先，推导了磁耦合机构参数的解析表达式，并以线圈半径、线圈匝数、线圈间距、工作频率和负载阻值为设计变量，以系统的传输效率和功率密度为优化目标，建立了磁耦合机构多目标优化的数学模型。然后，提出了3种改进策略对多目标灰狼优化(multi-objective grey wolf optimization, MOGWO)算法进行改进，并对模型求解。仿真结果表明，与非支配排序遗传算法II(non-dominated sorting genetic algorithm II, NSGA-II)和MOGWO算法相比，IMOGWO算法在进行优化时所得的解集更优，性能评价指标值也更优。结合实际应用需求对目标函数赋予不同权重，在最优解集中选择一组参数用于设计参考，在COMSOL Multiphysics平台和MATLAB/Simulink平台上进行联合仿真，仿真结果验证了IMOGWO算法的有效性。
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  基于分级优化和改进灰狼优化算法的微网孤岛重构

  顾俊瑜, 王锡淮, 肖健梅, 许文俊

  控制工程. 2025, 32(4): 637-645.

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  针对孤岛运行的微网无主网支撑，在发生故障时无法保证稳定运行的问题，提出了一种结合分级优化和灰狼优化算法的重构方法。该方法以重构时间最短为主要重构目标，网损最小和可断负荷赔偿成本最小作为次要重构目标，利用分级优化的思想将微网孤岛重构问题分为负荷开关重构和设备连接开关重构2个子问题，并针对传统灰狼优化算法易陷入局部最优的问题对其进行了改进。仿真结果表明，与结合分级优化的传统灰狼优化算法和粒子群优化算法、未结合分级优化的传统灰狼优化算法相比，所提方法的搜索能力更强、重构速度更快、重构结果更优。
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  基于变不确定覆盖域二型模糊系统的闭环配煤研究

  姜彦辰, 解继刚, 李前胜, 王建, 李杨, 戴润泽, 王永富

  控制工程. 2025, 32(4): 646-652.

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  开环配煤没有考虑锅炉的燃烧状况和预测负荷的不确定性，配煤精度低。为了提高配煤的准确性，提出了一种基于当前批次的配煤掺烧情况滚动指导下一批次配煤的闭环配煤方法。首先，基于单煤的煤质参数，建立开环的配煤优化模型。然后，采用变不确定覆盖域的二型模糊系统对配煤优化模型的约束边界补偿进行建模。相比于固定的不确定覆盖域，变不确定覆盖域提高了二型模糊系统的建模速度。最后，实验结果验证了所提闭环配煤方法的有效性和优越性。
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  基于ELMAE的半监督集成学习软测量方法

  李友维, 金怀平, 杨彪, 陈祥光

  控制工程. 2025, 32(4): 653-663.

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  软测量技术广泛用于流程工业中实时估计难以测量的关键变量，但其性能常常受限于标记样本缺乏、特征提取不当、单一模型性能不佳等问题。为此，提出了一种新的半监督集成学习软测量方法。该方法将隐特征提取、半监督学习、集成学习融合到同一建模框架下，实现了优势互补。首先，通过极限学习机自编码器(extreme learning machine auto- encoder, ELMAE)对过程数据进行多样性隐特征提取，进而建立多样性高斯过程回归(Gaussian process regression, GPR)基模型；然后，通过多学习器伪标记生成策略为每个基模型生成伪标记样本，进而扩充标记样本集；最后，利用扩充的标记样本集重新训练基模型后，对基模型进行集成，从而构建最终的软测量模型。将所提方法应用在金霉素发酵过程的基质浓度预测中，实验结果验证了所提方法的有效性和优越性。
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  基于改进K近邻-密度峰值聚类的多模块PCA过程监测

  王竞志, 徐琛, 陶洪峰, 杨慧中

  控制工程. 2025, 32(4): 664-673.

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  聚类方法考虑了变量之间的复杂关系，已被广泛应用于多模块过程监测中。但传统方法仍需要一些先验知识，如聚类个数等，限制了其应用范围。因此，提出了一种基于改进K近邻-密度峰值聚类的多模块主元分析(principal component analysis, PCA)过程监测方法。首先，引入信息距离，基于变量之间的信息熵构造信息距离矩阵；然后，计算决策值和其下降趋势变化幅值，通过寻找极大值的方式自动确定聚类个数，即模块个数；最后，通过K近邻优化的分配策略完成模块划分，并建立基于PCA的过程监测模型，所有模块的监测结果通过贝叶斯推论进行融合。将所提方法应用在数值仿真和田纳西-伊斯曼(Tennessee- Eastman, TE)过程仿真中，仿真结果验证了所提方法的有效性。
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  非晶变压器铁心卷绕张力控制技术研究

  乔健, 李浩, 杨景卫, 乔建毅

  控制工程. 2025, 32(4): 674-683.

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  针对非晶带材在铁心卷绕成型过程中因卷绕张力不均匀而产生的撕裂、折叠等问题，提出了基于谐波平衡法的卷绕张力控制方案。首先，根据铁心的外形特点，构建了铁心卷绕的动态模型，并利用麦克劳林级数与傅里叶级数对模型进行简化；然后，采用谐波平衡法控制送带速度无滞后跟踪卷绕速度，从而实现对卷绕张力的控制。仿真和实物测试结果表明，该控制方案能实现送带速度在有限次谐波内无差跟踪卷绕速度，使卷绕张力稳定在设定值，同时具有良好的抗扰动性能，对非晶变压器铁心的恒张力立体卷绕具有指导意义。
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  基于子空间非参数模型的PID控制器性能优化

  储天舒, 王志国, 刘飞

  控制工程. 2025, 32(4): 683-670.

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  为了提高比例积分微分(proportional integral differential, PID)控制器的性能，提出了一种基于子空间模型的PID控制器参数优化方法。首先，利用子空间矩阵等式推导出控制器性能关于PID控制器参数的显式表达。然后，利用具有设定值激励的闭环数据，分别对过程模型和随机扰动模型对应的子空间矩阵进行辨识，并且将估计的动态矩阵直接应用在最优性能的计算中，得到最优的控制器参数值。最后，通过数值仿真和工业实例验证了该方法的有效性。
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  优先价值网络的多智能体协同强化学习算法

  苗国英, 孙英博, 王慧琴

  控制工程. 2025, 32(4): 691-698.

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  为了提高多智能体系统的智能决策能力，针对多智能体强化学习的经验回放存在的弊端，以及智能体决策强调动作值而忽略状态值等问题，提出一种基于优先价值网络的多智能体强化学习算法。首先，该算法引入优先经验回放机制，根据重要性权重进行经验复用，解决通过随机采样进行经验复用存在的问题；其次，该算法在智能体的值网络中引入价值优势网络形式，对比状态值与动作优势的信息，使智能体更快地学习到优势动作。多个协同场景的实验结果表明，该算法能够提升多智能体系统的学习与合作质量，使智能体更快、更好地做出决策，完成给定任务。
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  基于自适应小波阈值的皮带机故障声音信号去噪算法研究

  李磊, 江帅帅, 徐崇杰, 沙明璇

  控制工程. 2025, 32(4): 699-706.

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  皮带机的声音信号包含了大量的运行状态信息，因此采集声音信号对皮带机的故障诊断至关重要。传统的小波阈值去噪算法无法满足强噪声背景下提取微弱声音信号的要求。因此，对传统的小波阈值去噪算法进行了改进，提出了具有自适应小波阈值的连续型低误差小波阈值函数。自适应小波阈值为关于分解层数的分段函数，与分解层数成反比，能更好地适应噪声系数随小波分解层数的增加而减小的特征。实验结果表明，与硬阈值去噪算法、软阈值去噪算法和小波模极大值去噪算法相比，改进后的算法对皮带机声音信号的去噪能力更强，对原始信号的重构更精确。
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  融合边缘特征的DeepLabV3+光伏面板语义分割模型研究

  沈灵鑫, 王银, 李杰, 李茂环, 李小松

  控制工程. 2025, 32(4): 707-719.

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  对无人机采集的光伏面板图像进行准确的分割提取，是提升光伏组件故障检测精度的前提。针对光伏面板红外图像的分割问题，首先对语义分割网络DeepLabV3+的空洞卷积率进行优化并引入深度可分离膨胀卷积，使模型进一步捕获全局和上下文信息；然后，设计了基于坎尼边缘检测算法和线段检测算法的边缘特征提取模块，获得细化的光伏面板边缘作为分割网络的补充特征，并通过四通道融合网络和并行融合网络实现了光伏面板的精确分割。实验结果表明，2种融合网络对光伏面板红外图像的分割精度高于DeepLabV3+，并且对不同场景下的光伏面板红外图像均能实现准确分割。
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  无人机路径规划：一种粒子群和灰狼复合算法

  智瀚宇, 贾新春, 张学立

  控制工程. 2025, 32(4): 720-727.

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  针对无人机在复杂环境下的三维路径规划问题，集成传统的粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法和灰狼优化(grey wolf optimization, GWO)算法，提出了一种PSO-GWO复合算法。首先，采用了非线性控制参数和加权自适应的个体位置更新策略来平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力；然后，使用随机指导策略来增加解的多样性；最后，使用B样条曲线平滑所生成的飞行路径，使路径更适用于无人机。实验结果表明，PSO-GWO复合算法可以生成一条安全可行的路径，其性能明显优于GWO算法和其他改进GWO算法。
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  视觉引导的车载旋翼无人机抓取回收方法

  郑宇, 付东翔, 赛庆毅, 陈建

  控制工程. 2025, 32(4): 728-737.

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  提出了一种视觉引导抓取回收车载旋翼无人机的方法，为实现旋翼无人机的回收提供了一种可行的解决方案。首先，提出了一种改进的目标检测算法，保证了在边缘设备上对无人机的实时精准检测；然后，通过ZED2i相机获取点云数据中无人机的中心点三维坐标，利用眼在手上的标定方式获取相机与机械臂末端的坐标系变换关系；最后，结合相机传感器测得的自身姿态信息，调整机械臂末端的姿态以适应抓取。实验结果表明，所提方法可以实现对无人机的实时检测和较为精准的抓取回收。
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  自平衡机器人控制系统的时滞稳定性分析

  陈刚, 匡鹏, 曾红兵, 王炜, 王伟民

  控制工程. 2025, 32(4): 738-744.

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  自平衡机器人是验证各种控制算法的经典装置，研究传输时滞对其控制系统的影响具有重要意义。基于李雅普诺夫-克拉索夫斯基(Lyapunov-Krasovskii, L-K)泛函方法讨论了自平衡机器人的控制问题。首先，建立了直流电机的线性化模型，并应用拉格朗日方程法建立了自平衡机器人的线性数学模型；然后，进一步考虑传输时滞环节，建立基于多闭环比例积分微分(proportional integral differential, PID)控制器的自平衡机器人控制系统的整体状态空间模型；最后，应用广义自由矩阵积分不等式，建立了低保守性的L-K稳定性判据，在此基础上通过MATLAB中的线性矩阵不等式(linear matrix inequality, LMI)工具箱去求解PID控制增益对时滞稳定裕度的影响。仿真结果表明，所提出的系统稳定性判据不仅有效，而且具有较低的保守性。
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  一般线性多智能体系统的自适应动态事件触发二分一致性

  宋文杰, 刘开恩, 纪志坚, 崔秋燕

  控制工程. 2025, 32(4): 745-752.

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  针对一般线性多智能体系统，提出了一种分布式自适应动态事件触发二分一致性协议。首先，对每一个智能体，设计了相应的自适应控制输入和动态事件触发函数；然后，在具有结构平衡的拓扑网络下，给出了保证系统二分一致性成立的充分条件，证明了每个自适应耦合权值均收敛到某个有限的稳态值；最后，利用反证法证明了在所给条件下系统不存在芝诺行为。数值仿真结果显示，所有智能体在竞争与合作的情形下可以达到绝对值相同、符号相反的状态，验证了理论研究结果的正确性。
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  基于非线性连续时间不变网络的故障根因排序算法

  韩佳媛, 郝矿荣, 隗兵, 陈磊, 刘肖燕

  控制工程. 2025, 32(4): 753-764.

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  针对工业过程的非线性、连续性和动态性导致的故障根因难确定的问题，提出了一种基于非线性连续时间不变网络的故障根因排序算法。该算法利用点对双向长短时记忆神经网络，结合平滑残差和动态阈值实现不变关系非线性消失的跟踪和连续化，降低了噪声的影响。同时，该算法通过计算传递熵提取故障随工业流程动态传播的信息，使得根据基于网络扩散和消失不变关系重建的根因排序更准确。最后，在模拟数据集、田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman, TE)过程数据集和真实工业数据集上进行了实验，实验结果表明，所提算法的根因排序结果优于目前比较先进的根因排序算法，根因排序结果的准确率更高。
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  自动化专业课教师课程思政能力提升路径探究

  梁丹阳, 温广辉

  控制工程. 2025, 32(4): 765-768.

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  课程思政改革是我国高等院校落实立德树人根本任务的新理念、新实践。专业课教师课程思政能力提升是高校课程思政建设的重要着眼点和关键所在。因此，分析了自动化专业课教师课程思政能力提升面临的困境，提出了自动化专业课教师课程思政能力提升的思路，并以东南大学数学学院系统科学系为例，阐述了自动化专业课教师课程思政能力提升的实践。