控制工程

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于军琪, 宗悦, 赵安军, 高之坤

控制工程. 2025, 32(9): 1537-1547.

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针对并联冷水机负荷分配优化问题提出一种改进的渔夫捕鱼算法，以降低并联冷水机总功耗作为优化目标，以各冷水机的部分负荷率为优化变量进行求解。在改进的算法中，采用Sobol序列初始化位置，令初始解完整均匀地覆盖整个可行域；并在2种搜索策略中，根据渔夫所处的环境采取不同的位置更新方式，包括非线性惯性权重和高斯变异，以提高算法的收敛速度和寻优精度；最后，通过经典案例对改进算法进行测试与系统仿真验证。结果显示，与未改进的算法和其他主流算法相比，改进的渔夫捕鱼算法能够获得更优的运行策略，并且具有较强的收敛能力、较快的搜索速度以及良好的鲁棒性。

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基于Ziegler-Nichols整定规则的分数阶PIDμ控制器

唐鸣政, 李创, 唐荣年

控制工程. 2025, 32(9): 1548-1555.

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为了降低分数阶PID控制器的设计难度，并解决其自整定问题，提出了一种简单有效的自整定分数阶PIDμ控制器。首先，根据Ziegler-Nichols型PID控制器的整定公式计算出开环系统幅相曲线的约束点坐标；然后，令PIDμ控制系统的幅相曲线穿越相同的约束点，从而建立方程组，求解出PIDμ控制器的各个参数；最后，整理出一张PIDμ控制器的整定公式表，并设计出一个图形用户界面，方便进行工程应用与人机交互。仿真实验的结果表明，PIDμ控制器具有调节时间短、超调量小、抗干扰能力强和足够简单有效等特点。

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基于改进MOPSO算法的钢铁行业多能源介质调配

刘悦成, 吴定会, 陆申鑫, 汪晶

控制工程. 2025, 32(9): 1556-1562.

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针对钢铁企业多介质能源调配模型存在变量较多以及粒子群优化算法存在易陷入局部最优的特点，提出了一种改进的多目标粒子群优化(multiple objective particle swarm optimization, MOPSO)算法，用于实现多能源介质的调配优化。首先，基于各设备实时运行效率的变化，以最小化成本和能耗为目标函数，建立针对煤气、蒸汽、电力3种介质的能源优化调配模型，该模型分别考虑了锅炉和汽轮机的波动惩罚成本；然后，在MOPSO算法的基础上，引入自适应惯性权重策略和高斯变异策略，以提高算法的收敛性和初始种群的多样性；最后，利用宝钢的生产数据进行了实例分析，实验结果表明，改进的MOPSO算法能够有效地实现钢铁能源计划的优化与能源调配，能源运行的成本和能耗分别降低了0.8%和0.5%。

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一种高速直升机过渡段控制分配策略

段镖, 刘业华, 王兆基, 袁婷慧, 盛守照

控制工程. 2025, 32(9): 1563-1568.

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针对高速直升机过渡段存在状态受约束的非线性操纵冗余问题，设计了一种内外环相结合的多级控制分配架构，提出了一种基于改进迭代学习算法的控制分配策略。首先，通过引入修正因子减小自适应学习率的方差；然后，利用改进迭代学习算法对操纵面分配系数进行动态优化，提高算法收敛性，改善过渡段飞行安全；最终，实现对过渡段期望轨迹的精确快速跟踪。测试实验的结果表明，所提方法可以显著提高算法学习速率，所获得的控制分配策略能够充分考虑各操纵面的操纵效率随飞行速度的变化，显著提升了过渡飞行安全。

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一种智能汽车自动驾驶横向控制优化方法

吕雪, 王猛, 熊巍, 陈程, 马岩尉

控制工程. 2025, 32(9): 1569-1577.

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当前的自动驾驶在控制层面较少考虑用户的个性化差异，导致车辆横向控制风格缺乏对用户风格的自适应机制。针对自动驾驶转向控制风格与用户个性化驾驶习惯冲突的问题，提出了基于转向风格的自动驾驶个性化横向控制方法。首先，通过采集处理用户的自然驾驶数据，基于最小二乘法拟合生成用户的个性化转向风格曲线。然后，以未来时刻的控制序列增量作为决策变量，构建自动驾驶横向控制的最优化问题数学模型。最后，提出基于转向风格的解码方法，采用遗传算法求解横向控制的最优化问题，获得符合用户风格的最优转向控制量，实施车辆转向控制。通过实验数据验证了不同用户转向风格曲线的个性化差异，仿真结果表明了所提横向控制优化方法对用户差异性驾驶风格的适应性，实现了用户与自动驾驶车辆的驾驶风格冲突消解，有助于提升消费者对智能汽车的接受程度。

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基于干扰观测器的四旋翼自适应PID滑模姿态控制

夏鹏, 郑柏超, 刘晓光

控制工程. 2025, 32(9): 1578-1585.

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因四旋翼无人机存在参数不确定、执行器故障和外部干扰等问题，在输入受限的情况下，单独使用自适应滑模控制方法对总干扰的补偿不够充分，导致控制效果不佳。为此提出一种基于干扰观测器的自适应PID滑模控制器。首先，采用自适应滑模控制补偿参数不确定等系统内部干扰，同时通过干扰观测器对外部干扰进行估计补偿，减小控制器的输出；然后，利用径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的自学习、自适应能力优化控制参数，使跟踪效果更好；最后，证明了闭环系统的稳定性。仿真实验结果表明，在输入受限的情况下，所提出的方法能降低控制器输出，并且具有更高的控制品质。

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基于命令滤波反步法的四电机系统同步跟踪控制

郑智超, 蔡明洁, 王保防

控制工程. 2025, 32(9): 1586-1593.

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针对四电机伺服系统的同步跟踪问题，在反步法的基础上结合命令滤波控制方法设计控制器。首先，根据四电机伺服系统的机械结构设计速度和转矩同步控制信号，以保证系统具有较高的同步性能。此外，在控制器设计过程中，对虚拟控制信号采用命令滤波处理，避免重复求导带来的“计算爆炸”问题，并建立误差补偿系统，用于减小滤波误差。最后，运用李雅普诺夫理论分析闭环系统的稳定性，仿真结果验证了所提方法的有效性。

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虚假数据注入攻击下孤岛微电网分布式二级电压弹性控制

赵天保, 韩非, 刘庆强, 董宏丽, 宋艳华, 王梅

控制工程. 2025, 32(9): 1594-1602.

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针对虚假数据注入攻击导致孤岛微电网系统的电压偏离额定值的问题，提出一种基于辅助系统的分布式二级电压弹性控制策略。通过构造与网络层有通信互连的辅助系统，借助内部变量调节微电网遭受虚假数据注入攻击的同步误差，使孤岛微电网系统的电压恢复到额定值。利用李雅普诺夫稳定性方法证明了弹性控制策略能够削弱攻击影响，可以更好地抵抗虚假数据注入攻击给系统带来的波动。最后，通过MATLAB/Simulink仿真实验验证了分布式二级电压弹性控制策略的有效性和可行性。

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自注意力机制下多尺度特征融合的轴承故障诊断

史浩进, 邱吉尔, 陶洪峰, 唐金琳, 靳广虎

控制工程. 2025, 32(9): 1603-1610.

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针对多层次、非线性和非平稳的滚动轴承振动信号会导致轴承跨工况故障诊断困难的问题，提出了一种自注意力机制下多尺度特征融合的故障诊断模型。首先，通过不同尺度的卷积核分别提取轴承原始振动信号的低频特征与局部时域特征；其次，构建嵌入多头自注意力(multi-headed self attention, MHSA)模块和压缩激励自注意力(squeeze-and-excitation, SE)模块的多尺度特征融合模块MHSA-SE代替传统的拼接方法，进一步挖掘振动信号时频特征的内在联系，以提高跨工况诊断的性能。同时，采用批量归一化处理，以减少内部变量偏移，改善训练性能。实验结果表明，该端到端故障诊断方法能充分联合不同尺度特征，使跨工况的平均诊断精度达到97%以上。

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基于深度学习的移动机器人视觉里程计

刘海涛, 戴娟, 朱胜涛, 李剑锋

控制工程. 2025, 32(9): 1611-1618.

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针对移动机器人位姿估计过程中存在累积误差导致位姿估计精度差的问题，提出一种基于深度学习方法的视觉里程计。首先，设计卷积神经网络，通过逐层优化卷积核的大小，提取图像序列更多的细节特征；然后，利用自适应存储网络记录历史位姿信息，通过双向长短期记忆网络预测未来的位姿信息，将历史信息和未来信息同时作用于当前时刻的位姿输出，降低累积误差对位姿估计精度的影响；最后，在KITTI和TUM数据集上进行仿真实验，实验结果表明，相比于其他视觉里程计算法，所提算法的位姿估计精度、绝对轨迹误差和相对位姿误差均有很大改善。

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基于域自适应的水下图像质量提升

邴雪雯, 任温琦, 唐漾

控制工程. 2025, 32(9): 1619-1625.

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水下图像质量提升在海洋探测中有着重要的地位，但真实数据难以获取，现有方法多采用合成数据训练的方式。然而，合成数据无法还原复杂的水下环境，导致模型的实际应用效果较差。为了解决上述问题，提出了一个从水上到水下的域自适应框架来进行水下图像的质量提升，框架分为颜色校正和域自适应两步。为了更好地提取全局信息，在域自适应步骤中引入了Transformer模块作为编码器来提取输入图像的特征。同时，还设计了特征增强模块来保留随空间变化的纹理细节和边缘信息。实验结果表明，该网络框架不仅在水下图像质量度量(underwater image quality measure, UIQM)性能指标中表现良好，同时还可达到更优越的视觉感知效果。

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基于Copula熵和改进AM-LSTM的砂轮剩余使用寿命预测

程毅, 王呈, 杨桂锋

控制工程. 2025, 32(9): 1626-1633.

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砂轮是数控磨床的核心磨削部件，对其进行剩余使用寿命预测是实现磨床预测性维护的关键环节。针对数据维度高、有用信息少以及难以刻画砂轮退化机理的问题，提出基于Copula熵和改进注意力机制长短期记忆网络的砂轮剩余使用寿命预测方法。为了降低模型的输入维度，利用Copula熵方法评估各传感器数据与砂轮寿命间的相关性，筛选有效变量。针对数据在多时间尺度上的时序特征差异，引入多尺度学习策略和注意力机制，提升模型对多参数长时间序列数据的特征挖掘能力。相比于常用的注意力机制长短期记忆(attention mechanism long short-term memory, AM-LSTM)网络，改进的AM-LSTM模型在砂轮剩余使用寿命预测实验中的均方根误差和绝对平均误差分别降低了21.39%和16.98%，验证了所提模型的有效性。

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基于IGA优化BPNN的船舶电力系统故障诊断

刘行, 施伟锋, 谢嘉令, 宋铁维

控制工程. 2025, 32(9): 1634-1642.

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针对船舶电力系统的故障电流信号具有非平稳、非周期性的特点，在反向传播(back propagation, BP)神经网络的基础上，提出一种基于免疫遗传算法(immune genetic algorithm, IGA)优化BP神经网络的船舶电力系统故障诊断方法。首先，利用小波包分解(wavelet packet decomposition, WPD)提取故障电流信号的特征向量，所得特征向量维度的降低减少了BP神经网络的输入节点数，缩小了网络规模。然后，针对BP算法收敛速度慢且容易陷入局部极小值的问题，引入IGA对BP神经网络的权值和阈值进行优化。船舶电力系统仿真和算例测试验证的结果表明，相比遗传算法(genetic algorithm, GA)，IGA的误差收敛迭代次数减少了56%，优化后的BP神经网络对船舶电力系统故障的诊断正确率达到95.68%，具有较高的诊断精度。

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基于DE-WOA的Elman神经网络的空气质量预测方法及应用

乔寅威, 贾新春, 关燕鹏, 郝建华

控制工程. 2025, 32(9): 1643-1651.

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针对鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)收敛速度慢、易陷局部最优的问题，提出了一种融合差分进化算法与柯西-t扰动的改进鲸鱼优化算法(DE-WOA)，用于优化Elman神经网络(Elman neural network, ENN)，以实现对空气质量指数(air quality index, AQI)的更精准预测。首先，运用Tent混沌映射和精英反向学习初始化种群，增强多样性；然后，引入差分进化算法提升全局搜索能力，并通过柯西-t扰动策略增强算法后期的局部搜索能力；最后，将改进算法用于优化ENN，并以太原市空气质量数据为样本进行验证。结果显示，该模型的预测结果与期望结果的均方根误差较其他模型平均下降5%，在寻优精度和稳定性方面表现出色，有效提升了空气质量指数预测的准确性。

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基于多尺度ResNet特征融合的轴承故障诊断

薛彬, 李英顺, 郭占男, 鲁吉林

控制工程. 2025, 32(9): 1652-1658.

摘要 ( )

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针对滚动轴承故障诊断中的浅层特征网络不能充分利用特征信息而导致诊断不准确的问题，提出一种基于多尺度残差网络特征融合的滚动轴承故障诊断模型。首先，以原始数据作为模型输入，网络首层使用不同尺度的卷积核进行浅层特征提取，从而提高模型的感受野，再利用长短期记忆网络挖掘时序特征信息；然后，将所获取的特征信息输入到残差网络中进行深层特征提取，同时引入注意力机制筛选有用信息；最后，以Softmax作为分类器，实现故障诊断。实验结果表明，该算法相较于单通道卷积神经网络、双通道卷积神经网络以及单通道残差网络，具有较快的收敛速度，且在跨工况识别时具有更好的鲁棒性。

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基于MSACNN-GMNR的风力发电机轴承故障诊断

朱晓慧, 任延举, 魏巍

控制工程. 2025, 32(9): 1659-1665.

摘要 ( )

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针对风力发电机滚动轴承振动信号受传递路径复杂及其他部件振动耦合影响导致存在大量噪声，进而影响故障诊断精度的问题，提出了一种具有降噪效果的多尺度注意力卷积神经网络(MSACNN-GMNR)。首先，利用格拉姆降噪模块(GMNR)对发电机轴承的原始信号进行降噪处理；然后，利用多尺度卷积模块(MSCNN)提取多尺度特征，并利用注意力机制(AM)为不同尺度特征赋予不同权重；最后，输入到softmax分类器实现风力发电机的轴承故障诊断。通过实际采集的风力发电机轴承数据对所提方法进行验证，结果表明，所提模型在强背景噪声下依然具有很好的诊断效果，为实际工程风力发电机的轴承故障诊断提供了一定的参考价值。

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基于最小二乘的D-S证据理论和卡尔曼滤波的塔机负载定位

温家凯, 陈志梅, 邵雪卷, 张井岗

控制工程. 2025, 32(9): 1666-1672.

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在塔机定位系统中，负载进行三维运动，其运动系统复杂，定位较为困难。针对塔机负载的定位，建立了应用双层最小二乘(double least squares, DLS)法和D-S (Dempster- Shafer)证据理论与卡尔曼滤波(Kalman filter, KF)相结合的塔机负载定位算法。首先，引入最小二乘法，进行负载在固定三维空间内的坐标定位，并改进最小二乘法为双层最小二乘法，对负载的三维坐标进行粗略估计；然后，应用D-S证据理论将估计信息进行数据融合，得出估计信息对应的权值；最后，将融合后的数据传入卡尔曼滤波算法，进行更高层次的最优估计，从而实现对塔机负载的精确定位。仿真结果表明，所提算法在定位精度和三维动态误差方面均优于对比算法，可实现对塔机负载的精确定位。

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基于改进TEB与PLOS算法的动态路径规划及导航控制

杜彬, 杨海

控制工程. 2025, 32(9): 1673-1680.

摘要 ( )

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当前大多数机器人的路径规划方法缺乏环境感知能力，难以适应复杂环境下的自主导航控制。针对这类问题，提出一种融合了扩展状态估计器、改进时间弹性带(time elastic band, TEB)算法与改进视线纯追踪(pure pursuit and LOS-based, PLOS)算法的解决方案。首先，引入扩展状态估计器实时估计机器人与动态障碍物的距离及姿态变化，增强环境感知能力；然后，采用基于三阶样条插值法的TEB算法进行动态路径规划，通过平滑路径点序列降低计算成本，生成兼顾安全性与最优性的局部路径；最后，在路径跟踪阶段提出基于目标点航向角偏差控制的PLOS算法，引入航向角偏差参数实现自适应控制，避免振荡与横穿路径现象。仿真实验结果表明，基于三阶样条插值法的TEB算法能依据动态障碍物位置调整路径的规划方案，为无人驾驶、机器人送货等应用场景提供了可靠的技术支持。

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双泵喷水推进船舶操舵倒航机构机理建模

李华清, 徐梓京, 袁景淇

控制工程. 2025, 32(9): 1681-1686.

摘要 ( )

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双泵喷水推进船舶配备独立可调的操舵、倒航机构，其优异的操纵性保证了各类复杂航行任务的顺利完成。以某8.5 t喷水推进船配备的双泵喷水推进装置为研究对象，对操舵、倒航机构外部喷射水流的速度矢量分布进行了机理分析，引入喷射水流损失系数描述操舵、倒航机构在不同工况下的喷射水流损失及流体动能损失引起的推力损失现象，提出了基于计算流体力学仿真的喷射水流损失系数辨识方法，完善了用于计算喷水推进装置矢量推力的机理模型，并给出了喷水推进装置模型的开环仿真结果。

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基于关键关节的机械臂力/位混合控制仿真

王逍, 陆志国, 李文翘

控制工程. 2025, 32(9): 1687-1692.

摘要 ( )

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以六自由度串联机械臂为研究对象，首先提出关键关节的概念，在机械臂的关键力控关节处实行力矩控制的同时，使其输出角度参与到机械臂的位置控制中，进而提出一种基于主动力控关节的力/位混合控制算法，在机械臂动力学与逆运动学理论的基础上完成了对既定位置轨迹下力的控制。最后，针对RM65_B型灵巧六自由度机械臂，利用MATLAB软件搭建仿真平台系统进行仿真实验，分析该机械臂的力位混合控制的跟踪情况，仿真结果良好，证明了该控制方法的可行性。

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具有双未知输入的线性离散系统抗干扰滤波算法

董世桂, 王娜, 赵克友, 鹿子豪

控制工程. 2025, 32(9): 1693-1699.

摘要 ( )

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对于具有双未知输入的线性离散系统，经典的递归三步滤波器无法应用，因此，提出一种新的抗干扰滤波算法，用于估计系统状态和双未知输入。首先，设计新息来获取测量方程中未知输入的估计值，进而得出状态方程中未知输入的估计值，再利用这2个未知输入估计值修正状态的一步预估值，最终得到系统状态的最小方差无偏估计值。数值仿真验证结果表明，当状态方程和测量方程中的未知输入信号不同时，所设计的滤波器仍能实现系统状态和双未知输入的最优估计。

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深海起重机主动升沉补偿的复合控制

周庆, 陈志梅, 邵雪卷, 张井岗

控制工程. 2025, 32(9): 1700-1708.

摘要 ( )

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为了解决深海起重机主动升沉补偿系统在其工作中存在的相位滞后和系统非线性导致的控制效果不佳的问题，提出模型预测控制与采用高增益观测器的滑模控制相结合的复合控制方案。首先，建立深海起重机主动升沉补偿系统的数学模型；然后，根据负载到母船的传递函数来设计滑模观测器，实时跟踪母船的升沉速度，消除母船和负载之间的相位差；接着，又设计了模型预测控制器，对跟踪后的负载升沉速度进行主动升沉补偿，提高系统的控制性能；最后，搭建控制系统的Simulink仿真模型进行仿真研究。结果表明，该复合控制不仅可以解决系统相位滞后的问题，还能够提高系统的鲁棒性和控制精度，并且达到控制系统实时响应的目的，为今后的系统开发提供了参考依据。

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基于模糊域适应回归的非线性多工况软测量方法

叶泽甫, 韩鹏东, 朱竹军, 任密蜂, 阎高伟

控制工程. 2025, 32(9): 1709-1717.

摘要 ( )

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现有的利用迁移学习技术解决多工况软测量问题的建模方法大都依赖于域适应偏最小二乘回归模型框架，无法应对复杂工业过程中数据的非线性与不确定性。为提高跨工况条件下软测量模型的预测精度，提出了一种基于模糊域适应回归的非线性多工况软测量方法。首先，将T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型中模糊规则的条件视为特征提取器，通过迁移C均值聚类方法将历史工况中的聚类中心迁移到当前工况中，实现模糊规则的条件对齐；然后，引入基于迁移子空间的偏最小二乘回归方法替代最小二乘计算T-S模糊模型的最优回归系数，实现模糊规则的结论对齐；最后，给出了多工况模糊软测量系统建模的具体步骤。通过一个数值案例和田纳西伊斯曼(Tennessee Eastman, TE)过程数据的仿真实验，验证了所提算法的有效性。

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基于NAFPSO算法的分数阶自动发电控制研究

邓棋宸, 荣娜, 李昊

控制工程. 2025, 32(9): 1718-1728.

摘要 ( )

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为了提高传统PID控制器的性能及调参效率，提出了一种基于受邻域自适应约束的分数阶粒子群优化算法的二自由度分数阶比例积分微分控制策略，将其与电解氢燃料电池结合，参与到五区域自动发电控制系统中来解决频率稳定问题。通过引入分数阶微积分方法，提高了控制器的动态响应能力和应用范围，同时，利用受邻域自适应约束的分数阶粒子群优化算法对控制器参数进行优化，解决分数阶PID控制器调参困难的问题。在MATLAB/Simulink仿真中的实验结果表明，所提控制器能在阶跃、脉冲或随机负荷扰动存在的情况下，提升系统的抗干扰能力，有效降低频率及联络线功率的超调量，缩短系统到达稳态所需的时间。

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2025年, 第32卷, 第9期　
刊出日期：2025-09-20

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