2026年, 第33卷, 第4期　
刊出日期：2026-04-20

  

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  沉浸式机械臂虚拟现实仿真系统的构建

  刘志林, 凌翔, 苏丽, 朱齐丹, 曾薄文, 原新

  控制工程. 2026, 33(4): 577-584. https://doi.org/DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.20230493

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  为了实现机械臂的远程控制，基于虚拟现实技术构建了一种沉浸式机械臂虚拟现实仿真系统。首先，对机械臂进行了正、逆运动学分析，解决机械臂末端执行器的位置与各关节角之间的映射问题；然后，搭建虚拟场景，利用HTC VIVE在虚拟场景中对虚拟机械臂进行操控，虚拟机械臂的关节角被封装为控制命令传输给机器人操作系统(robot operating system, ROS)的机械臂控制模块，从而控制真实机械臂跟随虚拟机械臂运动。测试结果表明，所构建的沉浸式机械臂虚拟现实仿真系统达到了远程控制的要求，真实机械臂与虚拟机械臂之间的关节角误差和动作延迟时间均在允许范围内。
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  基于视觉惯性RTK融合的SLAM系统

  瞿广辉, 魏国亮, 蔡洁

  控制工程. 2026, 33(4): 585-593. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20221097

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  针对视觉惯性同时定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)系统容易受累积误差影响的问题，提出了一种基于视觉、惯性测量单元和实时动态载波相位差分技术（即RTK）的紧耦合SLAM系统——鲁棒视觉惯性导航系统(robust visual-inertial navigation system, RVINS)，通过RTK的绝对定位消除累积误差。RVINS参考全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)-视觉惯性导航系统(GNSS-visual-inertial navigation system, GVINS)的框架，在视觉惯性导航的基础上，通过多普勒频移计算视觉惯性的局部坐标系与RTK的全局坐标系之间的外参，从而完成系统的初始化；初始化完成后，通过紧耦合的方式构建视觉、惯性测量单元和RTK的联合优化函数进行后端优化，得到最优的位姿估计。实验利用GVINS数据集对RVINS进行测试。实验结果表明，在RTK有效的情况下，RVINS的定位精度能够达到厘米级；在RTK失效的情况下，RVINS会退化为视觉惯性SLAM系统，具有较高的鲁棒性。
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  基于自适应连续终端滑模控制的传感器控制技术

  居敏花, 张执

  控制工程. 2026, 33(4): 594-602. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20240785

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  传统传感器控制技术存在响应时间长、稳定性差的问题。为了解决此问题，提出了一种结合比例积分微分(proportional integral differential, PID)控制与自适应连续终端滑模控制的双闭环控制策略对电机进行控制。内环采用基于麻雀搜索算法优化的模糊PID控制，实现了电机的转子位置与速度的快速调节。对于外环，采用龙伯格扰动观测器与自适应趋近律对连续终端滑模控制进行改进，提出了自适应连续终端滑模控制。实验结果表明，自适应连续终端滑模控制可以提高直流电机控制系统的控制精度、响应速度和鲁棒性，并抑制抖振。
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  基于人工势场法和蚁群优化算法的车间移动机器人路径规划

  罗方佑, 冯建

  控制工程. 2026, 33(4): 603-611. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20220893

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  在车间内，移动机器人需要根据其位置和运输任务数量采用不同的方式进行路径规划。针对此问题，将移动机器人视为质点，其工作区视为虚拟的势场，以此为基础决定移动机器人的路径与速度，使移动机器人避开障碍物并抵达目标点。首先，对人工势场法进行改进；然后，将改进人工势场法和蚁群优化算法相结合，面向机加工车间的特点，提出了一种移动机器人路径规划算法。仿真结果表明，所提算法在多种规模的任务中均能规划出可行路径，其性能优于传统人工势场法等对比算法。
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  基于元学习的风洞马赫数集成预测方法

  王维, 王文静, 王娜

  控制工程. 2026, 33(4): 612-617. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20240740

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  针对现有的风洞马赫数集成预测模型采用简单的加权融合方法导致基学习器的潜力挖掘不足的问题，提出了一种基于元学习的融合方法。首先，利用基学习器的预测输出构建元数据的特征空间；然后，通过优选元算法构建元学习器，对元数据进行二次学习，旨在建立基学习器的预测输出与真实结果之间的复杂非线性映射关系，从而实现对不同基学习器优势的自适应整合与纠偏。实验利用在3种工况下收集的真实风洞的9个数据集对所提方法进行了验证。实验结果表明，相比于简单的加权融合方法，所提方法提高了风洞马赫数集成预测模型的预测精度。
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  计及牵引供电能耗的地铁列车运行图节能优化

  钱舒杨, 李泓羿, 石瑞文, 朱琴跃

  控制工程. 2026, 33(4): 618-626. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20240639

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  为了提高列车在运行过程中对再生制动能量的利用率，减少列车运行的总能耗，提出了一种考虑牵引供电能耗的运行图节能优化方法。首先，建立基于牵引供电系统的功率计算模型，得到上行和下行列车全线运行的功率；然后，分析列车间不同时序匹配关系的有效重叠时间，建立再生制动能量计算模型；最后，构建运行图节能优化模型的目标函数与约束条件，将发车时间和停站时间作为优化变量，以最大化地利用再生制动能量为优化目标进行节能优化。实验以某实际地铁线路为例对所提方法进行仿真验证。仿真结果表明，优化后运行图的总能耗减少了6.65%，再生制动能量的利用率由10.45%提高至25.90%。
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  基于Agent-CA的继电电路逻辑功能仿真

  鲁力博, 杨扬, 杨明, 张亚东, 薛一朴

  控制工程. 2026, 33(4): 627-637. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230418

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  现有继电电路逻辑功能仿真方法仅能对小规模继电电路进行仿真，针对大规模继电电路进行仿真存在困难。因此，提出了一种基于电路智能体(agent)和元胞自动机(cellular automaton, CA)的大规模继电电路逻辑功能仿真方法。首先，分析了继电电路的逻辑元件，提出了短通路的概念，用于表示局部电路，并定义了高阶短通路的多叉树结构；然后，构建了Agent-CA混合仿真模型，设计了电路智能体内局部电路状态演化的控制策略和CA的整体演化规则。实验以铁路继电集中联锁系统为例，利用继电电路逻辑功能仿真分析软件对Agent-CA混合仿真模型进行验证。实验结果表明，所提模型能够有效模拟大规模继电电路的逻辑功能动态过程。
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  基于改进SRCKF的双未知输入与状态估计算法

  鹿子豪, 王娜, 林崇, 赵克友, 董世桂

  控制工程. 2026, 33(4): 638-646. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230419

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  对于含有双未知输入的非线性离散系统，传统的非线性滤波器的性能无法满足应用要求。因此，提出了改进的平方根容积卡尔曼滤波器(square-root cubature Kalman filter, SRCKF)。首先，计算新息来分别获取量测方程和状态方程中未知输入的估计值；其次，基于最小方差无偏估计准则，采用拉格朗日乘子法求解滤波器的增益矩阵；最后，通过最小化协方差矩阵的迹和舒尔补引理求解系统状态和双未知输入的最小方差无偏估计。仿真结果表明，相比于传统的容积卡尔曼滤波器和平方根容积卡尔曼滤波器，当状态方程和量测方程中的未知输入信号不同时，改进的SRCKF具有更高的状态估计精度和稳定性，能同时实现系统状态和双未知输入的最小方差无偏估计。
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  融合一致性和斥力函数的无人机编队避障控制

  李壮, 黄宜庆

  控制工程. 2026, 33(4): 647-656. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230491

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  针对复杂环境中四旋翼无人机编队的避障问题，提出了一种新的分布式编队避障方法。首先，基于四旋翼无人机与障碍物之间的最小距离设计了一种障碍物检测法，用于检测不规则障碍物；然后，将一致性算法与斥力函数相结合，设计了一种新的四旋翼无人机编队避障控制器；最后，在获得四旋翼无人机编队的期望轨迹后，利用自适应积分反步法实现四旋翼无人机编队对期望轨迹的跟踪控制。仿真结果表明，在所提方法的控制下，多架四旋翼无人机可以从不同的起点起飞，快速形成期望队形，在复杂环境中实现对不规则障碍物更合理的避碰。
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  强工艺约束下电熔镁负荷的绿电消纳调控

  梁雪, 刘绮慧天搏, 梁好琪, 杨波

  控制工程. 2026, 33(4): 657-664. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20250581

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  随着风电、光伏等随机性绿电的大量接入，电网平衡压力显著增加。针对绿电的波动性与不确定性，选取了电熔镁负荷作为研究对象，建立了强工艺约束下的电熔镁负荷模型，提出了绿电激励机制以增强电熔镁负荷对绿电波动性的响应能力，并在插单工况下对电熔镁负荷模型的调节与平衡性能进行了验证。针对多园区能源分配与经济性的矛盾，提出了基于多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient, MADDPG)算法的协同调控模型，并验证了该算法在收敛性与经济性方面的优势。仿真结果表明，所提出的电熔镁负荷模型在保障工艺约束的同时能够提升电熔镁生产对绿电的消纳能力，所提出的协同调控模型可有效平衡多园区能源分配并降低生产成本。
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  显隐式平均结合算法在进化鲁棒优化问题中的应用

  张海浪, 金鑫

  控制工程. 2026, 33(4): 665-671. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230051

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  进化鲁棒优化通常使用显式平均算法和隐式平均算法来量化个体鲁棒性。为了在较少的计算资源下实现高精度的适应度评估，提出了显隐式平均结合算法。该算法通过预设定的约束条件来判断当前个体邻域内的历史信息是否满足适应度评估对准确性的要求，从而决定利用显式平均算法还是隐式平均算法评估适应度。同显式平均算法相比，显隐式平均结合算法能够利用历史信息，减少不必要的评估；同隐式平均算法相比，显隐式平均结合算法在保证不陷入停滞的同时，还能保证适应度评估结果的准确性，避免寻优过程陷入局部最优。实验结果验证了显隐式平均结合算法的有效性和优越性。
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  基于多目标社会工程粒子群算法的分布式混合流水车间调度

  王镜捷, 陶翼飞, 崔海, 付潇, 吴佳兴, 李宜榕

  控制工程. 2026, 33(4): 672-686. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230325

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  为了求解以最小化最大完工时间、延迟工件数和非工艺等待时间为目标的多目标分布式异构混合流水车间调度问题，提出了一种多目标社会工程粒子群优化算法。首先，针对含有限缓冲区的车间异构环境，在解码时考虑平局情况下的启发式规则组合，设计了结合首道工序工件分配方案的粒子群初始化方法；然后，建立了基于参考解的一种粒子位置更新方式；之后，对社会工程优化算法的核心操作进行改进，并将其与粒子群优化算法相融合，以提升粒子群的收敛速度和分布性；最后，构建了6种邻域结构并动态调整邻域搜索频率，以提高算法在运行后期的寻优能力。实验在不同规模的调度算例上验证了所提算法的有效性与优越性。
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  实验盘磨过程粉体粒度分布形状预测优化控制

  张理想, 宋心宇, 李明杰, 周平

  控制工程. 2026, 33(4): 687-694. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230649

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  开展了实验盘磨过程粉体粒度分布形状预测优化控制方法及物理实验验证的研究。首先，利用径向基函数神经网络(radial basis function neural network, RBFNN)对粉体粒度分布的概率密度函数(probability density function, PDF)进行逼近，采用逆积分计算得到PDF对应的权值向量；其次，基于迭代学习更新机制对径向基函数的中心值和宽度值进行调整，同时采用子空间辨识建立权值向量的动态模型，进而得到实验盘磨过程粉体粒度分布形状的输出PDF模型；最后，基于所建立的输出PDF模型设计预测优化控制器，使粉体粒度分布的实际PDF形状能够跟踪期望PDF形状。数据仿真和物理实验的结果验证了所提方法的有效性和可行性。
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  串级控制系统的改进卡尔曼滤波辨识方法

  尹卓旭, 王亚刚

  控制工程. 2026, 33(4): 695-705. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230888

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  针对串级控制系统的低阶滞后模型辨识，提出了一种结合卡尔曼滤波和互相关函数的改进卡尔曼滤波辨识方法。首先，利用常规卡尔曼滤波辨识方法得到动态参数的辨识结果；然后，对输入和输出数据进行滤波处理，利用互相关函数对滞后参数进行辨识。实验通过仿真将所提方法与最小二乘法进行了对比，并在不同噪声干扰、不同样本数量和不同串级控制系统的条件下对所提方法进行验证。仿真结果表明，所提方法可以实现对低阶滞后模型的有效在线辨识，并且辨识精度高，鲁棒性强，所提方法在工业应中具有一定的普适性。
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  基于改进鹈鹕优化算法和AM-GRU的瓦斯涌出量预测模型

  于航, 徐耀松

  控制工程. 2026, 33(4): 706-717. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230438

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  为了实现煤矿瓦斯涌出量的精准预测，对鹈鹕优化算法和门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)进行改进，提出了一种瓦斯涌出量预测模型。首先，通过变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)算法将原始数据分解为不同频率的本征模函数(intrinsic mode function, IMF)分量，降低非线性数据的预测难度；然后，引入佳点集初始化方法、反向差分进化机制和最优个体位置自适应变异改进鹈鹕优化算法，提高算法的寻优能力；最后，将注意力机制(attention mechanism, AM)引入GRU，量化各影响因素与瓦斯涌出量预测之间的相关程度，并利用改进鹈鹕优化算法优化VMD-AM-GRU模型的超参数，对各个IMF分量建立预测模型。实验选取山西某煤矿的数据对所提模型进行验证，实验结果验证了改进策略的有效性。与其他同类模型相比，所提模型的预测精度更高。
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  基于改进蜂拥控制的多无人机区域覆盖与目标跟踪算法

  邢顺翔, 陈欣, 王威振, 薛鹏翔

  控制工程. 2026, 33(4): 718-728. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230189

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  以多无人机组成的移动传感器网络为研究对象，为了使其高效地完成区域搜索覆盖与目标跟踪任务，提出了一种双模式蜂拥控制算法。该算法包括两种控制模式，即抗蜂拥搜索模式和蜂拥跟踪模式。抗蜂拥搜索模式结合了改进蚁群优化算法，提升了多无人机传感器网络对任务区域的覆盖效率；蜂拥跟踪模式结合了滑模控制，保证了目标跟踪的稳定性。仿真结果表明，所提算法能在提升多无人机传感器网络的区域覆盖性能的同时，使其实现对区域内目标的跟踪，并防止无人机之间发生碰撞。
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  基于时空运动特征融合的变电设备少样本异常检测方法

  王鹏, 周华良, 赵春晖, 苏战涛, 王晶

  控制工程. 2026, 33(4): 729-737. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230059

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  变电站安全运维的智能化依赖于基于机器人巡检视频的自动异常检测方法，但变电设备异常的类型多样、特征复杂且样本稀缺，为高精度检测带来了挑战。为此，提出了一种基于时空运动特征融合的变电设备少样本异常检测方法。首先，采用轻量光流网络(LiteFlowNet)提取模板图与对比图的运动特征，生成具有强异常表征能力的双向光流图；其次，设计双流孪生网络(dual-stream siamese network, DS-SiameseNet)，融合模板图、对比图与双向光流图的双模态特征，并通过双重注意力网络构建多尺度融合特征以完成异常定位。实验利用变电设备巡检数据集对所提方法进行测试。实验结果表明，相比于基于图像拼接的非孪生网络方法，所提方法有效提升了少样本场景下变电设备的异常检测精度。
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  基于ResCNN-BiLSTM神经网络的刀具磨损监测

  刘业峰, 何增鹏

  控制工程. 2026, 33(4): 738-744. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230495

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  刀具磨损具有不可控性，准确监测刀具磨损状况是提升机床效率和产品质量的关键。因此，提出一种基于残差卷积神经网络(residual convolutional neural network, ResCNN)和双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory, BiLSTM)神经网络的刀具磨损监测模型。首先，基于皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数分析多维传感器信号与刀具磨损值之间的相关性，以最小化采样信号的维数；然后，通过ResCNN直接提取数据的空间特征，采用BiLSTM神经网络建立刀具磨损历史数据之间的时间特征，以获得刀具磨损监测结果。实验结果表明，与线性回归模型、卷积神经网络模型、ResCNN模型等深度学习模型相比，所提模型的刀具磨损监测准确度更高。
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  基于分区和多子种群的多模态多目标粒子群优化算法

  袁浩, 黄文焘, 姜庆超, 范勤勤

  控制工程. 2026, 33(4): 744-756. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230470

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  寻找一个好的近似帕累托前沿和找到足够多的等效帕累托最优解是多模态多目标优化的两个重要目标。为此，提出一种基于分区搜索和多子种群的多模态多目标粒子群优化算法。首先，为了降低搜索难度，采用分区搜索对整个决策空间进行划分，获得多个子空间；然后，对种群进行聚类，将种群划分为不同的子种群；最后，在每个子空间中独立使用改进的多模态多目标粒子群优化算法进行搜索，从而找到更多的等效帕累托最优解。实验选取了22个多模态多目标测试函数对所提算法进行验证，并将其与7种较先进的多模态多目标进化算法进行对比。实验结果表明，相比于对比算法，所提算法可以在决策空间中找到更多的等效帕累托最优解，在目标空间中找到逼近性和多样性更好的近似帕累托前沿。
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  基于PCA-LDA-CatBoost的煤与瓦斯突出预测

  阎馨, 卓志远, 屠乃威

  控制工程. 2026, 33(4): 757-763. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230597

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  为了对煤与瓦斯突出进行快速准确的预测，基于主成分分析(principal component analysis, PCA)、线性判别分析(linear discriminant analysis, LDA)和分类提升(categorical boosting, CatBoost)算法构建了PCA-LDA-CatBoost模型。首先，将PCA与LDA相结合，提出PCA-LDA融合方法对数据进行降维处理，避免损失数据中的有效信息；然后，将降维后的数据输入CatBoost模型中，训练模型的结构和关键参数。实验结果表明，PCA-LDA融合方法可以有效地降低数据的维度，减少噪声和低频类别数据对数据分布的影响；相较于支持向量机模型、BP神经网络模型和朴素贝叶斯模型，PCA-LDA-CatBoost模型能够实现小规模样本下的训练和高精度预测，提高了煤与瓦斯突出预测性能，可以为煤矿开采工作提供参考，实现安全生产。
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  如何做创新科研成果？

  陈义华, 忻欣, 郭书祥, 施凌, 李响

  控制工程. 2026, 33(4): 764-768. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.2025lt02

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  2025年8月21日至8月24日，东北大学流程工业综合自动化全国重点实验室承办的第七届工业人工智能国际会议在沈阳召开。大会举办了关于如何做创新科研成果的圆桌论坛，论坛由东南大学温广辉教授主持，邀请到领域内五位知名学者：陈义华教授（美国佐治亚理工学院）、忻欣教授（东南大学）、郭书祥教授（南方科技大学）、施凌教授（香港科技大学）、李响教授（新加坡科技研究局）。各位学者分享了各自在创新研究方法、跨学科融合、AI时代机遇与挑战等方面的经验与见解，并就青年学者如何培养创新能力、处理科研经费与创新的关系等议题进行了深入讨论。创新的核心在于提出新问题、采用新方法、跨学科合作，并注重理论与实践相结合，培养批判性思维和好奇心。