控制工程

Select

周平, 孙霄阳, 李明杰

控制工程. 2026, 33(5): 769-776. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20260064

摘要 (449)

可视化

针对随机分布控制教学中理论抽象、仿真脱离真实工业约束及实验资源不足等问题，研制了立式盘磨过程纯实物实验系统，构建了平台、数据、建模与控制一体化实验架构。系统以自主研制的立式盘磨装置为核心，集成精细喂料、磨盘间隙与转速调节单元，并通过自动间歇取样和干式激光粒度仪实现粉体粒度分布的实时采集。采用径向基函数与逆积分实现输出概率密度函数的参数化，结合迭代学习和子空间辨识建立“操作量-权值向量”线性预测模型，设计带约束控制器实现输入受限和扰动条件下的目标分布跟踪。实验结果表明，该系统运行稳定、交互性较强，能够支撑随机分布控制及相关课程实验教学。

Select

基于非均匀网络的IG2D2动态谣言传播模型

曹海燕, 雷苏, 徐雨嫣

控制工程. 2026, 33(2): 193-201. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230257

摘要 (424) PDF全文

可视化

谣言传播模型的研究对制定辟谣策略、维护社会稳定具有重要意义。以大学生在高校社交网络平台上的谣言传播为研究对象，提出了包含6种状态的无知-信谣-传谣-辟谣(ignorant-gullible 2-debunker 2, IG2D2)谣言模型，根据平均场理论构建谣言的传播动力学模型。在此基础上，进一步考虑实际环境中个体差异、从众效应、信任度等因素对谣言传播的影响，建立了新型非一致动态谣言传播模型，并对所提出的模型进行了仿真实验研究。结果表明，网络的节点度对谣言传播峰值的影响随着从众效应的增加而减小，谣言信息本身的转发度对其传播过程至关重要。

Select

基于SMOTE的非线性MDAJYPLS的间歇过程质量预测

柴国伟, 王润, 褚菲, 贾润达, 陆宁云

控制工程. 2026, 33(5): 825-832. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc. 20230537

摘要 (416) PDF全文

可视化

针对数据不足且存在非线性的间歇过程的产品质量预测问题进行研究。多源域适应学习中，源域和目标域数据量的差异造成数据不平衡，同时该过程存在非线性，进一步导致无法进行精准建模。为此，首先采用SMOTE算法消除数据不平衡对模型预测结果的不利影响。然后，提出一种基于RBF网络的非线性MDAJYPLS算法来捕捉非线性特性，并充分利用多个相似源域的信息辅助目标域过程建模。进一步，提出了一种基于SMOTE的非线性MDAJYPLS的间歇过程质量预测方法，以提高模型的预测精度。最后，通过青霉素发酵过程质量预测的仿真实验，验证了所提方法的有效性。

Select

具有未知输入时滞的一类线性系统无记忆反馈镇定控制与应用

闫小喜, 范明宏, 王磊, 於鑫

控制工程. 2026, 33(5): 777-785. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230577

摘要 (255) PDF全文

可视化

研究具有未知输入时滞的一类线性系统的无记忆反馈镇定控制问题。针对开环极点位于虚轴的一类不稳定线性系统，当输入时滞存在且未知时，提出了一种有限维的无记忆反馈控制方案。通过设计一个无记忆的截尾预估器反馈(truncated predictor feedback, TPF)控制器，避免了由传统的无限维控制方案带来的实现问题。当未知的输入时滞在一定范围内时，闭环系统的全局渐近稳定得到了保证，且给出了未知输入时滞的变化范围的显式表达式。最后，将设计的无记忆截尾预估反馈控制器应用到延迟双振子系统和高速双体船的减纵摇控制中，通过MATLAB仿真验证了它的有效性。

Select

学术服务的重要性及如何开展？

金耀初, 陈俊龙(C. L. Philip Chen), 宋永端, 黄廷文, 杨双华, 丁正桃

控制工程. 2026, 33(5): 956-960. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.2025lt03

摘要 (212)

可视化

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。大会举办了关于学术服务的重要性及其如何开展的圆桌论坛，论坛由东北大学贾同教授主持，邀请到领域内六位知名学者：金耀初教授（西湖大学）、陈俊龙教授（华南理工大学）、宋永端教授（重庆大学）、黄廷文教授（深圳理工大学）、杨双华教授（英国雷丁大学、广州南方学院）、丁正桃教授（英国曼彻斯特大学），围绕学术服务的核心价值、实践路径、职业赋能、平衡策略及跨领域协同等关键问题展开深入研讨，为广大科研工作者，尤其是青年学者提供了兼具理论高度与实践指导的宝贵经验。

Select

复杂场景移动机器人定位与建图研究进展

张怡俊, 崔国华, 张振山, 何维瀚, 薛慧

控制工程. 2026, 33(2): 291-302. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230136

摘要 (156) PDF全文

可视化

同步定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)技术是移动机器人研究及应用的关键问题，旨在解决机器人在复杂环境中实现自主定位与地图构建等功能。对SLAM的系统组成、关键技术及应用进行了简要介绍；重点围绕特征点法、滤波法、图优化法、多传感器融合和动态场景5个方面，综述了SLAM系统的关键技术、国内外研究现状及标志性应用进展；并结合代表性系统，比较分析了不同方法之间的优缺点，详细阐述了多传感器融合SLAM系统，同时对复杂场景下的SLAM技术进行了展望。

Select

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

摘要 (148) PDF全文

可视化

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。

Select

基于Unity3D与CADAC的高保真空空导弹仿真系统设计

隋秀丽, 熊珍巍, 陈海永

控制工程. 2026, 33(2): 209-218. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230137

摘要 (144) PDF全文

可视化

为解决当前仿真精度低、通用性不佳、可视化效果差等问题，设计了一种基于Unity3D与CADAC的通用型高保真空空导弹仿真系统。一方面，采用高保真度的CADAC软件包，全面考虑了导弹运动学和空气动力学特性、不同制导律与目标机动方式、燃料消耗与重心变化等因素，提高了仿真系统的保真度；另一方面，本系统适用于不同类型的导弹，如空空导弹、空地导弹等，提高了系统的通用性与易适配性；最后，利用Unity3D对导弹运行的整个过程进行可视化仿真研究，展示导弹从发射、搜寻、制导及命中目标的全过程运动轨迹。典型的仿真案例与性能分析结果验证了本仿真系统的有效性。

Select

具有在线自组织功能的RBF网络的COD预测

孙跃扬, 武利, 郭楠, 乔俊飞

控制工程. 2026, 33(2): 202-208. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230237

摘要 (143) PDF全文

可视化

为解决小污水处理厂难以实现化学需氧量(chemical oxygen demand, COD)的低功耗、快速在线测量问题，提出了一种基于径向基函数(radial basis function, RBF)的在线自组织神经网络(online self-organizing neural network, OSNN)预测方法，该方法通过动态控制神经元数量及其变化速度，来实现对COD的准确预测。利用RBF良好的连续函数逼近能力，结合自组织的灵活性和自适应能力，提高了测量模型的准确度及适应性；提出的神经元数量调控方法，既能维持神经网络的紧凑性，又能缓解神经元数量频繁大幅变动而导致的训练时间延长问题。实验证明，具有自组织功能的RBF神经网络能够可靠地预测COD参数值。

Select

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

摘要 (136) PDF全文

可视化

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。

Select

小型热电联产汽轮机各级蒸汽比焓及干度在线计算方法

付周, 袁景淇, 孙鑫宇

控制工程. 2026, 33(3): 385-389. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20220352

摘要 (134) PDF全文

可视化

小型热电联产汽轮机的蒸汽比焓及干度是汽轮机安全性和经济性评估的重要指标，但现有的在线测量手段非常少，针对这一问题，提出了一种在线计算汽轮机各级蒸汽比焓及干度的方法。判别汽轮机级组出口蒸汽的过热状态，对于过热蒸汽，通过求解级组的等熵焓降及内效率，从而求得级组出口蒸汽的比焓；对于饱和蒸汽，利用级组等熵焓降、内效率及饱和蒸汽比焓解算模型，求得级组出口蒸汽的比焓及干度。以某15 MW热电联产汽轮机为对象的验证结果表明，所述方法具有在线应用的可行性，且精度较高。

Select

互补滑模PD控制在桥式起重机中的应用

邵雪卷, 吕恩智, 陈志梅, 赵志诚

控制工程. 2026, 33(2): 371-378. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20210666

摘要 (126) PDF全文

可视化

针对欠驱动桥式起重机系统的定位防摆问题，提出了互补滑模PD控制策略。在小车位移、负载摆角及各自一阶微分的状态误差作为变量所组成的线性滑模面的基础上，引入位移与摆角的误差积分形成积分滑模面，并对应设计一个补充滑模面来形成互补滑模控制，使系统变量运行空间限制在滑模面的相交处，缩短变量到滑模面的距离，进而提升系统的快速性。同时，引入对负载摆角的PD补偿控制，增强对负载摆角的抑制能力，使小车的运行更加平稳，并构造Lyapunov函数证明了系统的稳定性。仿真和实验结果验证了该控制策略对定位和防摆的有效性。

Select

基于两阶段多目标BBO算法的并行机分批调度问题

宋君乐, 陶翼飞, 张源, 崔海, 曾庆涛

控制工程. 2026, 33(2): 219-231. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230122

摘要 (121) PDF全文

可视化

针对考虑序列相关机器调整时间的不相关并行机分批调度问题，以最小化最大完工时间和机器总切换次数为优化目标建立问题的数学模型，设计了一种改进的多目标生物地理学优化(IMOBBO)算法进行求解。为满足分批调度的需求，第一阶段设计了一种分区式矩阵编码，采用随机策略、Logistic映射和反向学习机制的融合策略生成初始种群，并在物种迁徙过程引入狼群游走机制，在灾变过程中采用自适应灾变算子及两阶段邻域搜索策略；为了最小化各机器的调整时间，第二阶段采用基于机器的矩阵序列编码优化各批次的加工顺序；最后，引入基于超体积的个体评价方法进行Pareto非支配排序。通过不同规模算例及实例的仿真实验，并与相关算法进行对比，证明了所提算法的有效性与优越性。

Select

端边云协同的苛性比值智能预报方法

李玉超, 赵亮, 贾瑶, 张亚军, 柴天佑

控制工程. 2026, 33(2): 326-335. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230397

摘要 (120) PDF全文

可视化

溶出矿浆的苛性比值是氧化铝溶出过程中用来表征质量、效率与消耗的运行指标，由于溶出矿浆成分频繁波动，目前使用的国外苛性比值检测仪表的检测精度低，只能采用人工离线化验苛性比值，而化验结果的严重滞后导致无法实现苛性比值的自动控制，影响氧化铝产品的质量。在分析氧化铝溶出过程动态特性的基础上，建立了由线性模型和未知非线性动态系统描述的苛性比值预报模型，将参数辨识与自适应深度学习相结合，提出了端边云协同的氧化铝溶出过程苛性比值智能预报方法，同时利用氧化铝生产企业的实际生产数据对所提方法进行应用验证，应用结果表明所提智能预报方法可以实时、准确地预报溶出过程苛性比值，为实现苛性比值的闭环优化控制提供条件。

Select

垃圾协同处置下分解炉出口温度预测控制

陈薇, 叶磊, 陶杰, 刘勇, 褚彪, 张宏图

控制工程. 2026, 33(5): 786-795. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230404

摘要 (119) PDF全文

可视化

针对水泥烧成系统中协同处置垃圾的分解炉，研究了基于MISO Hammerstein模型的建模及预测控制的方法。模型以分解炉出口温度为输出，喂煤量和垃圾流量为输入，其非线性环节采用多项式来近似，线性环节采用ARMAX模型来描述，结合过参数化法和奇异值分解法辨识模型中线性和非线性环节的参数。控制方法采用两步预测控制，先针对线性环节利用广义预测控制算法求解出中间变量，再利用非线性环节逆模型求解出控制量。仿真实验结果表明，基于MISO Hammerstein模型的分解炉出口温度模型具有较好的拟合效果，两步预测控制使得分解炉出口温度对于设定值的跟踪性能良好，且具有一定的抗干扰能力。

Select

融合SPGD与CNN的自适应光学系统控制算法

王轻纱, 陈小慧, 那崇正

控制工程. 2026, 33(5): 796-804. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20240644

摘要 (116) PDF全文

可视化

为提高自适应光学系统在复杂环境下的校正效率和精度，提出了一种融合随机并行梯度下降算法和卷积神经网络的自适应光学系统控制算法。算法通过卷积神经网络对波前像差进行分类，优化了初始估计，减少了迭代次数，加快了收敛速度。实验结果表明，与原始随机并行梯度下降算法相比，新算法在混频效率斯特列尔比上从0.80提升至0.90，迭代次数从280次减少至140次，误码率在158次迭代后降至10−10，均方根值从0.2~1.2降至0~0.6区间，有效提升了自适应光学系统在大气湍流环境下的像差校正效率和校正精度。创新性地将随机并行梯度下降算法与卷积神经网络相结合，并引入Dropout机制，增强模型的泛化性，为自适应光学系统的波前校正提供了一种快速有效的新方法。

Select

基于贝叶斯分位数回归的鲁棒随机配置网络预测区间方法

严爱军, 汪福和, 汤健

控制工程. 2026, 33(01): 1-13. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230175

摘要 (115) PDF全文

可视化

针对数据中的异常值或噪声导致预测模型的准确性低和泛化能力差的问题，提出了基于贝叶斯分位数回归的鲁棒随机配置网络预测区间方法。首先，采用随机配置网络(stochastic configuration network, SCN)算法确定隐含层节点的数量、输入权值和偏差；然后，将贝叶斯分位数回归嵌入SCN以代替经典的最小二乘回归，采用非对称拉普拉斯分布作为SCN噪声的先验分布，使用最大后验估计将SCN噪声的先验分布转化为输出权值的后验分布；最后，通过期望最大化算法迭代优化SCN噪声和输出权值假设分布的超参数。实验基于标准数据集和城市固废焚烧过程的历史数据对所提方法进行了测试，并将其与其他基于SCN和分位数回归的预测算法进行了对比。实验结果表明，所提方法在点预测的准确性和泛化能力、预测区间的可靠性、鲁棒性和计算效率方面均具有优势。

Select

考虑多轴齿轮间隙的四电机同步驱动伺服系统容错控制

吕润泽, 王保防, 蔡明洁

控制工程. 2026, 33(2): 258-268. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230448

摘要 (112) PDF全文

可视化

针对含有齿隙的四电机同步驱动系统，提出了一种高性能四电机同步驱动伺服系统部分失效(partial loss of effectiveness, PLOE)容错控制技术。首先，使用模糊逻辑系统分别逼近电机侧和负载侧的非线性项，在控制设计过程中进行补偿，减小跟踪误差，保证跟踪性能。在所设计的控制方法中，只需要对一个自适应参数进行估计，减小设计难度。其次，采用电流观测器实时监测电机电流并估计失效因子，获取当前系统参数信息。最后，基于交叉耦合同步控制的四电机同步架构，设计同步控制信号，保证四电机间的同步性能。为验证该方法的有效性，通过仿真将所提方法与动态面容错控制进行了对比。结果表明，所提方法可以有效减小伺服系统的跟踪误差。

Select

基于数据驱动的非平衡多分类的热轧板凸度预测

董好, 吴照松, 孙杰

控制工程. 2026, 33(2): 336-342. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230076

摘要 (111) PDF全文

可视化

板凸度是评价热轧板断面轮廓的最重要的质量指标，良好的板凸度能保障生产的正常进行，因此精确预测不良凸度对保障生产具有至关重要的意义。在热轧实际生产中，合格凸度的样本数量要远多于不良凸度，并且大量的非线性参数和参数间的强耦合性，导致板凸度预测成为一个非常复杂的非平衡分类问题。根据热轧板凸度复杂的数据特性，考虑到深度学习的强大非线性拟合能力，并结合代价敏感学习来提升不良凸度的错误分类代价，提出了代价敏感深度置信网络(CS-DBN)模型。将Macro-F1、Micro-F1、G-Mean以及Aacc等评价指标作为模型的评价指标。通过调整模型超参数、优化器等来确定最优CS-DBN，并将其与传统机器学习算法ANN、SVC、KNN、DBN、LR进行对比分析，结果显示CS-DBN在各项评价指标上均优于传统机器学习模型，板凸度预测结果良好。

Select

基于CEEMDAN与INGO优化BiLSTM的短期电力负荷预测

常智慧, 徐耀松

控制工程. 2026, 33(2): 343-351. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230089

摘要 (110) PDF全文

可视化

短期负荷预测对电力系统的稳定运行至关重要，为进一步提高负荷预测精度，提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)和改进的北方苍鹰优化(improved northern goshawk optimization, INGO)算法的组合短期电力负荷预测模型来优化双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory, BiLSTM)神经网络。首先，利用CEEMDAN将原始负荷序列分解以获取更加平稳的数据；然后，通过Arnold混沌反向学习初始化、自适应柯西-高斯混合变异策略和非线性收敛因子改善了INGO算法中出现的问题，并显著提高了其寻优能力和收敛速度，以此来优化BiLSTM的相关超参数；最后，整合重构各子序列得到CEEMDAN- INGO-BiLSTM电力负荷预测模型。仿真结果表明，相比于对比算法，该模型能有效提高预测准确度。

Select

火电机组典型设备智能状态监测系统设计与实现

孙亚伟, 王灿文, 徐西俊, 郭云泉, 屈双艳, 陈彦州, 何佳璇, 黄从智

控制工程. 2026, 33(2): 352-361. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230202

摘要 (109) PDF全文

可视化

针对火电机组典型设备运行状态的智能在线监测问题，设计了一种基于改进的海鸥优化算法-时间卷积网络(improved seagull optimization algorithm and temporal convolutional network, ISOA-TCN)的火电机组典型设备智能状态监测系统。首先，采集现场机组设备历史运行数据，采用Spearman相关系数法选取与监测参数相关性较高的特征参数对数据进行降维；其次，通过ISOA优化TCN超参数，建立设备运行状态智能监测模型，并以现场实时数据进行驱动；最后，基于JS散度衡量模型输出与实际值之间的距离，完成设备运行状态健康度评价。以一次风机和磨煤机为例，详述了监测模型的开发过程。该系统已被实际应用于某电厂，结果表明其能够实现对火电机组典型设备运行状态的在线智能监测。

Select

基于数据的高校学生学业水平关联智能分析

李世鹏, 李双儒, 赵梓焱

控制工程. 2026, 33(01): 22-29. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20240189

摘要 (109) PDF全文

可视化

学业水平是衡量高校学生综合能力的关键指标。为了精准预测学生综合学业水平，通过数据驱动的关联建模，探究德育和体育课程与学生综合学业水平之间的关系。首先，以学生的德育和体育课程成绩为原始特征，构建了逻辑回归和支持向量机等多种机器学习模型，并引入特征工程构建多重特征，提高了模型的预测性能；然后，基于堆叠模型的框架，实现了多种机器学习模型的深度融合，并通过递归特征消除法优化堆叠模型。实验通过自动化专业学生的成绩数据对所提模型进行验证。实验结果表明，所构建的堆叠模型在学生综合学业水平的预测中取得了较好的准确性和稳定性，其预测准确率能够达到93%，从而验证了德育和体育与学生综合学业水平之间存在明显的正向关联，凸显了在“五育并举”视域下德育和体育对学生综合能力培养的重要性。

Select

基于改进Faster R-CNN的工业零件表面缺陷检测

赵卓然, 堵威, 姜庆超, 曹志兴

控制工程. 2026, 33(5): 805-812. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230711

摘要 (109)

可视化

为提高工业生产线中金属零件表面瑕疵检测精度，提出了一种基于改进Faster R-CNN的缺陷检测网络。首先，在特征提取阶段增加多个感受野，以提取到更细致的特征信息；在区域建议阶段使用级联RPN网络和自适应卷积结构，逐步细化建议框的位置；在感兴趣区域特征提取阶段，聚合FPN所有输出层的特征信息，以充分利用获取到的缺陷特征信息，这些改进从网络结构上提高了模型对小瑕疵和形状不规则瑕疵的检测能力。最后，实验结果表明，与当前最优的目标检测网络相比，此方法具有更高的精度，可以广泛应用于检测金属零件表面的腐蚀、划痕、划伤、积屑瘤等缺陷。

Select

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

摘要 (108) PDF全文

可视化

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。

Select

基于迭代学习的双吊具桥式吊车无模型鲁棒同步控制

金新茗, 徐为民, 郑智腾, 杜静, 曹鹏程

控制工程. 2026, 33(2): 269-278. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230283

摘要 (108) PDF全文

可视化

针对双吊具桥吊系统普遍存在的建模不精确、系统参数变化和不确定性扰动等问题，提出了一种基于迭代学习的无模型控制框架来实现双吊具桥吊系统的同步协调控制。首先，为提高系统状态的收敛速度，提出了一种利用类Sigmoid函数的时变滑模面；然后，引入了基于时变滑模面的迭代学习律对包含系统未知动态和外部扰动等进行补偿，实现了无模型控制；同时，设计了动态学习率代替固定值学习率，提升了双吊具桥吊系统误差的收敛速度以及稳态性能；其次，提出了一种改进的自适应趋近律，降低了不必要的抖振，提高了双吊具桥吊系统的鲁棒性，实现了有限时间收敛；最后，利用李雅普诺夫稳定性理论证明了受控系统的稳定性。仿真实验验证了所设计的同步控制方案的有效性。

Select

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

摘要 (107) PDF全文

可视化

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%。

Select

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

摘要 (104) PDF全文

可视化

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。

Select

基于事件触发的汽车悬架系统模糊输出反馈控制

贾俊茹, 郑黎明, 张镇

控制工程. 2026, 33(2): 279-290. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20221110

摘要 (104) PDF全文

可视化

针对汽车非线性主动悬架系统，提出一种基于自适应事件触发机制的动态输出反馈控制方法。首先，为了更贴切地刻画出悬架系统弹性元件和阻尼器的非线性特征，建立一种基于区间二型模糊方法的汽车悬架模糊模型；其次，提出一种自适应事件触发通信机制，相较于采样通信机制，能减小网络负载，从而节约通信资源；再次，在时滞理论的基础上，建立非线性悬架自适应事件触发控制的闭环系统模型，并提出一种事件触发器和动态输出反馈控制器的协同设计方法；最后，在不同道路干扰条件下进行台架试验。结果表明，所提方法能够实现悬架系统乘坐舒适性和通信资源节约性的双重提升。

Select

基于IGJO-VMD-SVM的电机轴承故障诊断

回立川, 曹威, 闫康, 王久阳

控制工程. 2026, 33(5): 925-934. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230712

摘要 (103) PDF全文

可视化

为解决有噪环境下轴承故障特征提取难、诊断准确率低的问题，提出了一种结合改进金豺优化(golden jackal optimization, GJO)算法、变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和支持向量机(support vector machine, SVM)的轴承故障诊断方法。首先，针对GJO算法易陷入局部最优的问题，引入Tent混沌映射、非线性递减参数、反向学习策略和自适应权重对其进行改进；其次，针对故障信号易被噪声淹没和特征提取难的问题，利用VMD将经过奇异谱分析(singular spectrum analysis, SSA)降噪后的信号分解，对噪声进行抑制，接着采用t分布-随机邻域嵌入(t-distribution-random neighborhood embedding, t-SNE)对提取的特征进行筛选，挑选有用特征；最后，针对SVM参数设置问题，使用改进GJO算法解决并构造诊断模型。结果表明，在相同的实验条件下，该模型的诊断准确率高于其他算法优化的诊断模型。

Select

基于特征构造的MDconv-GRU刺参养殖水质pH值预测

许德昊, 王魏, 胡显辉, 刘妙男

控制工程. 2026, 33(2): 242-250. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230171

摘要 (102) PDF全文

可视化

针对养殖水质研究中传统模型数据特征少、预测误差大等问题，提出一种基于特征构造的养殖水质pH值预测模型，模型主体为混合双卷积层门控循环单元(mix double convolutional layer gated recurrent unit, MDconv-GRU)神经网络。首先，通过相关性计算以及特征构造的方法将原有的3个有效特征增加至6个；然后，将特征构造后的数据输入到MDconv-GRU模型中进行训练和预测仿真实验。结果表明，该模型在刺参养殖水质pH值预测实验中的准确率为92.26%，均方根误差为0.083 8，平均绝对误差为0.063 5，平均绝对百分比误差为0.830 2，评价指标均优于GRU等其他模型。该模型不仅可以较为精确地预测刺参养殖水质的pH值，而且能为后续的pH预警以及水质调控奠定基础。

Select

基于视觉伺服的室内三维定位算法

柯佳颖, 乔宇鹏

控制工程. 2026, 33(2): 251-257. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230239

摘要 (102) PDF全文

可视化

目前，室内移动机器人被应用于智能仓储、安防系统等行业，而高精度的定位技术在其中发挥着重要的作用。为此，设计了一种基于视觉伺服的室内三维定位技术，在实现高精度定位误差的同时，摆脱视觉图像处理定位技术中相机摆放位置和视场角的限制。首先，介绍了定位算法的框架与应用场景；然后，设计基于几何关系的三维定位算法，并求解其最小二乘问题，利用图像处理和反馈控制技术解决视觉云台对目标的追踪瞄准问题；最后，对目标机器人的定位实验结果表明，提出的室内三维定位算法在实验室的场景下有4 cm以内的定位精度，具有高精确性和稳定性。

Select

基于半监督辅助分类生成对抗网络高光谱遥感图像分类

霍凤财, 杜悦, 董宏丽, 任伟建, 于涛

控制工程. 2026, 33(5): 918-924. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230475

摘要 (100) PDF全文

可视化

针对高光谱遥感图像中大量的波段数据和传统特征的区分和分类困难，提出了一种基于半监督辅助分类器-生成对抗网络(semi-supervised subsidiary classifier-generative adversarial network, SSC-GAN)的高光谱图像分类方法。首先，将判别器发展成一个半监督的多分类器，并与判别器级联训练生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)生成器；然后，为了扩展数据，判别器从生成的图像中提取更高层次的特征，并将辅助分类标签与生成的样本协调；最后，卷积神经网络取代了GAN中的判别器和生成器，并对两个升级的网络进行动态堆叠优化。与一些经典的高光谱遥感图像特征提取和分类方法相比，改进算法模型在经典数据集上达到了最佳的分类精度，在分类能力和鲁棒性方面更具优势。

Select

IHHO算法的PID自整定及在直流电机调速中的应用

郑修斌, 陈珺, 刘飞

控制工程. 2026, 33(5): 813-824. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230214

摘要 (100) PDF全文

可视化

在工业控制中，PID控制器因结构简单、使用方便而被广泛应用，95%以上的工业控制器采用PID控制。其PK、IK、DK参数直接影响控制性能，传统PID整定方法周期长、难度高、稳定性差，难以满足工业现场的需求。为此，提出基于改进哈里斯鹰优化(improved Harris hawks optimization, IHHO)算法的PID参数自整定方法。通过引入自适应惯性权重、强化正余弦优化算子、非线性逃逸能量因子和Tent混沌映射，改善了原哈里斯鹰优化(Harris hawks optimization, HHO)算法收敛慢、易陷入局部最优等问题。实验表明，IHHO算法在寻优精度和收敛性上优于多种智能算法。将该方法应用于直流电机调速，MATLAB的仿真结果显示，基于IHHO算法的PID整定能显著提升系统的响应速度与稳定性，使转速输出平稳，可广泛用于PID参数自整定。

Select

基于规则学习的新车型测试阶段测试车辆调度系统研发

罗方佑, 冯建

控制工程. 2026, 33(5): 935-941. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230381

摘要 (98)

可视化

针对汽车生产样车试验测试调度问题具有建模困难、计算复杂，存在多约束、不确定、非凸性、大规模、多目标、离散和连续变量耦合等难点，现有的研究成果存在譬如调度模型与实际问题差距较大、问题本质特性的研究不够深入、优化算法的研究不够系统等问题，且目前还没有文献针对样车测试阶段的测试问题进行建模或优化处理，难以有效服务于生产管理。本文从生产实际出发，深入调研测试调度问题，建立数学模型，系统探讨其本质特性及优化方法，提出一种改进的新车型研发测试阶段测试车辆混合智能调度方法，并进行了仿真和工业应用，结果表明该方法可以丰富和深化已有的优化调度理论与方法；并能直接服务于汽车工业，促进其生产管理水平和市场竞争力的提高。

Select

多移动机器人有限时间预设性能反演编队控制

武明慧, 张君如, 王健安, 张捷

控制工程. 2026, 33(2): 303-314. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230229

摘要 (98) PDF全文

可视化

针对存在外界扰动及系统模型参数不确定性的多移动机器人编队控制问题，提出了一种基于扰动观测器的有限时间预设性能编队控制策略。首先，设计了自适应快速终端滑模扰动观测器来估计系统的总和扰动；其次，为使跟踪误差能够在预先设定的有限时间内收敛至稳态值，引入了一种新型时变有限时间预设性能函数，结合反演法构造编队跟踪控制器，通过ln型障碍函数使编队跟踪误差达到预设性能的要求，并理论分析了闭环系统状态的有界性；最后，通过对5个移动机器人的编队仿真研究，验证了该控制策略的有效性。

Select

基于非高斯特征识别和GSCPF的无人船位姿估计算法

成阳, 葛泉波

控制工程. 2026, 33(2): 232-241. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230244

摘要 (96) PDF全文

可视化

针对复杂海况下无人船位姿估计的精度改善问题，提出一种基于非高斯特征识别和高斯和容积粒子滤波(Gaussian sum cubature particle filter, GSCPF)的无人船位姿估计算法。首先，基于正态性检验思想将无人船位姿测量数据的样本分布函数与标准高斯累积分布函数之间的最大垂直差和样本偏度峰度两种指标进行结合，从多角度分析数据的分布特征；然后，若数据表现为非高斯分布特征，则采用一种基于高斯和与容积粒子滤波结合的无人船位姿估计方法，否则直接使用容积卡尔曼滤波方法来获得无人船的位姿估计；最后，两类仿真实验结果表明，所提算法能明显改善无人船的位置、速度以及航向等参数的估计精度。

Select

基于YOLOv8n改进算法的自动驾驶目标检测

杨博, 胡珍珍

控制工程. 2025, 32(12): 2177-2184. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20240494

摘要 (95) PDF全文

可视化

为了解决自动驾驶场景中因目标遮挡和远处小目标较难检测导致的错检和漏检问题，提出了一种基于YOLOv8n的自动驾驶目标检测改进模型。首先，在骨干网络的C2f模块嵌入了可变形卷积网络(deformable convolution network, DCN)，加强了模型在复杂背景条件下的特征提取能力；其次，在颈部网络中加入了全局注意力机制(global-attention mechanism, GAM)，以突出车辆和行人的重要特征信息，提高模型的特征融合能力；最后，引入了Dynamic Head目标检测头，增强了模型对小目标的检测能力。实验结果显示，改进后的YOLOv8n算法在KITTI数据集上的精确率(precision, P)、召回率(recall, R)和平均精度均值(mAP)分别为93.0%、82.9%和91.0%，相比传统的YOLOv8n算法分别提升了2.2%、4.4%和3.7%，达到了更好的检测精度和效果。

Select

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

摘要 (94) PDF全文

可视化

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。

Select

基于改进PSO-SAGA的电网企业投资效益优化模型

韩立芝, 刘明红, 柏广宇, 刘灵爽, 那崇正

控制工程. 2026, 33(2): 362-370. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20240488

摘要 (92) PDF全文

可视化

为实现准确合理的电网企业投资预测，提高投资综合效益，提出一种投资效益优化模型。通过灰色关联度法确定电企投资要素，利用萤火虫算法改进支持向量机计算需求规模。基于现金流量平衡理论，设计投资能力测算模型。通过模糊综合评价法与模拟退火遗传算法，优化电气项目投资组合。结果表明，在2017年至2022年期间，所提出的优化模型较同类模型对电气投资预测的准确度更高，其相对误差仅为2.31%。投资项目与投资额分别减少11个与102 914元，项目综合效益增长了10 930元。该优化模型能精确预测电网投资能力，其优化结果对实现投资效益最大化具有重要的理论价值。

Select

CRH380A型动车组制动系统多模型自适应容错控制

谭畅, 张尧佳, 李明远, 赖亚昕

控制工程. 2026, 33(2): 315-325. https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.20230099

摘要 (92) PDF全文

可视化

针对CRH380A型动车组制动过程中出现的制动控制装置执行器故障问题，提出了一种基于多模型的自适应容错控制策略。首先，推导了存在未知系统参数及执行器故障的动车组制动系统动力学模型。然后，分析所有可能的故障模式，得到故障模式集，再针对每一种故障模式分别设计了自适应容错控制器。最后，设计基于状态估计误差的性能损失函数，选择最小性能损失函数值对应的控制器作为系统当前的控制器。仿真结果表明，所设计的控制系统能实现对未知故障的快速精确补偿，使动车组在发生故障后仍能渐近跟踪目标的制动曲线，保证动车组安全、平稳地制动。

阅读排行

选择文件类型/文献管理软件名称

选择包含的内容

模态框（Modal）标题

阅读排行

选择文件类型/文献管理软件名称

选择包含的内容