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期刊信息/Journal information
控制理论与应用
华南理工大学 中国科学院数学与系统科学研究院
控制理论与应用

华南理工大学 中国科学院数学与系统科学研究院

胡跃明

月刊

1000-8152

aukzllyy@scut.edu.cn

020-87111464

510640

广州市五山华南理工大学内

控制理论与应用/Journal Control Theory & ApplicationsCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是经教育部批准，由华南理工大学和中国科学院系统科学研究所联合主办的全国性一级学术刊物。1984年创刊，1999年开始改为A4开本。国内外公开发行。《控制理论与应用》主要报道系统控制科学中具有新观念、新思想的理论研究成果及其在各个领域中，特别是高科技领域中的应用研究成果，内容包括：1.集中参数控制系统；2.线性与非线性控制系统；3.分布参数控制系统；4.随机控制系统；5.离散事件系统；6.大系统理论；7.混合系统；8.系统辨识与建模；9.自适应控制；10.鲁棒控制；11.智能控制；12.优化与控制算法；13.先进控制理论在实际系统中的应用；14.系统控制科学中的其它重要问题。
正式出版
收录年代

    三维运动模式下的桥式吊车神经网络滑模控制

    孙家骏柴琳郭启航刘惠康...
    2071-2079页
    查看更多>>摘要：三维运动模式下的桥式吊车具有更高的生产效率,但其定位与防摆控制也更具挑战性.针对该问题,本文提出一种基于最小参数学习的神经网络滑模控制方法.首先,建立了包含机械摩擦力和空气阻力的全驱动动力学模型,解决了系统由于欠驱动特性导致控制器难以设计的问题;随后,设计了基于指数趋近律的滑模控制器,引入径向基函数(radial basis functions,RBF)神经网络的最小参数学习法对系统的不确定性模型进行逼近;并对控制器的稳定性进行了严格的数学证明.仿真与实验结果表明,本文所提控制方法在有/无外界干扰的情况下,都能实现吊车的精确定位与负载摆动的有效抑制.

    三维运动模式定位与防摆滑模控制神经网络最小参数学习法

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    求解不等面积设施布局问题的交互式分布估计算法

    郭广颂李玲李玲玲
    2080-2092页
    查看更多>>摘要：同时考虑定量和定性指标,采用交互式进化优化方法求解不等面积设施布局问题可以获得更好的鲁棒解.基于此,本文提出一种双概率模型交互式分布估计算法.首先,统计群体信息,构建显式指标概率模型,估计决策变量分布.其次,基于决策变量表现型相似度,构建隐式指标概率模型,同时,基于效用函数估计个体定性指标.然后,将两个概率模型合并成双概率模型,采样生成新种群.最后,基于推荐个体和用户评价信息,动态更新两个概率模型.将所提方法与6种相关进化优化算法对比,在纸品处理车间问题和16个不等面积设施布局问题测试集上的运算结果表明,所提方法可以高效获得最优布局方案.

    进化算法交互不等面积设施布局分布估计算法概率模型

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    联合多窗口检测的MSWI过程二噁英排放预测模型

    许超凡汤健夏恒徐喆...
    2093-2102页
    查看更多>>摘要：二噁英(DXN)是城市固废焚烧过程(MSWI)排放的难以实时检测的剧毒污染物.MSWI过程的时变特性导致软测量模型的在线预测性能降低.针对上述问题,本文提出一种联合多窗口检测的DXN排放在线预测方法.首先,联合数据标准化、在线预测窗口实现新样本的DXN排放预测,再联合离群样本检测、特征空间检测和输出空间检测窗口实现漂移样本的识别.然后,对上述漂移样本进行去冗处理并判断其数量是否满足预设定的阈值,若满足则构建新模型,否则继续采用历史模型.最后,采用MSWI过程数据验证了所提方法的有效性.

    城市固废焚烧二噁英排放预测多窗口检测概念漂移模型更新

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    基于标签时间Petri网最小初始状态的实时系统初始资源配置

    王琛黎良刘斌
    2103-2111页
    查看更多>>摘要：针对实时系统完成特定任务序列的最少初始资源配置问题,本文研究了一种基于标签时间Petri网最小初始状态估计的解决方法.首先,对现有的标签Petri网的极小初始标识估计算法进行分析并提出改进方法,以适用于标签时间Petri网的极小初始标识的计算.其次,介绍一种基于路径(即变迁序列)的修正状态类图(MSCG).通过求解由路径MSCG的时间约束构建的线性规划问题,判定与极小初始状态相关的变迁序列是否与给定的时间标签序列一致.在此基础上,求出与时间标签序列相一致的极小初始状态集,并找出极小初始状态集中token总数最少的最小初始状态.最后,利用实例验证了所提方法的可行性和有效性.

    离散事件系统资源配置时间Petri网状态类图状态估计

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    基于ILSTM网络的工业过程运行状态评价

    廖霜霜褚菲傅逸灵王军...
    2112-2120页
    查看更多>>摘要：实时掌握复杂生产过程的运行状态对保证企业综合经济效益最大化具有重要意义.针对工业过程非线性、动态特性显著问题,本文提出了一种基于综合经济指标驱动的长短期记忆(ILSTM)网络,用来对复杂工业过程的运行状态进行评价.该方法利用综合经济指标信息和重构约束,迫使LSTM网络在学习过程中关注与综合经济指标相关的动态特征.进一步级联状态识别模型,构建完整的运行状态评价方法框架.针对过程的非优运行状态,提出一种基于重构的贡献图方法,通过对比各过程变量对非优状态的贡献率识别导致过程运行状态非优的主要原因变量.最后,通过重介质选煤过程验证了所提方法的有效性.

    动态特性综合经济指标LSTM网络运行状态评价非优因素识别

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    基于分布式检测与告警切换的多传感器CPS安全状态估计

    杨彪贺光辛亮龙志强...
    2121-2130页
    查看更多>>摘要：针对多传感器信息物理系统(CPS)在执行器和传感器遭受隐蔽性攻击情况下的安全状态估计问题,本文提出一种基于分布式检测与告警切换的安全状态估计方法.首先,利用卡尔曼滤波器组,构建基于状态差异的残差信号,用于多传感器的分布式检测;其次,定义传感器置信因子,建立基于检测告警切换的安全状态估计框架,设计攻击情况下的攻击隔离与状态估计一体化算法;最后,利用四驱麦克纳姆轮移动机器人,搭建了多传感器CPS实验平台,并分别在零动态攻击、隐蔽攻击和重放攻击场景下进行实验验证,结果表明,本文提出的安全估计方法具有较好的可行性和有效性.

    多传感器CPS隐蔽性攻击状态差异残差分布式检测安全状态估计

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    对手类型未知情况下的两人零和马尔科夫博弈决策

    王成意朱进赵云波
    2131-2138页
    查看更多>>摘要：本文研究一类典型的非完全信息博弈问题——对手类型未知的两人零和马尔科夫博弈,其中对手类型多样且每次博弈开始前无法得知对手类型.文中提出了一种基于模型的多智能体强化学习算法——对手辨识的极大极小Q学习(DOMQ).该算法首先建立对手相关环境的经验模型,再使用经验模型学习纳什均衡策略,己方智能体在实际博弈中根据经验模型判断对手类型,从而使用相应的纳什均衡策略,以保证收益下限.本文所提的DOMQ算法只需要在采样阶段的每轮博弈结束后得知对手的类型,除此之外无需知道任何环境的信息.仿真实验验证了所提算法的有效性.

    两人零和马尔科夫博弈非完全信息极大极小Q学习纳什均衡多智能体强化学习

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    以类重叠度为优化目标的不平衡数据学习方法

    孙博周倩陈海燕
    2139-2146页
    查看更多>>摘要：分类是机器学习中的一项重要学习任务,基本思想是使用在训练样例集上生成的分类器对测试样例的类别进行预测.然而,很多实际应用中的训练集具有不平衡的类分布,这通常会制约学习算法的分类性能.为此,本文提出以类重叠度为优化目标的不平衡数据学习方法(COA-RBU).将相对类间势作为多数类样例效用的评价标准,并根据训练集的类重叠度自适应地确定合适欠采样比例,以降低不平衡训练集的数据复杂性.实验结果表明,类重叠度能较好地反映数据集的学习难度,并且COA-RBU具有良好的性能和较高的效率.因此,本文工作从类重叠数据复杂性角度为合适欠采样比例的确定提供了一种新的思路.

    分类类不平衡欠采样类重叠度数据复杂性机器学习

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    基于切换的非线性多模型二阶段广义预测控制

    宋红超王昕王振雷
    2147-2156页
    查看更多>>摘要：针对一类参数跳变引起零动态不稳定的非线性离散时间系统,本文提出一种基于误差切换策略的非线性多模型二阶段广义预测控制器设计方法.首先,将未知参数的空间划分为多个子集,并在每个子集中建立多个非线性预测模型,并对未知参数进行辨识;进而,利用带约束的二阶段自适应方法获得每个子集虚拟模型的参数估计值,并以此计算对应的广义预测控制作用,从而更好的处理零动态不稳定问题:为了有效改善参数跳变对系统的影响,利用模型输出误差性能指标选取每一时刻最优的广义预测控制器控制非线性系统,并进行稳定性分析.最后,通过对比现存方法的仿真结果表明本文所提出的广义预测控制器有良好的跟踪性能和抗干扰能力.

    非线性系统多模型二阶段自适应广义预测控制

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    基于非线性扰动观测器的PMLSM自适应反推分数阶积分滑模控制

    于朝阳赵希梅金鸿雁
    2157-2164页
    查看更多>>摘要：为提高永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统的位置跟踪精度,克服其易受外部扰动、参数变化、摩擦力等不确定因素影响的问题,本文提出了一种基于非线性扰动观测器(NDO)的自适应反推分数阶积分滑模(ABFOS-MC)控制方法.首先,对PMLSM建立动态数学模型.其次,针对PMLSM的非线性特性,采用反推控制设计虚拟控制函数,实现系统位置的精准跟踪,并结合分数阶积分滑模控制方法增强系统的鲁棒性.最后,引入NDO估计系统不确定性,将观测结果动态补偿到ABFOSMC中,有效降低不确定性因素对系统伺服性能的影响,提高位置跟踪精度.实验结果显示,所提出的方法切实可行,有效提高了系统鲁棒性能和跟踪性能.

    永磁直线同步电机不确定性因素自适应反推分数阶积分滑模控制非线性扰动观测器鲁棒性

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