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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

    基于相似日与BiLSTM组合的短期电力负荷预测

    祁宇轩范俊岩吴定会汪晶...
    2304-2314页
    查看更多>>摘要：短期电力负荷存在非线性、波动性和影响因素多等特征，针对以上特征所导致的预测精度不足，本文提出一种基于相似日与双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)组合的短期电力负荷预测模型。首先，剖析电力负荷的动态变化机理，基于相似日和灰色关联分析方法，构建负荷与特征融合数据集;其次，采用变分模态分解(VMD)方法将高波动、非线性的原始负荷数据分解为多个相对平稳的分量，并对各分量分别搭建BiLSTM预测模型;最后，采用鲸鱼算法(WOA)对模型的分解参数和相似日天数进行优化，减小模型的固有误差。以新英格兰某地区的实际数据进行仿真验证，所提模型的平均绝对百分比误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别为0。58％，42，78，均优于对照模型，有效提升了负荷预测精度。

    短期电力负荷预测相似日深度学习鲸鱼优化算法变分模态分解

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    激光通信快速反射镜系统辨识与平衡截断

    张建强孙崇尚吴佳彬李智斌...
    2315-2324页
    查看更多>>摘要：音圈电机快速反射镜是激光通信精跟踪的执行机构，其柔性结构与双轴耦合特性会导致系统谐振模态增多、模型阶次高等复杂控制问题，基于递推最小二乘等传统辨识方法建立精确模型是十分困难的，难以满足高精度控制器的设计要求。对于该问题，本文提出了基于Hankel矩阵模型解算与平衡截断建立高精度模型的方法。首先，根据系统激励序列与响应序列建立Hankel矩阵，其奇异值分解确定模型阶次，可观、可控矩阵解算确定模型参数;其次，建立系统的平衡实现，并基于平衡截断原理完成模型降阶。本文从频率特性角度评价了系统模型的辨识精度，结果表明，相比于经典的模型辨识方法，本文建立的系统模型阶次更低且辨识精度更高，充分满足现代理论高性能控制系统的设计与应用要求。

    激光通信音圈电机快速反射镜系统辨识平衡截断

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    高斯过程泊松多伯努利混合滤波算法及其变分优化

    李翠芸许琦姬红兵谢金池...
    2325-2334页
    查看更多>>摘要：针对现有算法对多扩展目标跟踪精度低的问题，本文提出了一种高斯过程泊松多伯努利混合(GP-PMBM)滤波算法及其变分优化。首先，基于高斯过程原理建立了增广状态空间模型，接着，将其与泊松多伯努利混合滤波器相结合，提出GP-PMBM算法。然后，针对因使用非线性滤波技术而导致GP-PMBM滤波精度下降的问题，使用变分贝叶斯优化更新结果，实现了对目标状态的优化更新，提升了滤波器的估计精度。仿真结果表明，与已有的滤波算法相比，所提算法具有更高的跟踪精度，并且，在只有部分量测的场景中跟踪性能更稳定。

    目标跟踪泊松多伯努利混合滤波高斯过程变分贝叶斯优化

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    动态事件触发下的孤岛微电网分布式协同控制

    张奕李泽崔国增郝万君...
    2335-2344页
    查看更多>>摘要：针对孤岛微电网中分布式发电机的二次控制问题，本文提出了一种基于动态事件触发机制的分布式协同控制策略，每一个发电单元引入了动态事件触发机制来辅助通信，从而节约了微电网中的通信资源。本文提出了包含内部动态变量的事件触发条件，根据此变量动态调节事件触发中的阈值，有效减少控制器的更新频率。所提出的控制方案是完全分布式的，每个发电单元仅需自身与邻居之间进行信息交换，降低了中央控制器以及复杂通信网络的要求，提高了系统的稳定性。消除了由于初级控制引起的电压和频率的偏差，同时，避免了芝诺行为。最后，仿真中搭建孤岛微电网模型验证了本文控制方案的有效性。

    分布式控制动态事件触发机制下垂控制孤岛微电网

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    六足机器人双向并行蒙特卡洛树搜索步态规划

    胡立坤刘恒佳王一飞徐大也...
    2345-2355页
    查看更多>>摘要：为了解决稀疏立足点地形中六足机器人步态规划问题，本文提高规划时间效率、通过能力、抵达精度和运动速度，提出了一种双向并行蒙特卡洛树搜索算法(BPMCTS)。将步态规划问题转化成马尔科夫序列优化过程，构建相向并行拓展蒙特卡洛树结构，搜索最佳立足位置形成步态序列;在模拟阶段搜索过程采用深度根并行化模拟方式，提高算法收敛速度;在奖励评估机制引入相遇评估指标，增强算法拓展导向性。仿真对比实验结果表明，所提算法规划时间效率提高46。9％，机器人通过能力提高7。7％，抵达精度提高32。6％，运动速度提高16。8％，验证了所提算法的可行性和优势性。

    六足机器人步态规划强化学习蒙特卡洛树搜索

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    基于WD-MNPE-CVA的带钢热轧全流程动态过程监测方法

    董洁陈柔汝彭开香
    2356-2364页
    查看更多>>摘要：过程监测技术是保障复杂工业全流程安全、高质、高效运行的有效手段。考虑带钢热轧过程的"非线性、多模态、动态性"等特征，本文提出一种基于改进的加权差分邻域保持嵌入-规范变量分析(WD-MNPE-CVA)的带钢热轧全流程动态过程监测方法。首先，针对过程数据的非线性、多模态特性，采用加权差分方法进行数据预处理;其次，基于过程的机理知识进行流程划分，并开发了一种改进的邻域保持嵌入算法，基于样本点之间的欧氏距离和余弦距离，获得每个样本点更准确的邻域关系，进而基于规范变量分析建立每个子流程的局部动态监测模型;最后，采用贝叶斯推理建立全局的动态过程监测模型，通过带钢热轧实际过程故障数据验证了该方法的有效性。

    过程监测邻域保持嵌入规范变量分析贝叶斯融合带钢热轧全流程

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    多传感器数据融合下的无人机高度扩张状态观测器设计

    陈汉泉陶杰鲁仁全
    2365-2373页
    查看更多>>摘要：无人机在飞行作业时需要精确稳定的高度估计，针对传感器噪声以及气流和温度变化对无人机高度估计影响的问题，本文提出一种基于多传感器数据融合的扩张状态观测器设计方法。首先，建立无人机高度和传感器噪声模型并对其进行简化处理;其次，针对位置传感器、气压计和惯性测量单元的传感器特性，结合多传感器数据融合方法设计扩张状态观测器估计出无人机高度、z轴速度和总扰动，并将总扰动估计值反馈给控制系统;然后，根据四旋翼无人机非线性数学模型进行数值仿真，仿真表明本文设计方法的合理性和有效性;最后，通过实物测试验证了所设计的扩张状态观测器能有效估计和补偿扰动并对传感器噪声有良好的抑制能力。

    状态估计数据融合扩张状态观测器四旋翼无人机

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    分布式电池储能系统在概率输入延时下的荷电状态安全均衡控制

    卢坤杰田恩刚王立成
    2374-2382页
    查看更多>>摘要：本文研究了直流微电网中电池储能系统(BESSs)在概率输入延时下的分布式荷电状态(SOC)安全均衡控制问题。由于控制器与BESS单体系统之间的信号主要通过无线网络传输，且传输距离较远，输入时间延时是影响SOC均衡控制的一大因素。为此，论文通过引入一个概率已知的服从伯努利分布的随机变量来表征概率输入时滞现象，提出了一种改进的分布式均衡策略来实现概率输入延时下的SOC均衡控制。借助李雅普诺夫稳定性理论，建立了均衡误差系统在一定约束条件下实现BESSs的SOC均衡的充分条件。最后，通过一系列的数值仿真实验验证了该均衡方案的有效性。

    电池储能系统荷电状态均衡直流微电网概率输入延时

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    基于动态模糊神经网络的出水含氮参数软测量方法

    蒙西张寅乔俊飞
    2383-2392页
    查看更多>>摘要：针对城市污水处理过程出水氨氮(NH4+-N)和出水总氮(TN)难以实时准确检测的问题，文中提出了一种基于动态模糊神经网络(DFNN)的出水含氮参数软测量方法。首先，采用自组织增删机制和快速二阶学习算法构建模糊神经网络(FNN)，以快速获得结构精简的软测量模型;其次，引入自适应激活强度阈值设计FNN分级更新策略，确保软测量模型在非平稳环境下的预测精度;最后，通过基准仿真1号模型(BSM1)平台的数据验证了DFNN软测量方法的有效性，实验结果表明，所提出的方法能够实现出水NH4+-N和出水TN的在线精准检测。

    城市污水处理过程模糊神经网络分级更新出水含氮量软测量

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    不确定非线性系统的全状态约束镇定控制

    贾付金张天良陆俊纬
    2393-2400页
    查看更多>>摘要：本文研究了一类具有未知函数非线性系统的全状态约束镇定控制。与解决未知函数问题的模糊逼近方法和神经网络逼近方法不同，本文提出的控制方法可以使系统状态渐近收敛到原点，并解决了反步法的"微分爆炸"问题。同时，与解决全状态约束控制问题的障碍Lyapunov函数不同，本文提出了一种新的全状态约束方法和引入的引理相结合设计的算法，可使得状态是渐近稳定的。最后，Duffing系统和单连杆机器人系统的仿真结果验证了本文算法的有效性。

    非线性系统全状态约束反步法障碍Lyapunov函数

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