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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

    透射光谱线性空间核学习建模求解多组分浓度

    宋江婷金福江周丽春
    468-473页
    查看更多>>摘要：本文对求解多组分体系浓度的分光光度计同时测定法提供了一种建模方法。通过对多组分体系的透射光谱建立光谱线性空间，证明了多组分体系的分子势函数矩阵VM可以转化为对角矩阵，对角矩阵的对角元是单组分势函数的块矩阵J。多组分体系透射光谱空间是单组分分子透射光谱函数为基函数、分子数量占比为坐标的线性组合。利用多核学习法确定各单组分体系透射波的占比权重系数，提出了用单组分浓度光量子隧穿软测量模型测定多组分浓度的测量方法。实例验证表明此方法稳定可靠，且能降低计算的复杂性。

    多组分浓度量子遂穿线性系统

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    面向锂电池少量循环的二维支持域直推式健康状态预测

    王一航冯良骏赵春晖
    474-483页
    查看更多>>摘要：锂离子电池的健康状态(SOH)是反映电池老化程度的关键指标，但由于电池老化的非线性和不确定性使得SOH难以精确估计，并且受到电池数据收集的高时间成本和容量再生现象的影响，传统的数据驱动方法在历史充放电循环数较少时效果较差。针对上述问题，本文创新性地提出了一种二维支持域直推式学习(2D-RoSTL)建模思路，建立了数据由粗到细的精准划分方法，用于少量充放电循环下的SOH预测。一方面，考虑同型号多块电池的批次特性，利用历史数据和批次数据构造二维支持域扩充模型信息来源，提供了粗范围的大量可供选择的样本;另一方面，首次尝试以直推式学习的方式解决SOH预测的任务，利用离线和在线样本特征空间的信息，对每个样本进行细致划分，提升少量充放电循环情况下模型的预测可靠性。基于NASA的公开数据集，所提出的二维支持域直推式建模方法在4个电池上的预测误差均小于1。56％，实现了对锂电池充放电历史初期及再生点的精确预测。

    锂电池健康状态少量充放电循环二维支持域直推式学习

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    数据驱动的城市固废焚烧过程烟气含氧量预测控制

    孙剑蒙西乔俊飞
    484-495页
    查看更多>>摘要：烟气含氧量的精准控制对城市固废焚烧处理厂的稳定高效运行具有重要意义。然而，由于固废焚烧过程固有的非线性和不确定性，难以实现烟气含氧量的有效控制。为此，文中提出一种数据驱动的城市固废焚烧过程烟气含氧量预测控制方法。首先，设计了一种基于自组织长短期记忆(SOLSTM)网络的预测模型，结合神经元活跃度与显著性动态调整隐含层结构，提高了烟气含氧量的预测精度。其次，为了保证优化效率，利用梯度下降法求解控制律。此外，基于李雅普诺夫理论分析了所提方法的稳定性，确保控制器在实际应用过程中的可靠性。最后，基于实际工业数据对所提出的控制方法进行了验证，结果表明，提出的数据驱动预测控制方法能实现对城市固废焚烧过程烟气含氧量的稳定高效控制。

    城市固废焚烧烟气含氧量控制模型预测控制自组织长短期记忆网络

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    复杂工况下选择性催化还原脱硝系统的迁移强化学习控制

    孙小明彭晨程传良
    496-501页
    查看更多>>摘要：针对复杂工况下选择性催化还原(SCR)系统难以实现精确脱硝控制的问题，本文提出一种基于迁移强化学习的智能控制方法。首先根据机组负荷的变化将整体运行过程划分为不同阶段。然后训练了强化学习控制器以分别学习各个阶段的不同特征，从而实现了变工况下SCR脱硝系统的精确控制。此外，借鉴了迁移学习的思路以应对预料之外的未知工况，避免了因工况未知所造成的不利影响。最后将训练好的控制器用于实际SCR脱硝系统的控制中，实验结果表明所提方法可以有效地控制复杂工况下燃煤机组NOx的排放量，为复杂工况下SCR脱硝系统的智能控制提供了借鉴。

    SCR脱硝系统变工况未知工况强化学习迁移学习

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    基于强化学习的多技能项目调度算法

    胡振涛崔南方胡雪君雷晓琪...
    502-511页
    查看更多>>摘要：多技能项目调度存在组合爆炸的现象，其问题复杂度远超传统的单技能项目调度，启发式算法和元启发式算法在求解多技能项目调度问题时也各有缺陷。为此，根据项目调度的特点和强化学习的算法逻辑，本文设计了基于强化学习的多技能项目调度算法。首先，将多技能项目调度过程建模为符合马尔科夫性质的序贯决策过程，并依据决策过程设计了双智能体机制。而后，通过状态整合和行动分解，降低了价值函数的学习难度。最后，为进一步提高算法性能，针对资源的多技能特性，设计了技能归并法，显著降低了资源分配算法的时间复杂度。与启发式算法的对比实验显示，本文所设计的强化学习算法求解性能更高，与元启发式算法的对比实验表明，该算法稳定性更强，且求解速度更快。

    多技能资源项目调度智能算法强化学习并行调度

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    融入概率学习的混合差分进化算法求解绿色分布式可重入作业车间调度

    胡蓉伍星毛剑琳钱斌...
    512-521页
    查看更多>>摘要：本文针对绿色分布式可重入作业车间调度问题(GDRJSSP)，提出一种融入概率学习的混合差分进化算法(HDE_PL)，以实现最大完工时间和总能耗最小。根据GDRJSSP的问题特点，设计编码和解码规则，并采用差分进化算法执行全局搜索来发现优质解区域。为能更明确地引导全局搜索方向，设计基于贝叶斯网络结构的多维概率模型合理学习和积累优质解(即当前种群中的较优解)的模式信息。结合问题解的结构特征，提出基于关键路径的4种邻域结构来构造局部搜索，并设计基于非关键路径的节能策略来提升算法获取低能耗非劣解的能力。仿真实验和算法对比验证了HDE_PL可有效求解GDRJSSP。

    差分进化绿色调度分布式调度可重入作业车间调度问题

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    考虑不确定生产因素的表面组装生产线负载平衡优化模型

    张怀权黄春跃梁颖廖帅冬...
    522-532页
    查看更多>>摘要：针对表面组装生产中的不确定因素造成企业订单完成时间滞后问题，本文设计并实现了一种考虑不确定生产因素的生产线负载平衡优化模型。首先，以不确定生产因素的历史样本数据作为随机模拟样本预估出不确定生产因素对订单完成造成的滞后时间;其次，优化元器件贴装工位分配方案并以任务完成作为触发事件模拟生产线实际运行得到动态生产计划;再次，根据动态生产计划计算出模型适应度值后，采用遗传算法对模型适应度值进行启发式寻优获得最优动态生产方案。最后，利用表面组装生产线试例对该模型进行验证，结果表明，该模型可准确预测产线各时段的生产任务、任务量及各器件贴装工位，有效提高了企业生产效率。

    负载平衡蒙特卡洛法神经网络遗传算法

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    计及多元不确定性的综合能源系统优化配置

    周帆陈龙赵珺王伟...
    533-542页
    查看更多>>摘要：综合能源系统的优化配置关键在于设备选型与数量配置，而能源负荷负荷和可再生能源出力预测误差以及故障发生的不确定性将直接影响配置方案的合理性以及经济性。为此，本文提出一种考虑源-网-荷多元不确定性的综合能源系统多目标-机会约束规划方法。考虑可再生能源出力与负荷需求预测误差引起的不确定性，本文构建了满足置信概率的能量供需平衡约束;针对供能网络中设备N-1故障引起的不确定性，提出调整裕度模型，进而构建了调整裕度与N-1设备能量缺额的机会约束。对于获得的帕累托解集，采用信息熵与逼近理想排序法构建多准则评价模型，以确定最优的系统配置。将本文方法应用于某区域综合能源系统的最优结构设计，实验结果表明，本文方法的有效性与可靠性。

    综合能源系统不确定性N-1故障机会约束多准则评价

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    频域多方向C-UNet及动态损失的工业烟尘图像分割

    张大锦刘辉陈甫刚赵安...
    543-554页
    查看更多>>摘要：工业烟尘污染等级监测中烟尘的准确分割是污染等级判定的重要前提。针对边缘模糊且方向多变烟尘在特征提取过程中边缘方向细节信息提取困难、分割不准确的问题，本文提出一种频域多方向C-UNet及动态损失的工业烟尘图像分割方法。首先，通过构建轮廓波多方向分解下采样结构增强编码阶段烟尘边缘方向信息的提取能力;其次，通过轮廓波变换提取烟尘8个边缘方向细节信息进行跳跃连接，提升持续采样过程中细节信息的表达准确度;然后，构建轮廓波细节重构上采样结构增强解码阶段烟尘边缘细节信息的恢复能力;最后，提出一种动态加权策略构建组合损失函数来优化训练网络，增强网络对烟尘边缘特征的提取能力。结果表明，本文方法与U-Net和其他同类方法相比在指标上有较好提升，改善了烟尘边缘分割不准确的问题，在不同烟尘场景上的分割效果也优于现有分割模型。

    工业烟尘图像分割轮廓波变换特征提取动态损失函数

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    多元纹理图像构造方法及应用

    卢明王程谢永芳
    555-566页
    查看更多>>摘要：多元图像分析方法在图像展开阶段会丢失像素间空间关联关系，导致其对图像纹理特征的分析能力不足。针对此问题，本文提出了一种基于图像纹理特征的多元图像构造方法，并应用于图像分割。首先，结合滑动窗口法和灰度共生矩阵求取图像各通道的纹理特征影像，叠加纹理特征影像构造多元图像。然后，应用多元图像分析方法对所得多元图像进行分析，分割出感兴趣区域。最后，利用分割结果构造决策树模型，以完成对同类感兴趣区域的分割。在图像数据集上进行仿真实验，实验结果表明，本文所提方法的均交并比(MIoU)与同类方法相比有10％左右的提升。

    纹理特征多元图像分析图像分割计算机视觉

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