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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

    无人机非确定性等价自适应容错飞行控制

    季海宁陈谋雍可南
    587-596页
    查看更多>>摘要：针对存在执行器复合故障的固定翼无人机跟踪控制问题，本文提出一种基于非确定性等价原理的自适应容错飞行控制策略。该策略能够有效地估计无人机纵向动态中执行器的失效及漂移故障，保证故障发生后闭环系统的最优性能指标。在自适应容错飞行控制设计中，通过引入辅助系统并动态调节因子，构造非确定性等价原理中偏微分方程的近似解，以简化自适应律设计复杂度。此外，借助Lyapunov稳定性分析方法，证明了在所设计的自适应容错控制器作用下闭环系统的稳定性。最后，仿真验证表明所设计的控制方法能够保证故障无人机的闭环系统性能。

    无人机非确定性等价容错控制

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    基于改进WGAN考虑特征分布相似性的小样本负荷预测方法

    卢俊菠刘俊峰罗燕曾君...
    597-608页
    查看更多>>摘要：对于综合能源系统中新接入用户，其往往由于历史数据匮乏而难以建立精准的短期负荷预测模型。本文基于迁移学习理论，提出了一种基于改进Wasserstein生成对抗网络(WGAN)的小样本负荷预测方法。首先，本文采用最大信息系数法量化各影响特征与负荷的相关性强弱。接着，将源域特征序列进行分割，计算各分割子序列与目标域小样本的实序列编辑距离确定初始源域。然后，引入卷积神经网络和长短期记忆模型建立源域预测网络。通过WGAN对齐目标域和源域负荷特征的空间分布，并在最优传输代价函数中加入局部特征损失以提高训练的稳定性和快速性。最后，将对抗训练后网络用于目标域负荷预测。采用该方法对某地区小样本负荷进行实验，结果表明，本文所提算法与其他预测模型相比能达到更高精度。

    负荷预测迁移学习小样本改进Wasserstein生成对抗网络特征分布最优传输

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    带FIR滤波的非线性滑动平均动态软测量模型

    孙文心马君霞熊伟丽
    609-618页
    查看更多>>摘要：非线性滑动平均(NMA)模型能有效描述工业过程的动态特性，是一种典型的动态软测量模型。而受限于模型复杂度，NMA模型的输入时序边界相对较窄，难以适应带有大滞后或强测量噪声的动态工业过程。针对该问题，本文将NMA模型与结构简单、输入时序边界宽的FIR滤波器相结合，构造一种非线性、强抗干扰的软测量建模策略。并设计层白化结构来避免二者间的参数耦合现象，采用Adam算法进行同步优化，提高模型的预测精度及训练效率。最后，利用数值仿真和硫回收过程建模实验，验证所提模型的预测精度以及模型设计的合理性。

    动态软测量NMA模型FIR滤波参数解耦

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    面向海上突发事件应急救援任务的协同规划

    张寒黄炎焱耿泽俞皓芳...
    619-630页
    查看更多>>摘要：针对海上突发事件应急救援任务风险大、时间紧、冲突多及协同规划难等问题，急需一套海上应急救援协同机制予以支撑。首先，分析海上突发事件应急救援特点，探索应急联动协同机制;然后，面向海上应急救援任务的时空特点，构建基于时空因素的协同规划模型。进一步，针对指挥协同规划难题，构建基于观察-判断-决策-执行(OODA)作战环的应急救援单元协同联动模型，并着力于分析协同救援单元的一致性及救援时效性，旨在提升应急救援效能。最后，以海上危险化学品泄露救援任务为想定，利用上述模型方法进行规划建模与仿真验证。结果表明，所提出应急救援任务协同规划方法，能够有效的优化协调好海上突发事件的应急救援协同问题，提高了应急救援效能，为海上应急救援部门指挥决策提供了重要支持。

    海上突发事件应急服务多任务协同规划决策

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    足式机器人SLIP模型向上跳跃台阶的运动控制

    肖乐伞红军孙海杰陈久朋...
    631-637页
    查看更多>>摘要：由于存在地势起伏，台阶对足式机器人运动稳定性会带来较大挑战。弹簧负载倒立摆模型(SLIP)作为研究足式机器人的优良模板，能否完成向上跳跃台阶的动作与其腿部摆角，起跳位置和跳跃高度都有密切的关系。由于调整模型腿部摆角规律容易引发运动失效，故本文在算法中引入虚拟弹簧腿，根据虚拟弹簧腿的运行规律确定合理起跳位置，根据起跳位置来控制系统跳跃高度进而完成跳跃台阶的动作。最后利用仿真软件进行多组仿真，结果表明本文算法对起跳区间划分合理，对起跳高度控制精准，能够实现SLIP模型跳跃台阶前后的稳定运动。

    足式机器人运动控制SLIP模型台阶地形能量补充

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    考虑探测效能的空空导弹分布式协同中制导律

    杨鹤鸣李勇张飞王一冲...
    638-648页
    查看更多>>摘要：本文以多枚空空导弹逆轨拦截高速运动目标为背景，提出了一种以协同探测为终端约束的分布式协同中制导律。通过对误差源和误差传递链路进行分析，建立了中末交班概率计算模型，基于虚拟导引点研究了协同视场拼接方法。在视线法向，针对位置协同和角度协同等约束条件，设计了基于高斯伪谱法的最优制导律。在视线方向，基于二阶多智能体一致性理论，设计了分布式时间协同制导律，构造李雅普诺夫泛函证明了该方法可使系统在有限时间达到稳定，并推导出了一致性时间上界。仿真结果表明该制导律可使多弹以各自期望的视线角同时到达指定交班区域，实现视场拼接、协同探测的需求，有效提高了中末交班概率。

    多智能体体系时空协同中制导律分布式控制协同探测虚拟导引点最优控制

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    考虑量化和通信受限的有限时间确定学习控制及其应用

    王冠夏红伟
    649-657页
    查看更多>>摘要：本文针对一类含有量化输入和外部扰动的严格反馈非线性系统，提出了一种考虑量化和通信受限的有限时间确定学习控制方法。该方法包含离线学习训练和在线触发控制两个阶段。首先，在离线学习训练阶段采用神经网络对系统中的未知非线性函数进行逼近，引入指令滤波反步技术克服"计算爆炸"的问题，并在控制过程中实现系统未知动态的知识获取和存储。随后，利用所获取的经验知识，设计了基于确定学习机制的在线触发控制器。应用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统实际有限时间稳定，跟踪误差在有限时间内收敛到原点的邻域内，并能够排除采样中的芝诺现象。最后，通过飞行器仿真验证了所提方案的有效性。

    确定学习量化控制神经网络有限时间收敛事件触发

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    重放攻击下多智能体系统H∞一致性PID控制

    宋金波董宏丽申雨轩侯男...
    658-666页
    查看更多>>摘要：本文针对一类带有加性噪声和乘性噪声的离散多智能体系统，研究重放攻击下多智能体系统的H∞ 一致性比例-积分-微分(PID)控制问题。首先，根据智能体的测量输出设计状态观测器，对智能体的状态进行有效估计，观测器设计过程中考虑了系统测量输出从传感器传输到观测器过程中受到重放网络攻击的影响。然后，利用智能体与其邻居智能体的估计状态差设计PID控制器。利用李雅普诺夫稳定性理论和代数图论，证明在该控制策略下，多智能体系统在重放攻击存在的情况下达到预期的H∞性能指标。最后，利用线性矩阵不等式(LMI)方法求解观测器和控制器增益，利用数值仿真验证了所设计的观测器和PID控制器的有效性。

    多智能体重放攻击PID控制H∞性能观测器

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    磁性微型机器人的自动化操控研究综述

    刘佳徐天添吴新宇
    667-680页
    查看更多>>摘要：微型机器人是指尺度在毫米及其以下(几百纳米到几毫米)的一类机器人，是机器人研究领域的一个重要分支。低强度电磁场无线操控的微型机器人，可以在狭小的空间运动，完成复杂的作业任务，在微操作、靶向药物输送和体内传感标记等生物医学研究中有着广泛的应用前景。经历几十年的发展，研究人员在机器人的结构设计、微纳制作和伺服控制方面贡献了许多重要理论和实践成果。本文旨在介绍自动化方法在磁性微型机器人中的应用，主要包含运动建模、闭环控制和路径规划方面的研究内容，并讨论磁性软体微型机器人在建模与运动控制方面存在的挑战。最后，提出磁性微型机器人在控制与规划方面的研究方向。

    磁驱动磁性微型机器人磁性软体微型机器人闭环控制路径规划

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    基于局部变分贝叶斯推断的分布式交互式多模型估计

    胡振涛杨诗博侯巍
    681-690页
    查看更多>>摘要：针对目前部分多模型算法预先设定运动模型转移概率矩阵对状态估计精度的不利影响，本文提出了一种基于局部变分贝叶斯推断的分布式交互式多模型估计算法。不同于传统交互式多模型估计中运动模型转移概率矩阵为先验己知的假设条件，在分布融合估计框架下，首先基于最小化Kullback-Leibler散度准则的递归优化策略实现对运动模型转移概率矩阵的预测与更新;在此基础上，结合变分贝叶斯推断实现对当前时刻目标状态与模型概率的联合估计;最后依据协方差交叉融合策略完成对局部状态估计融合。仿真结果表明:新算法通过对运动模型转移概率矩阵以及模型概率自适应在线估计，有效提升了机动目标的状态估计精度。

    机动目标跟踪变分贝叶斯推断模型转移概率矩阵分布式融合协方差交叉融合

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