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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

    前言

    杨苹梅生伟洪奕光
    1157-1158页
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    工程博弈论-工程优化决策中的博弈思想、原理及应用

    梅生伟刘锋
    1159-1171页
    查看更多>>摘要：实际工程优化决策问题中经常会面临多决策主体、多决策目标以及不确定性等复杂场景，常规的优化决策方法有较大局限性。受钱学森先生名著《工程控制论》的启发，将工程决策问题中应用博弈论基本概念、建模方法、求解算法并考虑复杂工程技术条件进行决策的理论称为"工程博弈论"。本文简要介绍了博弈论的基本理论，并阐释了工程博弈论"以均衡协调冲突"的基本思想。在此基础上分别介绍了不确定性决策问题的非合作工程博弈原理、多目标决策问题的合作工程博弈原理和多主体决策问题的演化工程博弈原理及其在能源电力系统中的部分典型工程应用。本文希望通过对相关进展的介绍可以吸引更多的研究者进入这一领域，共同完善工程博弈论的相关基础理论和方法，使之在更多的领域中得到更广泛的应用。

    博弈论工程博弈论优化决策能源-电力系统

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    公理化的矩阵半张量积

    程代展赵荣冯俊娥
    1172-1180页
    查看更多>>摘要：本文给出矩阵半张量积的一个公理化框架，它包括矩阵-矩阵半张量积、矩阵-向量半张量积和向量-向量半张量积。首先，对目前通用的各类矩阵半张量积的基本性质与应用做一个综述性的回顾。然后，介绍一种新近出现的矩阵半张量积，即保维数矩阵半张量积。跟普通矩阵乘法一样，它是多功能的，即它可同时实现矩阵-矩阵乘积、矩阵-向量乘积和向量-向量乘积这3种功能。最后，本文介绍保维数矩阵半张量积的一些代数性质，包括非方矩阵的Cayley-Hamilton定理，非方矩阵的特征值、特征向量等。

    公理化的矩阵半张量积超矩阵保维数矩阵半张量积非方矩阵的Cayley-Hamilton定理

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    算力电力协同创新框架

    杨苹于施洋任峰
    1181-1186页
    查看更多>>摘要：大规模低成本的算力是国家的核心竞争力，为此，我国正在建设国家级算力网。大规模算力耗费巨大电能，在日趋紧张的能源形势下，为满足不断增长算力的电力供应，本文在我国"西电东送"、"东数西算"工程的基础上，提出构建算力节点与电力节点、算力市场与电力市场、算力网与电力网3个层面的算力电力协同创新基础框架，建立算力电力分层分区融合的协同创新技术框架，为未来算力与电力的双向协同优化调度奠定基础。在此基础上，推演未来算力电力的协同创新应用，通过算力电力的双向协同优化调度，为庞大的算力提供有竞争力的低碳电力，为电力的低碳发展提供高效的算力支持。

    算力电力协同框架

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    基于鲁棒控制的自适应分数阶梯度优化算法设计

    刘佳旭陈嵩蔡声泽许超...
    1187-1196页
    查看更多>>摘要：当目标函数是强凸函数时，一般的分数阶梯度下降法不能够使函数收敛到最小值点，只能收敛到一个包含最小值点的区域内或者是发散的。为了解决这个问题，本文提出了自适应分数阶梯度下降法(AFOGD)和自适应分数阶加速梯度下降法(AFOAGD)两种新的优化算法。受到鲁棒控制理论中二次约束和李雅普诺夫稳定性理论的启发，建立了一个线性矩阵不等式去分析所提出的算法的收敛性。当目标函数是L-光滑且m-强凸时，算法可以达到R线性收敛。最后几个数值仿真证明了算法的有效性和优越性。

    梯度下降法自适应算法鲁棒控制分数阶微积分加速算法

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    二值量测误差FIR系统参数迭代辨识

    郭健薛文超王婷张纪峰...
    1197-1206页
    查看更多>>摘要：本文考虑了量测数据为二值输出且含量测误差的一类有限脉冲响应(FIR)系统的参数辨识问题，其中，量测误差使得二值型量测值有一定概率得到相反的取值。首先，对所考虑的FIR系统，给出了参数的极大似然估计(MLE)，证明了在噪声满足一定正则条件下MLE的强收敛性和渐近正态性。此外，通过分析似然函数的性质，给出了一种基于期望最大化(EM)方法的MLE迭代求解算法。为适应更一般的量测误差情形，给出了带投影的迭代求解算法，并从理论上证明了迭代估计序列的有界性。进一步，在给定数量的观测下，得到了似然函数具有唯一最大值点的必要和充分条件，并在持续激励输入条件下，证明了迭代估计误差以指数速度收敛到零。最后，利用数值模拟结果验证了所提出算法的有效性。

    二值观测极大似然估计系统辨识强收敛性渐近正态性指数收敛速度

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    基于混合运动模型的相对状态估计

    夏睿灿裴海龙
    1207-1215页
    查看更多>>摘要：相对状态的精确估计通常依赖参考平台准确的角加速度，在航天场景由外力矩计算，而在日常环境中由于未知阻力普遍存在，准确的外力矩难以获取，角加速度一般由角速度差分近似，导致相对状态估计精度下降。对此，本文构建一种仅依赖惯性测量的相对运动模型，称为混合运动模型，其将恒定加速度模型与向量运动学结合，在独立于力矩和惯性状态的情况下，精确预测相对状态。此外，本文设计扩展卡尔曼滤波器(EKF)，将该运动模型与视觉相对观测结合，实现高精度相对状态估计，并以仿真和实际数据评估其性能。仿真实验从轨迹动态特性和相对观测丢失的角度对比该EKF和目前先进的方法，结果证明本文提出的方案具有较高的精度和稳定性。实际实验利用本方法实现虚拟现实应用中的六自由度手柄视觉跟踪，验证其具备先进的毫米级定位精度，演示链接见https://www。bili bili。com/video/BV1mv4y1d7iD/。

    相对状态估计多机器人协同虚拟现实扩展卡尔曼滤波器传感器融合

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    基于博弈竞价的区域综合能源系统运营弹性增强策略

    陈翼邹媛媛李少远
    1216-1224页
    查看更多>>摘要：能源系统故障可能导致巨大的经济损失，因此，提升能源系统的运营弹性具有重要意义。为了提高区域综合能源系统在市场机制下的弹性，本文提出了一种基于博弈的能源竞标策略。首先，建立了区域综合能源系统模型，其中包括能源控制中心、能源枢纽、储能系统和用户聚合商。为了在市场环境下通过价格引导弹性增强，构建了基于Stackelberg博弈的能源竞标框架，通过调整能源零售价格和需求响应激励价格等策略，以减小能源缺口并降低价格波动。考虑到参与者间的隐私保护，设计了双层迭代定价算法。最后，通过仿真算例说明了所提策略在保证供需平衡的同时有效抑制价格波动，从而降低经济损失。

    区域综合能源系统弹性增强Stackelberg博弈

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    一类输出受限非线性系统的降维非递归预设性能控制策略

    葛静张传林董鑫冒建亮...
    1225-1234页
    查看更多>>摘要：针对一类非匹配受扰非线性系统在输出受限条件下的跟踪控制问题，本文在预设性能控制过程中引入非递归设计框架，提出了一种降维非递归预设性能控制方案，以缓解常用的递归预设性能控制过程中出现的复杂性爆炸问题，大幅简化了系统的控制器设计过程，便于实际工程应用。本文设计的降维非递归控制策略能够实现控制器设计过程与稳定性分析的分离，并且具有控制器形式简洁、控制参数选取机制简单的优点。最后，选取具有代表性的数值仿真和永磁同步电机位置跟踪控制实验阐释了所提出的控制策略的有效性及简洁性。

    非递归控制预设性能非匹配干扰输出受限非线性系统

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    基于消息传递的机载雷达组网航迹融合

    白向龙潘泉马恩淳郝宇航...
    1235-1245页
    查看更多>>摘要：机载雷达组网航迹融合需要解决目标跟踪、数据关联与航迹管理3个子问题，然而这3个子问题相互耦合，采用开环序贯估计算法会导致性能下降。本文提出了一种基于消息传递的机载雷达组网航迹融合方法，该方法在联合优化框架下解决目标跟踪、数据关联与航迹管理3个子问题。首先，建立机载雷达组网航迹融合的联合概率密度函数，并将其转换为因子图。其次，将因子图分解为置信传播区域与平均场近似区域。目标运动状态的统计模型服从共轭指数模型，因此采用平均场近似以获得简单的消息传递更新公式。数据关联包含一对一约束，因此采用置信传播。目标存在状态同样采用置信传播，以获得更好的近似结果。最后，可以通过闭环迭代框架近似估计后验分布，从而有效处理目标跟踪、数据关联与航迹管理之间的耦合问题。仿真结果表明，所提算法的性能优于多假设跟踪算法和联合概率密度关联算法。

    航迹融合消息传递概率图模型平均场近似置信传播

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