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期刊信息/Journal information
控制与决策
控制与决策

张嗣瀛　王福利

月刊

1001-0920

kzyjc@mail.neu.edu.cn

024-83687766

110819

沈阳东北大学125信箱

控制与决策/Journal Control and DecisionCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊创刊于1986年,由教育部主管,东北大学主办.本刊是自动控制与决策领域的综合性学术期刊,大16开,月刊,经邮局发行.本刊是研究生教育中文重要期刊,中文核心期刊,并已进入美国Ei等几大检索系统.本刊的影响因子历年在信息与系统类期刊中名列前茅.连续两年被评为百种中国杰出学术期刊.
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    从分解视角出发:基于多元统计方法的工业时序建模与过程监测综述

    赵春晖陈旭
    3521-3546页
    查看更多>>摘要：数据驱动的过程监测是确保工业过程安全运行的重要手段。工业数据大多以时间序列的形式存在。由于工艺复杂性、噪声干扰等影响，工业时间序列往往呈现出低质量、强动态和非平稳等特性，给监测模型的建立带来了困难。尽管研究学者针对不同特性分别提出了相关方法，但这些方法之间的内在关联几乎没有被挖掘。鉴于此，揭示这些方法所蕴含的共性出发点:在工业过程中，仅知晓故障存在与否往往难以满足实际需求，需要对复杂时间序列特性进行深度分解，以实现对过程状态多方面的精细感知;从一种分解的视角出发，综述现有多元统计方法如何针对时间序列各类复杂特性进行建模，通过将复杂的时间序列分解成多个具有实际物理意义的成分，提供可解释的监测结果;总结提炼不同建模方法的核心分解思想并进行对比，并针对各类方法梳理监测统计量的构造与含义;最后，对工业时间序列分解建模工作进行总结和展望，提出未来研究方向。

    工业时间序列分解建模过程监测低质量特性动态特性非平稳特性研究综述

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    输入受限下无人直升机自适应固定时间滑模控制

    贺战胜邱宏凌沈俊
    3547-3556页
    查看更多>>摘要：针对无人直升机系统存在的外界扰动和输入饱和问题，提出一种自适应固定时间滑模控制方法。通过设计分段函数保证滑模变量连续可微，消除控制器奇异性问题。同时，采用径向基神经网络估计并补偿直升机系统中的外界干扰和输入饱和误差。为改善跟踪性能，引入固定时间趋近律，确保跟踪误差固定时间内收敛至原点微小邻域，提高直升机系统的收敛速度与跟踪精度。最后，通过仿真实验验证所提出控制方法的有效性和优越性。

    固定时间控制滑模控制外界扰动输入饱和神经网络

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    基于同步DMPC的无人机编队跟踪与避障控制

    何云风史贤俊卢建华赵超轮...
    3557-3566页
    查看更多>>摘要：针对无人机编队跟踪问题，并考虑对静/动态障碍的规避，提出一种基于同步分布式模型预测控制(DMPC)的编队跟踪与避障控制算法。首先，在DMPC的框架下，以轨迹跟踪和编队保持为目标设计代价函数，并将机间避碰和障碍物规避处理为约束条件;其次，将速度障碍法与避碰、避障以及相容性约束进行融合，并设计终端约束，实现规避动态障碍的功能;再次，根据新的终端约束，以编队稳定为原则，设计与之适配的完整的终端成分;然后，在新的约束和终端成分下，基于Lyapunov理论分析编队系统的稳定性;最后，通过仿真验证所提出算法在编队跟踪和避障方面的有效性和优越性。

    无人机编队控制避障同步分布式模型预测控制速度障碍法

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    多车道交叉口交通信号与混合车辆轨迹协同优化框架

    王立夫刘一铄孔芝郭戈...
    3567-3576页
    查看更多>>摘要：智能网联自动驾驶技术逐渐成熟，为交叉口日益严重的交通拥堵和能源浪费问题提供了新的解决方案。将交通信号控制与车辆轨迹优化相结合，可以有效提高通行效率和燃油效率。因此，针对混合交通流环境下的多车道交叉口，提出一种交通信号与车辆轨迹协同优化控制框架。首先，考虑到信号相序的动态变化和车辆变道的原因及其持续性影响，对车辆的纵向跟驰模型和横向变道模型进行改进;其次，以最小化车辆通行延迟和油耗为目标，提出交通信号与车辆轨迹协同优化控制方法，在交通信号的自适应控制下平滑车辆轨迹;此外，设计一种协同优化控制算法，以较低的计算量保证优化效率;最后，在不同的交通情境下进行数值仿真，结果表明所提出框架能够同时提高通行效率和燃油效率。相比交通信号或车辆轨迹的单独优化框架，所提出协同优化框架在通行延迟、油耗、安全性能和驾驶舒适度等方面均能产生更多的增益。

    混合交通流多车道交叉口车辆轨迹优化交通信号优化油耗通行延迟

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    基于多变量超扭曲滑模的三维终端角度约束制导律

    赵斌项天阳
    3577-3585页
    查看更多>>摘要：针对机动目标三维拦截末制导问题，提出一种考虑终端角度约束的超扭曲滑模制导律。首先设计一种新型多变量超扭曲滑模算法，基于Lyapunov稳定性理论证明其有限时间稳定性，并定量分析算法的收敛时间;其次，建立三维交战场景下的弹目相对运动学，将制导问题转化为关于视线角的二阶多变量系统控制问题;然后，基于改进的多变量超扭曲滑模算法设计带终端角度约束的三维制导律;最后，通过多场景的对比仿真和蒙特卡洛模拟仿真，验证了所提出方法的有效性。

    三维制导终端角约束超扭曲算法多变量滑模收敛时间多变量系统

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    空洞卷积并行注意力机制和纹理对比度增强的红外与可见光图像融合

    邸敬任莉刘冀钊郭文庆...
    3586-3596页
    查看更多>>摘要：在机器视觉中，视频监控的红外与可见光图像融合可以帮助机器更有效地识别目标和环境。针对现有视频监控的红外和可见光图像算法中存在人物细节提取不充分、目标物体轮廓模糊等问题，提出空洞卷积并行注意力机制和纹理对比度增强的红外与可见光图像融合。首先，融合网络采用多尺度密集连接和空洞卷积并行注意力机制构建局部-全局并行网络提取图像中的梯度信息和强度信息;然后，利用Scharr滤波器和深度可分离卷积构建纹理对比度增强网络，增强融合特征的对比度和纹理细节;最后，利用一种信息交换流网络设计分解网络，由于分解图像的质量直接取决于融合结果，分解过程可以使融合图像包含更多的场景信息。通过与其他8种具有代表性的图像融合方法对比，所提出方法的7项客观评价指标有5％～62％的提升，表明所提出方法不仅能够充分提取源图像信息，获得纹理细节更清晰、对比度更好的融合结果，而且可以有效解决因源图像分辨率差异大而阻碍的多光谱遥感分析、军事侦察等实际应用。

    红外与可见光融合多尺度密集连接注意力机制纹理对比度增强网络深度可分离卷积信息交换流网络

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    基于高维多目标优化的小样本皮肤癌检测

    赵嘉晖温杰蔡星娟崔志华...
    3597-3606页
    查看更多>>摘要：由于皮肤癌数据的长尾分布特性，快速识别含少量数据的罕见皮肤病样本成为一个具有挑战性的小样本问题。基于元学习的检测方法能够从多数常见皮肤病样本中快速学习元知识，利用先验知识提高模型检测罕见皮肤病的能力。然而，皮肤癌公共类别质量和分布的偏差，导致元学习在预训练阶段存在过拟合风险，且基于传统网络的元学习模型难以处理细粒度皮肤病问题。针对此问题，提出一种高维多目标元学习皮肤癌检测模型。该模型在元学习的基础上，通过考虑皮肤癌检测模型的多种分类性能，优化公共类别(基类)分布获得强化的训练样本;采用融合CCNet注意力机制的ResNet12网络结构，充分提高识别细粒度皮肤病变图像的能力。此外，设计一种基于离散分组交叉策略的高维多目标优化算法对所提出的高维多目标皮肤癌检测模型进行高效求解。在ISCI2018和Derm7pt两个公开的医学数据集上进行实验，在二分类的1次、3次和5次采样任务中，分别获得67％、79％、82％的检测准确率，验证了高维多目标检测皮肤癌检测模型的有效性。

    元学习多目标优化小样本学习注意力机制数据增强

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    基于Transformer-CNN混合架构的跨模态融合抓取检测

    王勇李邑灵苗夺谦安春艳...
    3607-3616页
    查看更多>>摘要：在机器臂抓取检测领域，RGB图像和深度图像的处理效率仍有很大提升空间。鉴于此，提出一种基于Transformer-CNN混合架构的新型跨模态交互融合的机械臂抓取检测方法。为了充分利用RGB和深度图像的特征信息，开发一种高效的跨模态特征交互融合模块，用来校准RGB和深度图像相对应的特征信息，并交互增强双模态的特征。此外，设计一种Transformer与CNN并行的网络模块，结合CNN的局部建模能力和Transformer的全局建模能力，获得更好的特征表示，从而提高抓取检测性能。实验结果表明，所提方法在Cornell与Jacquard抓取数据集上分别达到了 99。1％和96。2％的准确率。在真实场景下的抓取检测实验验证了所提方法可以有效预测各种场景下物品的抓取位置。

    机械臂抓取检测跨模态RGB-D融合TransformerCNN

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    基于多目标的无人值守工业控制系统安全策略协同决策

    郭伟杰刘璐杜鑫周纯杰...
    3617-3627页
    查看更多>>摘要：工业互联网的发展实现了工业生产的"少人化""无人化"的同时也使得工业控制系统面临着更多的信息安全威胁。针对信息安全防护需求实现过程中信息安全策略与功能安全策略存在冲突以及无人值守工业控制系统现场端与监控端的安全策略决策目标存在冲突的问题，提出一种基于多目标的安全策略协同决策方法。通过设置安全策略协同规则实现信息安全策略与功能安全策略的协同，构建风险收益量化模型和冲突风险量化模型对安全策略的风险收益属性以及实施所增加的冲突风险进行量化，结合各现场端的可接受风险阈值，利用多目标优化算法实现无人值守工业控制系统现场端与监控端的协同决策。最后，以煤矿行业无人值守压风机控制系统为对象，通过仿真验证所提出方法的有效性。

    无人值守工业控制系统信息安全功能安全协同决策多目标风险控制

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    基于并行多外观特征的孪生网络目标跟踪算法

    陈志旺孙泽兵吕昌昊曹索航...
    3628-3636页
    查看更多>>摘要：目标跟踪通常只能使用视频第1帧的外观信息，在线学习目标的外观特征，并预测后续帧中该目标的位置和大小。然而，跟踪过程中目标外观时刻变化，仅通过第1帧并不能准确描述后续目标的外观。针对上述问题，提出一种基于并行多外观特征的孪生网络目标跟踪算法。首先，引入包含目标近期外观信息的动态模板帧，同时提出3种方法:多外观特征、并行外观特征、并行多外观特征，利用动态模板帧进行目标跟踪。与简单地使用动态模板帧替换初始模板帧不同，所提出的方法可解决由动态模板帧中目标容易漂移导致的跟踪算法性能下降的问题。其次引入评价模块，使用基于信息熵的评价方法或基于IOU-Net的评价方法，对得到的多个预测结果分别进行打分，选择得分最高的预测结果作为最终的预测结果。最后提出更新模块，对评价模块得到的得分进行分析，当得分满足更新模块设立的更新条件时，用最终的预测结果更新动态模板帧，使用新的外观信息指导下一帧跟踪。实验结果显示，该算法在GOT-10k、OTB100等标准数据集上取得较好效果，验证了所提算法的有效性。

    目标跟踪孪生网路外观特征信息熵

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