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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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    基于改进的GRA-即时学习算法的镨/钕元素组分含量预测

    陆荣秀邓彪杨辉朱建勇...
    458-466页
    查看更多>>摘要：针对现有稀土元素组分含量模型具有离线、时滞大、抗干扰能力弱等问题，提出一种改进的GRA-即时学习算法(GRA-JITL-LSSVM)建立稀土萃取过程组分含量在线检测模型。首先，采用灰色关联分析方法(GRA)分析输入输出变量之间的变化趋势和关联程度，采用哈希表确定学习集大小，确保数据相似度信息的完整性和学习集的合理性，据此建立最小二乘支持向量机(LSSVM)模型，并引入数据库更新准则，提高模型的抗干扰能力;然后，为了保证GRA-JITL-LSSVM模型参数的全局最优，提出一种带有停滞回溯策略的遗传算法(SBS-GA)，并对SBS-GA的收敛性进行分析验证;最后，通过镨/钕萃取现场数据进行仿真实验，结果表明所提出SBS-GA算法能够保证寻优参数的全局解，所提出的GRA-JITL-LSSVM实时性高、预测精度好，可用于稀土萃取生产现场元素组分含量的在线检测。

    灰色关联分析法即时学习哈希表组分含量预测停滞回溯策略遗传算法

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    基于面积重叠法的概率盒全局灵敏度计算分析

    张保强李潇乾罗华耿颜伟杰...
    467-473页
    查看更多>>摘要：针对随机与认知混合不确定性的概率盒灵敏度分析问题，提出一种利用概率盒缩减前后重叠面积作为不确定性度量的全局灵敏度分析方法。混合不确定性在航空航天仿真系统中广泛存在，概率盒方法用于随机与认知混合不确定性的表征在学术界已被广泛应用。首先，介绍传统概率盒灵敏度分析的不确定性缩减法理论，在此基础上，进一步考虑概率盒在位置和形状上的偏移量;然后，通过计算缩减前后的概率盒面积重叠量来表征各输入不确定性的影响程度，阐述其实施步骤;最后，通过数值算例对所提出方法与传统不确定性缩减方法进行全局灵敏度分析的对比和验证，并应用于发动机总体性能仿真计算灵敏度排序。研究结果表明，所提出面积重叠方法比传统不确定性缩减法适用范围更广，计算结果更准确。

    概率盒混合不确定性全局灵敏度不确定性缩减法面积重叠法

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    非结构化场景下基于改进JPS算法的移动机器人路径规划

    周熙栋张辉陈波
    474-482页
    查看更多>>摘要：针对移动机器人在大范围非结构化场景下的路径规划问题，在改进跳点搜索(JPS)算法的基础上结合A*搜索，提出一种基于分层栅格地图的Jump A*(JA*)路径规划算法。该算法对三维点云地图进行栅格化分层处理，将环境信息划分为结构层与非结构层，并建立搜索策略切换规则，依据图层信息使用不同的搜索策略，从而有效减少计算量。为了验证JA*算法的有效性，在图层比例不同的三维地图中进行仿真，仿真结果表明，JA*算法相比于传统的A*算法遍历节点更少，搜索效率更高;相比于双向A*算法，具有更高的鲁棒性。最后将JA*算法应用在公开数据集中，实验结果表明，JA*算法能有效解决移动机器人在大范围非结构化场景下的路径规划问题。

    移动机器人非结构化场景多层栅格地图A*算法跳点搜索

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    基于NOB的线性自抗扰控制在惯性参考单元中的应用

    李醒飞王凡拓卫晓周政...
    483-489页
    查看更多>>摘要：高增益的线性自抗扰控制(linear active disturbance rejection control，LADRC)，应用于系统输出被噪声污染的场合时，性能会受到较大的影响和限制。针对经典滤波算法噪声抑制效果差，带宽损失严重的问题，提出利用噪声观测器(noise observer，NOB)降低LADRC噪声敏感，从而提高系统带宽的控制策略。首先，分析LADRC的频域特性和离散化效果，明确传感噪声对系统带宽的影响;然后，介绍基于NOB的LADRC实现，并进行系统内稳定性的分析;最后，针对惯性参考单元的位置环，将所提出方案与低通滤波器、预报式跟踪微分器进行对比分析。仿真结果表明，NOB能够在抑制噪声的同时，减小相位损失;硬件实验表明，引入NOB滤波的LADRC，驱动信号的RMSE降低至LADRC的20。47%，系统阶跃响应的上升时间减少56。67%，表明NOB对于降低LADRC的噪声敏感，提高系统带宽具有显著效果，具备相当的工程实践意义。

    线性自抗扰控制扩张状态观测器离散化带宽扩展噪声观测器惯性参考单元

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    输入死区和全状态约束下不确定非线性系统的快速稳定事件触发控制

    王建晖杜泳萍邹涛刘治...
    490-498页
    查看更多>>摘要：在实际工业系统中普遍存在输入死区、全状态约束等不可忽视的问题，其对系统的性能造成较大的影响，甚至可能会导致系统不稳定。为了克服上述问题，针对一类不确定非线性系统，提出一种快速收敛的自适应神经网络事件触发控制方法。首先，将障碍Lyapunov函数引入到反步控制框架中，采用径向基函数神经网络逼近未知非线性函数，同时设计自适应事件触发机制对输入死区进行动态补偿，通过减少控制信号的更新频率来减轻系统的通信负担，并保证系统所有状态不违反预定义的约束区间。在此基础上，引入快速有限时间稳定理论，在有限时间内能够保证闭环系统所有信号的有界性以及跟踪误差快速收敛到有界的紧集内。最后，通过两个仿真算例验证所提出控制方法的有效性。

    快速有限时间稳定输入死区全状态约束事件触发机制障碍Lyapunov函数非线性系统

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    基于数据关联感知的无监督深度融合指针网络模型

    张长勇周虎
    499-508页
    查看更多>>摘要：为了提高组合优化问题可行解集合的收敛性和泛化性，根据不同无监督学习策略的特点，提出一种基于数据关联感知的深度融合指针网络模型(DMAG-PN)，模型通过指针网络框架将Mogrifier LSTM、多头注意力机制与图卷积神经网络三者融合。首先，编码器模块中的嵌入层对输入序列进行编码，引入多头注意力机制获取编码矩阵中的特征信息;然后构建数据关联模型探索序列节点间的关联性，采用图卷积神经网络获取其多维度关联特征信息并融合互补，旨在生成多个嵌入有效捕捉序列深层的节点特征和边缘特征;最后，基于多头注意力机制的解码器模块以节点嵌入数据和融合图嵌入数据作为输入，生成选择下一个未访问节点的全局概率分布。采用对称旅行商问题作为测试问题，与当前先进算法进行对比，实验结果表明，所提出DMAG-PN模型在泛化性和求解精确性方面获得较大的改进与提高，预训练好的DMAG-PN模型能够直接对大规模实例进行端到端的求解，避免传统算法迭代搜索的过程，具有较高的求解效率。

    指针网络MogrifierLSTM多头注意力机制图卷积神经网络旅行商问题数据关联

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    地铁站台空调系统非线性预测控制策略

    魏东肖志铭安硕熊亚选...
    509-518页
    查看更多>>摘要：地铁站台空调系统回路众多且具有强耦合和非线性特性，PID控制方法参数整定困难，无法兼顾乘客舒适性和能效最优，由于系统建模困难，非线性优化算法计算量大，智能控制方法难以实现工程应用。对此，提出一种地铁站台空调系统预测控制策略。首先，根据热湿负荷平衡和能量守恒定律建立地铁站台热动态特性预测模型;然后，将满足乘客舒适性并节省能耗作为系统优化目标，使用神经网络作为优化反馈控制器，将系统优化目标函数作为控制器优化性能指标，结合变分法和随机梯度下降法，对神经网络控制器的权值和阈值进行在线滚动优化，算法计算量小，占用存储空间适中。仿真实验结果表明，所提出的预测控制策略与传统PID控制方法相比，在满足乘客舒适性要求的前提下，系统响应时间可缩短约39。6%，末端风机能耗降低约73。39%。

    地铁空调系统模型预测控制机理建模非线性优化算法神经网络建筑节能

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    基于学习观测器的航天器指定时间跟踪控制

    曹腾龚华军薛艺璇肖慧雨诺...
    519-526页
    查看更多>>摘要：针对一类含有外部扰动和执行器故障的刚体航天器姿态控制系统，提出一种基于自适应学习观测器的指定时间容错控制器的设计方案。首先，系统性地给出一种改进型自适应学习观测器设计方案，基于自适应学习观测器框架，设计航天器姿态系统的学习观测器实现对系统的综合扰动值估计;然后，利用综合扰动的估计信息和滑模控制理论设计指定时间容错跟踪控制器，使得系统的姿态角能够在指定时间跟踪指令信号，系统的收敛时间可通过容错控制器的参数预先设置，且与系统的初始状态值无关;接着，基于Lyapunov稳定性理论验证含有故障的姿态控制系统能够在指定时间内稳定;最后，通过数值仿真，与已有的观测器和有限时间控制方案进行对比，表明所提出方案的有效性和可行性。

    航天器姿态控制自适应学习观测器容错控制指定时间控制

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    抗干扰的多智能体系统固定时间分布式优化算法

    耿超武永宝孙佳刘剑...
    527-535页
    查看更多>>摘要：针对一阶多智能体系统提出一种抗干扰的分布式控制算法，在固定时间内解决具有状态约束和外部扰动存在情况下的多智能体系统凸优化问题。该算法分为两部分:第1部分使得每个智能体在任意初始条件下都能在固定时间内收敛到一致;第2部分在满足状态约束条件的同时，使所有局部目标函数的总和在固定时间内取得最小值。该算法能够在外部有界扰动存在的情况下抑制干扰信号，获得最优解，且收敛时间不受初始状态和外部扰动的影响，可以根据任务需求离线地预分配任务建立时间。利用凸优化和固定时间李雅普诺夫稳定性理论证明算法在有界扰动存在时的固定时间收敛性，最后通过智能电网中经济调度问题的实例验证算法的有效性和优越性。

    固定时间收敛分布式控制多智能体系统抗干扰状态约束凸优化

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    性能维持的增广可行域Tube鲁棒经济模型预测控制

    何德峰李能卓黄原驰韩平...
    536-544页
    查看更多>>摘要：针对未知但有界扰动作用下的约束线性系统，提出一种性能维持的增广可行域Tube经济模型预测控制(tube economic model predictive control，TEMPC)策略。首先考虑经济性能优化目标和鲁棒稳定控制目标，构造TEMPC优化问题的隐式收缩约束，并对系统状态和控制约束进行紧缩Tube设计，给出增广可行域优化问题的数学描述;然后，引入线性分解增广名义终端状态和终端罚函数，扩大优化问题的初始可行域，在此基础上应用终端"三要素"和收缩原理，建立TEMPC策略的递推可行性和闭环系统关于最优经济平衡点有界稳定性的充分性条件，进而证明闭环性能在原初始可行域上的不变性;最后，通过对比仿真结果验证所提出策略的有效性和优越性。

    模型预测控制不确定线性系统鲁棒稳定性经济优化可行域

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