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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.
正式出版
收录年代

    带有欺骗攻击的区间二型T-S模糊系统的高效模型预测控制

    马江涛宋燕
    2205-2214页
    查看更多>>摘要：研究欺骗攻击影响下的区间二型T-S模糊系统的高效模型预测控制(efficient model predictive control,EMPC)问题.考虑到数据从传感器节点传输到控制器节点受到欺骗攻击的影响,设计一种EMPC框架下基于状态观测器的输出反馈控制器.首先,针对能量有界的欺骗攻击,构建辅助优化问题,离线求解终端约束集以及满足系统H2安全的固定反馈控制增益和观测器增益;其次,引入摄动量提供控制自由度,离线求解增广系统的不变集,通过最大化该不变集在原状态空间的投影得到初始可行域;然后,在线优化摄动量得到满意的控制律,确保系统在欺骗攻击影响下的安全性;最后,给出所提出的EMPC算法理论可行性和系统安全性的证明,并通过仿真实例验证所提出算法的有效性.

    高效模型预测控制区间二型T-S模糊系统状态观测器欺骗攻击初始可行域

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    未知初始跟踪条件的非线性系统预设性能有限时间有界H∞控制

    李小华包海强刘辉
    2215-2223页
    查看更多>>摘要：研究一类具有外部扰动的非线性系统在初始跟踪条件未知情况下的预设性能有限时间有界H∞控制问题.针对预设性能控制设计,提出一个新的误差转换思想,并据此设计新的预设性能函数,解决预设性能控制依赖于系统被约束量初始条件的问题.基于所提出预设性能函数、有限时间控制理论以及有界H∞的设计方法,获得系统无需初始跟踪条件的预设性能有限时间有界H∞控制器,同时解决非线性系统在有界稳定情况下难以设计H∞控制器的问题,保证跟踪误差以预先设定的动态性能在有限时间内收敛至平衡点附近的小邻域内,并对外部干扰有较强的鲁棒性能.

    非线性系统未知初始条件预设性能控制有限时间控制有界H∞控制自适应控制

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    相关积分结合鲁棒预测控制求解实时优化问题及应用

    陈军赵众
    2224-2232页
    查看更多>>摘要：针对现有传统相关积分优化算法在求解实时优化时存在的问题,如考虑实时约束不足、算法参数较为单一且参数难以凑试等,提出一种将鲁棒预测控制与相关积分相结合的实时优化算法,采用传统相关积分优化算法计算优化目标函数和调优变量的梯度,将调优变量实时梯度作为表征系统是否还有优化裕度的中间变量,利用基于多胞体模型的鲁棒预测控制方法对调优变量增量进行实时求解,并将调优变量的增量作为调优变量的设定值.所提出改进算法继承了传统相关积分优化的优点,同时也提升了原有算法的约束处理能力,保证了其优化解的实时可行性.仿真研究以及二甲苯加热炉热效率实时优化的工业应用测试结果验证了所提出方法的可行性和有效性.

    相关积分实时优化鲁棒预测控制线性矩阵不等式多胞体二甲苯加热炉

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    基于综合经济效益优化的匝道合流车辆编队策略

    孟芸廖世龙王萍黄鹤...
    2233-2241页
    查看更多>>摘要：研究高速公路匝道车辆序列合并编队的优化协调问题,根据环境参数优化设置合并阈值,减少排放、节约编队成员时间成本和燃油资源.首先,针对合流中自由车辆与已有车队同时存在的复杂场景给出阈值编队方案,结合车辆运动学和全期望公式,计算与编队阈值相关的特征值:1)队列规模概率;2)时间增量期望;3)队列间距期望.然后,根据特征值分析各经济成本增量,并利用连续动力学状态方程的转换推导行驶约束安全集,建立基于阈值的优化编队模型,在安全性前提下最大化车辆队列的全程综合经济效益.最后,通过仿真对比所提出策略与直接编队策略,验证所提出策略能够提升综合经济效益并满足计算实时性要求.仿真结果表明了巡航距离以及车辆密度对编队的综合经济效益影响较大.

    车辆编队匝道合流编队阈值协调优化综合经济效益计算实时性

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    基于时间动态因果图的复杂工业过程故障预测方法

    王姝魏楠孟思彤王福利...
    2242-2250页
    查看更多>>摘要：故障预测技术有力地保证了生产过程的平稳有序和人员安全.但在实际操作过程中,过程数据的定性与定量信息并存,模型较为复杂.此外,在生产过程中,利用在线收集的数据进行故障预测时存在时序延迟问题.对此,建立一种基于时间动态因果图(TDCD)的故障预测模型.在模型建立过程中,提出参数的延迟时间间隔学习算法,即移动搜索最大信息系数(MIC)算法,充分考虑了时序方面的延迟问题.在推理过程中,加入趋势分析和延时信息排序以优化推理过程,减少因延迟时间造成的故障误报率.最后,使用某浮选过程因果图网络进行算法验证,并将所提出的策略应用于湿法冶金浸出过程,与单值/多值不确定动态因果图进行对比,以表明故障预测策略的先进性和有效性.

    湿法冶金故障预测时间动态因果图延迟时间学习异常度函数趋势分析

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    一种用于旋转机械故障特征提取的簇紧凑自编码器

    张志强储昭碧陈立平杨清宇...
    2251-2258页
    查看更多>>摘要：针对传统自编码器以无监督方式学习特征、缺乏监督信息的指导造成特征判别性弱的问题,提出一种簇紧凑自编码器(cluster compact auto-encoder,CCAE).首先,利用模糊C均值算法对样本进行聚类得到伪标签,并通过PBMF指标确定最佳聚类数;然后,利用伪标签构建簇紧凑正则项,嵌入样本所属类别的判别性信息;最后,将簇紧凑正则项与标准自编码器的损失函数相结合作为CCAE的损失函数,所提出的CCAE通过伪标签的方式嵌入区分类别的判别性信息,可增强特征的判别性,从而显著提升诊断性能;最后,在旋转机械齿轮和轴承数据集上验证所提出方法的有效性,结果表明,CCAE可广泛用于旋转机械故障诊断的特征提取阶段,为工程人员实现判别性特征的自动提取提供一种解决方案.

    旋转机械故障诊断特征提取自编码器模糊C均值伪标签

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    基于数据滤波的随机梯度辨识方法

    丁锋郑嘉芸张霄徐玲...
    2259-2266页
    查看更多>>摘要：针对有色噪声干扰下的随机系统,利用数据滤波技术,对输入输出数据进行滤波,将具有滑动平均噪声的原始系统转换为白噪声干扰下的系统,提出有限脉冲响应滑动平均系统的滤波增广随机梯度算法,并对该算法进行收敛性分析.此外,为了提高参数估计的精度和加快算法的收敛速度,使用多新息辨识理论提出滤波多新息增广随机梯度算法,并分析其收敛性.与增广随机梯度算法相比,所提出的滤波增广随机梯度算法和滤波多新息增广随机梯度算法可以得到更高精度的参数估计.最后,通过仿真实例表明了所提出算法的有效性.

    参数估计多新息辨识数据滤波随机系统随机梯度收敛性分析

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    异质多智能体系统的合围控制

    贾亚鹏赵琦郑元世
    2267-2274页
    查看更多>>摘要：在固定有向拓扑下,研究由一阶与二阶动力学智能体组成的异质多智能体系统的合围控制问题.首先,分别针对系统内同时包含一阶动力学领航者和二阶动力学跟随者、二阶动力学领航者和一阶动力学跟随者的两种情况,共给出4种有效的控制协议;其次,综合利用代数图论、矩阵理论和稳定性分析工具,通过系统变换方法或构建误差向量法得到上述两类异质多智能体系统能够实现合围控制的判据条件;最后,通过仿真进一步验证所提出协议的有效性.

    合围控制异质多智能体系统一致性有向网络

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    基于结构重参数化的红外与可见光图像融合

    陈昭宇范洪博马美燕赵艺博...
    2275-2283页
    查看更多>>摘要：红外与可见光图像融合的目的是通过将不同模态的互补信息融合来增强源图像中的细节场景信息,然而,现有的深度学习方法存在融合性能与计算资源消耗不平衡的问题,并且会忽略红外图像存在噪声的问题.对此,提出一种基于结构重参数化的红外与可见光图像融合算法.首先,通过带权重共享的双分支残差连接型网络分别对两种源图像进行特征提取,分别得到的特征级联后图像重建;然后,用结构相似性损失与双边滤波去噪的内容损失联合指导网络的训练;最后,在训练完成后进行结构重参数化将训练网络优化成直连型网络.在多个公共数据集上与7种领先的深度学习融合算法进行了定性与定量的实验对比,所提出的融合算法在更低的资源耗费下能够实现多个评价指标的提升,融合结果具有更丰富的场景信息、更强的对比度以及更符合人眼的视觉效果.

    图像融合结构重参数化红外与可见光图像双边滤波深度学习

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    复杂时空域下多维度智能车间数据的关联网络建模

    张万达阴艳超顾文娟唐军...
    2284-2294页
    查看更多>>摘要：智能车间生产数据的多工序、跨流程、异构多态的特性加剧了生产过程中工艺数据关联融合问题的复杂性.面向复杂时空域下多维多尺度车间数据,提出一种基于时序聚类-关联挖掘-复杂网络的深度融合建模方法.首先,通过高斯核函数与一维卷积运算描述车间数据的聚类特征,采用欧氏距离度量车间时序数据特征向量间的相似性,并将处理后的时序特征引入聚类分析中;其次,通过时序数据关联规则提取各工艺参数之间蕴含的内在规律和关联关系,采用支持度与置信度完成关联规则的深度挖掘;然后,依据车间跨流程多工序协同运行特点,构建以多工序的工艺参数为节点、关联关系为边的带时间窗的生产工艺过程双权重有向多层网络模型,为车间跨流程、多工序、异构多态的工艺指标间的复杂关联关系的描述提供依据;最后,以某制丝生产线质量调控为例,对所提出方法的有效性和适用性进行验证.

    智能车间时序数据多层复杂网络关联网络时序聚类关联挖掘

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