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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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    一类二阶非线性系统的准滑模无模型自适应控制

    朱泽朱战霞
    2663-2670页
    查看更多>>摘要：为实现一类二阶非线性系统的轨迹跟踪控制,设计一种准滑模无模型自适应控制算法(quasi-sliding mode-model free adaptive control,SM-MFAC).首先,将模型分解为串联的两个离散子系统,并给出整体系统伪偏导数(pseudo partial derivative,PPD)的表达式;然后,利用两个子系统的输出数据设计出子系统2输出的期望状态,进而通过MFAC(model free adaptive control)对在线更新的期望状态进行不断追踪来实现对整体目标的跟踪控制;接着,对SM-MFAC控制系统进行稳定性分析,证明系统输出误差渐进跟踪到零的某个邻域内和等效控制输入是有界的;最后,以自由漂浮空间机械臂的关节轨迹跟踪控制为例验证SM-MAFC控制理论,在多体运动学与动力学仿真软件MBdyn中搭建一个平面两连杆的自由漂浮空间机械臂,关节系统中存在死区、输入饱和以及摩擦特性,通过在Matlab-simulink中的联合仿真表明:MFAC控制方案无法准确地估计出该类二阶非线性系统整体PPD的数值,导致控制性能降低,而所设计的SM-MFAC控制器相对于PID(proportional-integral-differential)、基于比例-微分(proportional-differential,PD)的MFAC可以更快更准确地追踪目标曲线.

    二阶非线性系统滑模控制无模型自适应控制伪偏导数轨迹跟踪空间机械臂

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    基于时间分段提高对称网络能控性

    王立夫寇晓宇孔芝郭戈...
    2671-2678页
    查看更多>>摘要：网络结构对实现网络完全能控有很大的影响,在不增加驱动节点的前提下,仅基于网络结构来优化复杂网络的能控性具有重要意义.基于此,提出一种将静态对称网络划分成由多个快照(每个快照是一个静态网络)组成的动态时变网络的方法,利用时变网络的优势减少驱动节点提高网络能控性;给出由多个快照组成时变对称网络能控性的判据,快照的最优划分,驱动节点数量与快照数量的关系;通过实际例子说明该划分方法的应用过程,并在模型网络和真实网络进行仿真验证,结果表明通过时间分段的方法可以有效减少对称网络中驱动节点的数量,提高网络能控性.

    对称网络能控性时变网络最大匹配无向仙人掌

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    康复机器人具有速度决策的每步限时学习控制方法

    单芮孙平王硕玉
    2679-2684页
    查看更多>>摘要：为了提高康复步行训练器人的智能性和安全性,提出一种运动速度决策的康复训练机器人限时学习迭代控制方法,目的是抑制训练者位姿不确定性和人机速度不协调对系统安全性能的影响.建立具有系统不确定偏移量的康复步行训练机器人动力学模型,通过比较康复训练机器人当前的运动速度和训练者的实际步行速度,提出机器人运动速度的决策方法,从而使康复者在主动训练模式下实现人机速度协调运动;进一步,利用机器人决策的运动速度和动力学模型建立跟踪误差系统,提出有限学习时间的迭代控制方法,并基于Lyapunov理论验证跟踪误差系统的有限时间稳定性.仿真对比分析和实验结果表明,所提出的速度决策方法和跟踪控制方法能使人机系统协调地进行主动模式的康复训练.

    康复步行训练机器人每步限时学习运动速度决策迭代学习控制人机速度协调主动康复训练

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    基于规则聚类和参数学习的扩展置信规则库推理模型

    杨隆浩陈江鸿叶菲菲王应明...
    2685-2693页
    查看更多>>摘要：扩展置信规则库(EBRB)中的规则数量和参数取值共同影响EBRB推理模型的决策准确性和计算效率.基于此,提出一种基于规则聚类和参数学习的改进EBRB推理模型,称为RCPL-EBRB模型.所提出模型的基本原理如下:首先,依据密度聚类分析对EBRB进行规则聚类来识别EBRB中无效的扩展置信规则和优化传统EBRB的建模过程;然后,以聚类所得到的规则簇(即Sub-EBRB)进行参数学习和规则推理,保证激活规则集合的一致性,从而提高RCPL-EBRB模型的决策准确性和计算效率;最后,引入非线性函数拟合和基准分类问题数据集开展模型的有效性检验和参数灵敏度分析.实验结果表明,所提出RCPL-EBRB模型比现有EBRB推理模型和传统机器学习方法具有更高的决策准确性.

    扩展置信规则库规则聚类参数学习规则约减建模灵敏度分析

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    融合分层分块信息的轧制过程运行状态评估方法及应用

    张永博张凯彭开香杨朋澄...
    2694-2702页
    查看更多>>摘要：工业过程运行状态评估方法是对过程当前运行状态进行合理的评价,为工业过程的安全、高效运行提供有益的指导.带钢轧制过程具有流程长且系统层级多等特点,而传统的运行状态评估往往采用集中式的评估方法,难以对轧制过程全流程的运行状态进行合理的评估.针对此问题,提出一种融合分层分块信息的轧制过程运行状态评估方法.采用一种多层级分块的评估策略,将全流程分为若干个层级和子块,提高评估结果的可解释性.提出一种联合核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)和t-分布随机邻域嵌入算法(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)的特征提取方法,并行地提取全局和局部的特征信息.进而,针对传统支持向量机(support vector machine,SVM)输出结果为硬判型输出,将SVM的输出结果映射为后验概率,并通过D-S证据理论融合多个层级的运行状态评估结果,从而实现决策层面的信息融合,提高评估结果的准确性.最后,将所提出方法应用于实际带钢轧制过程,与各类传统的方法相比评估准确率提高近18％.

    流程工业运行状态评估特征提取D-S证据理论热连轧过程

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    多变量时滞阻尼累加灰色模型及其应用

    罗党李良帅
    2703-2710页
    查看更多>>摘要：基于现实行为系统中存在的时滞效应和多变量灰色预测系统中需区分新旧信息及预测趋势不可控的情况,通过引入改进的阻尼累加生成算子与时滞系数,提出多变量时滞阻尼累加灰色模型(TLDAGM(1,N))及其扩展形式,模型理论上可达到与传统多变量灰色预测模型的兼容性;讨论模型的参数估计方式及求解方法,给出模型的参数优化方法及具体的建模步骤;将该模型应用于我国高新技术企业产值及河南省粮食产量预测问题中,并与传统多变量灰色预测模型进行比较.结果表明:所提模型的模拟精度和预测精度均显著优于传统多变量灰色预测模型,新模型能够较好地识别多变量行为系统数据中包含的时滞性、重要性及时间序列的趋势因素.实例分析的结果验证了所提模型的合理性、适用性和有效性.

    时滞效应灰色预测系统新旧信息阻尼累加生成算子粮食产量预测

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    非高斯环境下基于信息熵准则的定点平滑估计算法

    马海平刘婷张雅静费敏锐...
    2711-2718页
    查看更多>>摘要：针对一类非高斯噪声环境下固定点平滑估计问题,设计一种使用最大相关熵准则作为最优估计标准的平滑估计算法,称之为固定点最大相关熵平滑估计(fixed-point maximum correntropy smoother,FP-MCS).首先基于矩阵变换给出最大相关熵Kalman滤波的新表达形式;然后以此为基础,引入新的状态来扩展系统,并推导出固定点最大相关熵平滑估计的在线迭代方程;进一步比较平滑前后状态估计误差协方差,从理论上分析算法的性能改进,同时比较其计算复杂度;最后通过算例验证所设计的算法在非高斯混合噪声干扰下的有效性和优越性.

    状态估计固定点平滑Kalman滤波最大相关熵准则非高斯噪声

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    受控自回归系统的带惩罚项梯度辨识算法

    孙焕琪熊伟丽丁锋
    2719-2727页
    查看更多>>摘要：基于带惩罚项准则函数,研究受控自回归系统的辨识问题.首先,通过负梯度搜索,极小化带惩罚项的准则函数,得到计算参数估计的递推关系,并利用一维线搜索确定最佳步长,推导带惩罚项投影梯度辨识算法和带惩罚项随机梯度辨识算法;然后,为了提高带惩罚项随机梯度算法的收敛速度,使用多新息辨识理论,推导带惩罚项多新息随机梯度辨识算法;最后,通过仿真实例验证所提出算法的有效性.

    参数估计随机梯度多新息辨识惩罚项准则函数

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    基于改进整群抽样的基效应仿真因子筛选及应用

    施文陈奥
    2728-2736页
    查看更多>>摘要：大数据背景下,仿真模型通常有许多因子,仿真筛选实验(screening)就是识别出其中对响应(仿真输出或系统绩效)起最重要作用的少部分因子(亦称仿真输入或变量)的重要方法.目前常用的筛选方法有序贯分支法(SB)与基效应法(EE).相较于SB方法,EE以其不假设具体的仿真输入/输出数学关系(model-free)的优势在近年来不断发展并被应用于诸多领域,然而其劣势在于计算效率.为提高EE仿真模型的计算效率,提出一种改进的更具一般性的整群抽样方法(简称ECS).相较于现有整群抽样方法,ECS通过拆分矩阵的方式自动构造抽样矩阵,利用该矩阵能够为每个因子生成数量相同且满足目标的基效应,节省大量的仿真预算.蒙特卡罗仿真实验表明,ECS在不损失统计效力的基础上可大大提高计算效率,充分验证该方法的有效性.

    Morris方法基效应整群抽样仿真实验因子筛选

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    混合分解多目标进化算法求解绿色置换流水车间调度问题

    罗聪龚文引
    2737-2745页
    查看更多>>摘要：针对考虑能量消耗的绿色置换流水车间调度问题,以最大完工时间和总能量消耗为优化目标,提出一种混合分解多目标进化算法(HMOEA/D).首先,为了保持初始种群的多样性,使用一种混合初始化策略产生高质量初始种群;其次,采用禁忌搜索策略作为局部搜索算子,强化算法跳出局部最优能力;最后,提出节能策略,以进一步优化总能量消耗目标.通过对标准测试集进行仿真实验并与代表性算法进行比较,验证所提出算法的优越性.

    置换流水车间调度绿色调度禁忌搜索策略节能策略分解多目标进化算法多目标优化

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