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期刊信息/Journal information
系统仿真学报
系统仿真学报

李伯虎 赵沁平

月刊

1004-731X

simu-xb@vip.sina.com

010-88527147

100039

北京市海淀区永定路50号院

系统仿真学报/Journal Journal of System SimulationCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《系统仿真学报》是中国系统仿真学会会刊，是中国系统仿真技术领域具有权威性及代表性的学术刊物。其宗旨是报道我国仿真技术领域具有国际、国内领先水平的科研成果, 刊登创新性学术见解的研究论文。《系统仿真学报》由中国系统仿真学会及中国航天科工集团706所联合主办，以中文编辑形式出版，同时附有英文摘要，供国外学者和检索系统引用。本刊始创于1989年，月刊，每期300页左右。《系统仿真学报》的国内影响力逐年提高，据2005年版《中国科技期刊引证报告》统计，《系统仿真学报》的总被引频次为867，在1608种科技期刊中列第188位，在信息科学与系统科学类中列第2位。据《中国学术期刊综合引证年度报告（2005）》统计结果，《系统仿真学报》被列入“科技与生产/技术/自动化”类中的高均值计量指标期刊，总被引频次为1123，影响因子为0.538，Web下载率52.4%，居同类期刊之首。我学报的国际影响力也越来越高，《英国科技文摘SA/INSPEC》连续多年全部收录我学报。2005年《美国工程索引EI数据库》收录我学报814篇论文，收录率为99%。我学报4次获得到中国科协及国家自然基金委的择优性资助。
正式出版
收录年代

    基于全向轮的排管电缆巡检机器人建模及仿真

    苑朝张耀赵亚冬徐大伟...
    2100-2112页
    查看更多>>摘要：针对地下排管电缆内部空间狭小密闭,人工无法巡检,现有管道机器人无法适应排管电缆这一特殊环境的问题,设计了一款小型化、紧凑型且能够在已敷设电缆的地下排管内实现运行的排管电缆巡检机器人,用以对排管内壁及电缆工况进行检测.根据工况需求,建立机器人整体三维模型.分析全向轮速度与系统速度的映射关系,分析机器人在排管内部的变径支撑能力和牵引力大小,建立数学模型.仿真结果表明:该机器人能够在敷设电缆型号为YJLV22-3×300的地下排管内直行通过,且能进行姿态调整,避过障碍物继续直行,完成巡检任务.仿真结果与理论计算基本一致,验证了动力学模型的正确性.

    管道机器人排管电缆全向轮动力学ADAMS仿真

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    基于DRL的边缘监控任务卸载与资源分配算法

    李超李贾宝丁才昌叶志伟...
    2113-2126页
    查看更多>>摘要：为解决边缘计算环境下密集型监控任务资源受限的问题,提出一种基于DRL的监控任务卸载与资源分配算法.以监控任务时延和识别精度为优化目标,将监控系统中的任务卸载、无线信道分配和图像压缩率的联合决策目标优化求解建模为马尔可夫决策过程;针对无线信道动态性和监控任务随机性引起的训练样本波动性较大,导致算法收敛速度慢和不稳定,采用Transformer注意力机制对多时隙序列的信道状态和监控任务信息进行联合编码.编码后的状态信息能够捕捉多时隙状态序列之间的依赖关系,提升网络状态的表征能力,并以此提高算法鲁棒性.实验结果表明:与传统强化学习算法和启发式算法相比,该算法在降低任务计算时延的同时能够有效提高识别精度.

    监控任务移动边缘计算深度强化学习任务卸载资源分配注意力机制

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    考虑近邻度值之和的城市轨道网络抗毁性研究

    李淑庆宋易宵钟国剑
    2127-2136页
    查看更多>>摘要：为解决城市轨道交通站点或线路失效引发的网络级联瘫痪问题,考虑了网络节点一阶邻域的影响作用,基于非线性容量负载模型,提出了负载分配阻抗系数,并建立了考虑近邻度值之和的非线性容量负载优化模型,通过优化负载结构来调整节点在负载重分配时的备择概率,减少级联过程中节点的失效数,提高网络抗毁性.以重庆市轨道网络为实例应用,仿真分析网络在两种模型下的抗毁性.结果表明:优化模型中负载容忍系数的增大对网络抗毁性的改善效果更显著;优化模型中节点的负载分配阻抗系数越大,节点在负载重分配时的备择概率越低,越不容易发生级联过载.

    轨道网络非线性容量负载模型近邻度值之和负载分配阻抗系数抗毁性

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    基于多步信息辅助的Q-learning路径规划算法

    王越龙王松艳晁涛
    2137-2148页
    查看更多>>摘要：为提升静态环境下移动机器人路径规划能力,解决传统Q-learning算法在路径规划中收敛速度慢的问题,提出一种基于多步信息辅助机制的Q-learning改进算法.利用ε-greedy策略中贪婪动作的多步信息与历史最优路径长度更新资格迹,使有效的资格迹在算法迭代中持续发挥作用,用保存的多步信息解决可能落入的循环陷阱;使用局部多花朵的花授粉算法初始化Q值表,提升机器人前期搜索效率;基于机器人不同探索阶段的目的,结合送代路径长度的标准差与机器人成功到达目标点的次数设计动作选择策略,以增强算法对环境信息探索与利用的平衡能力.实验结果表明:该算法具有较快的收敛速度,验证了算法的可行性与有效性.

    路径规划Q-learning收敛速度动作选择策略栅格地图

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    基于视觉机器人障碍点云映射避障规划及仿真

    霍韩淋邹湘军陈燕周馨瞾...
    2149-2158页
    查看更多>>摘要：针对复杂非结构化果园环境下的视觉点云障碍物识别的数据量大、冗杂度高,严重影响采摘作业的实时性及效率,基于点云分割提出了一种点云压缩算法,旨在提升了点云障碍物的识别效率及环境自适应性.采用了基于Informed RRT*及结合逆投影算法Mapping-based Informed RRT*(M-Infarmed RRT*)降维求解采摘路径.通过构建一个强实时性和高鲁棒性的机器人"采样-感知-避障"一体化作业系统,实现了高效的障碍物识别和路径规划.ROS采摘机器人的实验数据证明了本算法的可行性,显著提升了采摘作业的效率.

    双目视觉路径规划点云映射ROS仿真采摘避障

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    不平衡电网下AC-DC矩阵变换器的新型模型预测控制

    邓文浪吴明海谢海鹏胡英杰...
    2159-2170页
    查看更多>>摘要：为降低AC-DC矩阵变换器在输入不平衡条件下网侧有功功率波动,以及离散型模型预测控制中开关频率不固定的问题,提出一种新型模型预测控制方法.通过根据电网电流相位角选择有效失量,避免了传统模型预测控制评估价值函数计算的负担.提出了一种二阶扩展复数卡尔曼滤波器,计算精度可以达到泰勒级数展开的二阶项,新型模型预测控制能够在不平衡电网系统中应用.仿真结果表明:所提控制策略在输入电压不平衡工况下,能够有效抑制网侧电流谐波,稳定系统输出的有功功率,并且表现出良好的性能.

    AC-DC矩阵变换器模型预测控制卡尔曼滤波器不平衡电网对称分量

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    融合改进A*算法与动态窗口法的路径规划研究

    姬鹏张新元高帅轩魏铄让...
    2171-2180页
    查看更多>>摘要：针对传统A*算法搜索效率较低、拐点冗余和易碰撞等问题,提出了一种融合改进A*算法与动态窗口法的智能车辆路径规划算法.改进了搜索点筛选方法、优化了评价函数、根据拐点间的斜率值筛选出关键拐点,并去除冗杂拐点.在优化后的每两个关键拐点间采用兼备速度与安全的优化动态窗口法进行局部避障.实验表明:该算法相较传统A*算法在检索速度上提升了 45％,拐点数量减少了 91％,提高了路径平滑度.融合后的算法能在确保全局路径最优的情况下达到局部最优,可以实现实时避障.

    优化A*算法优化动态窗口法融合算法路径规划实时避障

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    装配机器人的数字孪生虚实同步及抓取方法

    徐健刘高峰赵一剑郑自立...
    2181-2192页
    查看更多>>摘要：针对工业机器人进行装配任务时对物料智能抓取精度差和数据处理难等问题,提出一种基于数字孪生的装配机器人虚实同步及抓取方法.以数字孪生为基础,设计了数字孪生装配机器人虚实同步及抓取架构.通过对多源异构数据的分类实现OPCUA服务器和客户端的信息模型搭建,并以OPCUA通信协议为桥梁进行装配机器人的数据通信,实现虚实同步.通过虚拟机器人对卷积神经网络进行进一步训练,提高对物料的抓取精度.在所开发的机器人数字孪生原型系统中验证所提方法的正确性和有效性,为实现装配机器人的数字孪生虚实同步和精确抓取提供新方案.

    数字孪生装配装机器人实时数据抓取OPCUA虚实同步

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    一种改进的移动机器人路径规划算法

    孙海杰伞红军肖乐姚得鑫...
    2193-2207页
    查看更多>>摘要：为解决快速随机扩展树算法(RRT)无效采样以及路径不最优等问题,提出一种基于RRT和A*算法的拟水流避障算法RRT-QSA*.在采样上引入RRT算法规定采样区间来限制采样点,增强采样的目标导向性;遇到障碍物时采用融合了A*算法的拟水流避障算法迅速绕过障碍物;采用路径优化算法对搜索到的路径进行路径优化.仿真结果表明:与RRT算法相比,RRT-QSA*算法的计算时间减少了 96.83％～99.88％,搜索节点数减少了 86.62％～96.01％,路径长度数减少了 9.9％～16.7％,转折角度减少了 80.93％～93.04％.随着地图的增大,RRT-QSA*算法比RRT算法计算效率的提升更加明显.

    移动机器人路径规划快速随机扩展树路径优化Turtlebot2

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    基于改进近端策略优化的空战自主决策研究

    钱殿伟齐红敏刘振周志明...
    2208-2218页
    查看更多>>摘要：针对传统强化学习在空战自主决策应用中信息冗余度高、收敛速度慢等问题,提出一种基于双重观测与复合奖励的近端策略优化空战自主决策算法.设计了以交互信息为主、个体特征信息为辅的双重观测信息,降低战场信息高度冗余对训练效率的影响;设计了结果奖励和过程奖励相结合的复合奖励函数,提高了训练过程收敛速度;采用广义优势函数估计,改进了近端策略优化算法,提高优势函数估计的准确性.仿真结果表明:在对战固定程控对手和矩阵博弈对手实验场景中,该算法决策模型均可根据战场态势准确进行自主决策,完成空战任务.

    强化学习空战自主决策双重观测复合奖励广义优势函数估计

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