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期刊信息/Journal information
自动化学报
中国自动化学会 中国科学院自动化研究所
自动化学报

中国自动化学会 中国科学院自动化研究所

王飞跃

月刊

0254-4156

aas@ia.ac.cn

010-62565763；82614566

100190

北京市海淀区中关村东路95号（北京2728信箱）

自动化学报/Journal Acta Automatica SinicaCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是中国科学院主管，中国自动化学会、中国科学院自动化研究所共同主办的高级学术期刊。本刊主要刊载自动化科学与技术领域的高水平理论性和应用性的科研成果，内容包括：1）自动控制理论；2）系统理论与系统方法；3）自动化技术在国民经济各领域中的创造性应用；4）自动化系统计算机辅助设计；5）机器人与自动化；6）人工智能与智能控制；7）模式识别与图象处理；8）自动控制系统中的新概念、新原理、新方法、新设计；9）信息理论与信息处理技术等。
正式出版
收录年代

    一元及多元信号分解发展历程与展望

    陈启明文青松郎恂谢磊...
    1-20页
    查看更多>>摘要：现实世界中，所获得的信号大部分都是非平稳和非线性的，将此类复杂信号分解为多个简单的子信号是重要的信号处理方法。1998年，提出希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform，HHT)以来，历经20余年的发展，信号分解已经成为信号处理领域相对独立又具有创新性的重要内容。特别是近10年，多元/多变量/多通道信号分解理论方法方兴未艾，在诸多领域得到了成功应用，但目前尚未见到相关综述报道。为填补这个空缺，从单变量和多变量两个方面系统综述了国内/外学者对主要信号分解方法的研究现状，对这些方法的时频表达性能进行分析和比较，指出这些分解方法的优势和存在的问题。最后，对信号分解研究进行总结和展望。

    信号分解时频分析希尔伯特-黄变换多元信号分解

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    重大装备制造多机器人任务分配与运动规划技术研究综述

    张振国毛建旭谭浩然王耀南...
    21-41页
    查看更多>>摘要：飞机蒙皮、船舶舱体、高铁车身等大型复杂部件高效高品质制造是航空航天、海洋舰船、轨道交通等领域重大装备发展的根基。大型复杂部件具有尺寸超大、型面复杂等特点，传统的人工、单机制造面临着效率低、一致性差、空间有限等问题，多机器人具有高鲁棒性、高效性等优点，为大型复杂部件制造提供了良好的制造基础。任务分配与运动规划是多机器人制造系统的决策中枢，其性能影响整个系统的运行效率。考虑到重大装备部件制造任务分配与运动规划过程中任务工序多、冲突干涉多、精度需求高等挑战，本文首先对复杂环境下多机器人任务分配与运动规划的重要性进行了说明;然后阐述了目前主要的任务分配与运动规划方法，包括其在智能制造领域下的应用;在此基础上，对现阶段复杂场景下任务分配和运动规划存在的问题进行了分析，并使用强化学习与混合优化算法等方法提出了解决思路;最后对重大装备大型复杂部件制造过程多机器人任务分配和动态规划技术及应用的发展进行了总结与展望。

    重大装备制造多机器人任务分配运动规划

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    n比特随机量子系统实时状态估计及其反馈控制

    张骄阳丛爽匡森
    42-53页
    查看更多>>摘要：研究了n比特随机量子系统实时状态估计及其反馈控制的问题。对于连续弱测量(Continuous weak measure-ment，CWM)过程存在高斯噪声的情况，基于在线交替方向乘子法(Online alternating direction multiplier method，OADM)推导出一种适用于n比特随机量子系统的实时量子状态估计算法，即QSE-OADM(Quantum state estimation based on OADM)。运用李雅普诺夫方法设计控制律，实现基于实时量子状态估计的反馈控制，并证明所提控制律的收敛性。以2比特随机量子系统为例进行数值仿真实验，通过与基于QST-OADM(Quantum state tomography based on OADM)算法和 OPG-ADMM(Online proximal gradient-based alternating direction method of multipliers)算法的量子反馈控制方案的性能对比，验证了所提控制方案的优越性。

    随机量子系统量子反馈控制在线交替方向乘子法李雅普诺夫控制方法

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    航天器姿态受限的协同势函数族设计方法

    岳程斐霍涛陈雪芹沈强...
    54-65页
    查看更多>>摘要：提出一种考虑航天器姿态约束的协同势函数设计方法，在姿态全局收敛的同时，保证姿态在机动过程中始终满足姿态约束。首先，建立航天器姿态指向约束模型，并针对每一个指向约束设计软约束区域;然后，基于"角度扰动"方法设计协同势函数族;接着，通过设计协同势函数族内函数切换规律，在软约束区域内构建满足姿态约束的势函数，并给出区域内势函数临界点分布的调整方法;最后，将所得的势函数用于航天器的避障控制，以比例-微分控制为例，通过数值仿真，验证该方法的有效性。

    航天器控制协同势函数姿态约束姿态控制三维特殊正交群

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    基于有向图的分布式连续时间非光滑耦合约束凸优化分析

    刘奕葶马铭莙付俊
    66-75页
    查看更多>>摘要：研究一类分布式优化问题，其目标是在满足耦合不等式约束和局部可行集约束的情况下使非光滑全局代价函数值最小。首先，对原有的分布式连续时间投影算法进行拓展，结合线性代数理论分析，设计一个适用于强连通加权平衡有向通信网络拓扑图的算法。其次，在局部代价函数和耦合不等式约束函数是非光滑凸函数的假设条件下，利用Moreau-Yosida函数正则化使目标函数和约束函数近似光滑可微。然后，根据强连通加权平衡有向图的分布式连续时间投影算法构造李雅普诺夫函数，证明该算法下的平衡解是分布式优化问题最优解，并对算法进行收敛性分析。最后，通过数值仿真验证算法的有效性。

    多智能体网络分布式优化加权平衡有向图耦合不等式约束

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    基于时序图推理的设备剩余使用寿命预测

    刘雨蒙郑旭田玲王宏安...
    76-88页
    查看更多>>摘要：剩余使用寿命(Remaining useful life，RUL)预测是大型设备故障预测与健康管理(Prognostics and health management，PHM)的重要环节，对于降低设备维修成本和避免灾难性故障具有重要意义。针对RUL预测，首次提出一种基于多变量分析的时序图推理模型(Multivariate similarity temporal knowledge graph，MSTKG)，通过捕捉设备各部件的运行状态耦合关系及其变化趋势，挖掘其中蕴含的设备性能退化信息，为寿命预测提供有效依据。首先，设计时序图结构，形式化表达各部件不同工作周期的关联关系。其次，提出联合图卷积神经网络(Convolutional neural network，CNN)和门控循环单元(Gated recurrent unit，GRU)的深度推理网络，建模并学习设备各部件工作状态的时空演化过程，并结合回归分析，得到剩余使用寿命预测结果。最后，与现有预测方法相比，所提方法能够显式建模并利用设备部件耦合关系的变化信息，仿真实验结果验证了该方法的优越性。

    剩余使用寿命时序图推理图神经网络深度推理网络

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    基于深度置信网络的多模态过程故障评估方法及应用

    张凯杨朋澄彭开香陈志文...
    89-102页
    查看更多>>摘要：传统的多模态过程故障等级评估方法对模态之间的共性特征考虑较少，导致当被评估模态故障信息不充分时，评估的准确性较低。针对此问题，首先，提出一种共性-个性深度置信网络(Common and specific deep belief network，CS-DBN)，该网络充分利用深度置信网络(Deep belief network，DBN)的深度分层特征提取能力，通过度量多模态数据间分布的相似性和差异性，进一步得到能够反映多模态过程共有信息的共性特征以及反映每个模态独有信息的个性特征;其次，基于CS-DBN，利用多模态过程的已知故障等级数据生成多模态共性-个性特征集，通过加权逻辑回归构建故障等级评估模型;最后，将所提方法应用于带钢热连轧生产过程的故障等级评估中。应用结果表明，随着多模态故障等级数据的增加，所提方法的评估准确率逐渐增加，当故障信息充足时，评估准确率可达98。75％;故障信息不足时，与传统方法相比，评估准确率提升近10％。

    多模态过程故障等级评估共性-个性特征深度置信网络带钢热连轧

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    针对身份证文本识别的黑盒攻击算法研究

    徐昌凯冯卫栋张淳杰郑晓龙...
    103-120页
    查看更多>>摘要：身份证认证场景多采用文本识别模型对身份证图片的字段进行提取、识别和身份认证，存在很大的隐私泄露隐患。并且，当前基于文本识别模型的对抗攻击算法大多只考虑简单背景的数据(如印刷体)和白盒条件，很难在物理世界达到理想的攻击效果，不适用于复杂背景、数据及黑盒条件。为缓解上述问题，本文提出针对身份证文本识别模型的黑盒攻击算法，考虑较为复杂的图像背景、更严苛的黑盒条件以及物理世界的攻击效果。本算法在基于迁移的黑盒攻击算法的基础上引入二值化掩码和空间变换，在保证攻击成功率的前提下提升了对抗样本的视觉效果和物理世界中的鲁棒性。通过探索不同范数限制下基于迁移的黑盒攻击算法的性能上限和关键超参数的影响，本算法在百度身份证识别模型上实现了 100％的攻击成功率。身份证数据集后续将开源。

    对抗样本黑盒攻击身份证文本识别物理世界二值化掩码

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    城市固体废物焚烧过程炉温的鲁棒加权异构特征集成预测模型

    郭京承严爱军汤健
    121-131页
    查看更多>>摘要：针对城市固体废物(Municipal solid waste，MSW)焚烧过程，数据具有异常值和特征变量维度高时，炉温预测模型的准确性和泛化能力欠缺的挑战性问题，提出一种鲁棒加权异构特征集成建模方法，用于建立城市固体废物焚烧过程炉温预测模型。首先，依据焚烧过程机理将高维特征变量划分为异构特征集合，并采用互信息和相关系数综合评估每组异构特征集合的贡献度;其次，采用基于混合t分布的鲁棒随机配置网络(Stochastic configuration network，SCN)构建基模型，同时确定训练样本的惩罚权重;最后，设计一种鲁棒加权负相关学习(Negative correlation learning，NCL)策略，实现基模型的鲁棒同步训练。使用国内某城市固体废物焚烧厂的炉温历史数据，对该方法进行测试。测试结果表明，该方法建立的炉温预测模型在准确性和泛化能力方面具有优势。

    城市固体废物焚烧炉温预测异构特征集成鲁棒建模随机配置网络

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    基于粒度聚类的转炉炼钢氧气消耗量预测

    阳青锋赖旭芝杜胜胡杰...
    132-142页
    查看更多>>摘要：转炉炼钢是钢铁企业的主要耗氧工序，预测转炉炼钢的氧气消耗量对氧气系统合理调度、保证生产安全具有重要意义。考虑到转炉冶炼工况多、钢种数据粒度不统一，提出一种基于粒度聚类的转炉炼钢氧气消耗量预测方法。首先，利用孤立森林异常检测法剔除历史数据库中的异常数据;接着，采用皮尔逊相关性分析和互信息相关系数选取相关影响因子，对不同钢种数据进行信息粒化，实现数据特征提取和维度统一，使用模糊C均值(Fuzzy C-means，FCM)划分工况并建立不同工况下的氧气消耗量预测子模型;最后，利用企业的实际生产数据进行实验，验证所提方法的准确性和有效性。

    转炉炼钢氧气消耗预测信息粒化工况识别

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