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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

    扩展目标跟踪中基于深度强化学习的传感器管理方法

    张虹芸陈辉张文旭
    1417-1431页
    查看更多>>摘要：针对扩展目标跟踪(Extended target tracking，ETT)优化中的传感器管理问题，基于随机矩阵模型(Random matrices model，RMM)建模扩展目标，提出一种基于深度强化学习(Deep reinforcement learning，DRL)的传感器管理方法。首先，在部分可观测马尔科夫决策过程(Partially observed Markov decision process，POMDP)理论框架下，给出基于双延迟深度确定性策略梯度(Twin delayed deep deterministic policy gradient，TD3)算法的扩展目标跟踪传感器管理的基本方法;其次，利用高斯瓦瑟斯坦距离(Gaussian Wasserstein distance，GWD)求解扩展目标先验概率密度与后验概率密度之间的信息增益，对扩展目标多特征估计信息进行综合评价，进而以信息增益作为TD3算法奖励函数的构建;然后，通过推导出的奖励函数，进行基于深度强化学习的传感器管理方法的最优决策;最后，通过构造扩展目标跟踪优化仿真实验，验证了所提方法的有效性。

    传感器管理扩展目标跟踪深度强化学习双延迟深度确定性策略梯度信息增益

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    快速刀具伺服系统位置域重复控制设计及其数字实现

    周兰杨秦潘昌忠肖文彬...
    1432-1444页
    查看更多>>摘要：在非圆零件车削过程中，快速刀具伺服(Fast tool servo，FTS)的运动精度直接影响零件的加工质量。主轴变速加工使得FTS的参考目标信号周期时变而不确定，这对实现其渐近跟踪提出了极大的挑战。本文利用FTS的位置域周期特性，提出一种基于位置域重复控制和时域速度反馈镇定的FTS系统复合控制设计方法，并给出位置域改进型重复控制器(Spatial modified repetitive controller，SMRC)的数字实现算法，实现对时变周期参考目标信号的高精度跟踪。首先，建立包含位置相关时变周期参考目标信号内模的SMRC，并引入位置域相位超前装置对镇定补偿器引起的相位滞后进行补偿，在此基础上构建复合控制律。然后应用小增益定理和算子理论，推导出控制系统的稳定性条件，在保持系统采样频率不变的条件下，应用插值法建立SMRC的数字实现算法，确保位置域重复控制和时域镇定控制器的同步执行。最后，通过仿真验证所设计的FTS控制系统具有满意的时变周期跟踪性能和鲁棒性，并通过与其他位置域重复控制方法的比较，说明所提方法同时具有更好的暂态和稳态性能。

    快速刀具伺服时变周期信号重复控制位置域数字实现

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    基于多层级信息融合网络的微表情识别方法

    陈妍吴乐晨王聪
    1445-1457页
    查看更多>>摘要：微表情是人类情感表达过程中细微且不自主的表情变化，实现准确和高效的微表情识别，对于心理疾病的早期诊断和治疗有重要意义。现有的微表情识别方法大多未考虑面部产生微表情时各个关键部位间的联系，难以在小样本图像空间上捕捉到微表情的细微变化，导致识别率不高。为此，提出一种基于多层级信息融合网络的微表情识别方法。该方法包括一个基于频率幅值的视频帧选取策略，能从微表情视频中筛选出包含高强度表情信息的图像帧、一个基于自注意力机制和图卷积网络的多层级信息提取网络以及一个引入图像全局信息的融合网络，能从不同层次捕获人脸微表情的细微变化，来提高对特定类别的辨识度。在公开数据集上的实验结果表明，该方法能有效提高微表情识别的准确率，与其他先进方法相比，具有更好的性能。

    微表情识别深度学习图卷积网络多层级融合

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    基于流形正则化框架和MMD的域自适应BLS模型

    赵慧敏郑建杰郭晨邓武...
    1458-1471页
    查看更多>>摘要：宽度学习系统(Broad learning system，BLS)作为一种基于随机向量函数型网络(Random vector functional-link network，RVFLN)的高效增量学习系统，具有快速自适应模型结构选择能力和高精度的特点。但针对目标分类任务中有标签数据匮乏问题，传统的BLS难以借助相关领域知识来提升目标域的分类效果，为此提出一种基于流形正则化框架和最大均值差异(Maximum mean discrepancy，MMD)的域适应 BLS(Domain adaptive BLS，DABLS)模型，实现目标域无标签条件下的跨域图像分类。DABLS模型首先构造BLS的特征节点和增强节点，从源域和目标域数据中有效提取特征;再利用流形正则化框架构造拉普拉斯矩阵，以探索目标域数据中的流形特性，挖掘目标域数据的潜在信息。然后基于迁移学习方法构建源域数据与目标域数据之间的MMD惩罚项，以匹配源域和目标域之间的投影均值;将特征节点、增强节点、MMD惩罚项和拉普拉斯矩阵相结合，构造目标函数，并采用岭回归分析法对其求解，获得输出系数，从而提高模型的跨域分类性能。最后在不同图像数据集上进行大量的验证与对比实验，结果表明DABLS在不同图像数据集上均能获得较好的跨域分类性能，具有较强的泛化能力和较好的稳定性。

    宽度学习系统流形正则化框架最大均值差异域自适应图像分类

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    虚假数据注入式攻击下无人水面船舶自适应神经输出反馈轨迹跟踪控制

    祝贵兵吴晨马勇
    1472-1484页
    查看更多>>摘要：本文主要研究网络环境下无人水面船舶(Unmanned surface vessels，USVs)遭受虚假数据注入式(False-data-injec-tion，FDI)攻击的跟踪控制问题。其中，内部和外部不确定以及输入饱和约束等实际因素均考虑在设计中。在控制设计过程中，为避免将船舶速度的攻击信号引入闭环系统，采用分类重构思想，构造一种新的神经网络(Neural network，NN)状态观测器，同时重构船舶速度和攻击信号。进一步，在backstepping设计框架下，利用重构的攻击信号补偿USVs运动学通道因虚假数据注入式攻击引起的非匹配不确定项。在动力学设计通道中，利用自适应神经技术和单参数学习法，重构由内部和外部不确定组成的复合不确定部分，进而提出自适应神经输出反馈控制方案。理论分析表明，即便在FDI攻击、内外不确定以及执行器饱和约束的情况下，所提控制方案仍能迫使USVs跟踪给定的参考轨迹。同时，仿真和比较结果证实了所提控制方案的有效性和优越性。

    无人水面船舶虚假数据注入式攻击跟踪控制单参数学习法自适应神经控制输出反馈

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