主管单位:中华人民共和国教育部

主办单位:东北大学

国内刊号:21-1124/TP

国际刊号:1001-0920

创刊时间:1986年

出版周期:月刊

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控制与决策期刊

中国控制与决策会议

第36届中国控制与决策会议(CCDC2024)于5月25-27日在西安成功举办,国内外共1517位代表参加大会
“水下水面信息物理系统感知-通信-控制理论及其应用”专刊征稿截止日期延期至2024年4月30日,欢迎专家学者抓紧时间投稿~~
控制与决策2024新年贺词
《控制与决策》东北大学百年校庆特刊正式发布,欢迎关注和收藏!
编辑推荐
临近空间太阳能飞行器是由太阳能驱动、可在临近空间连续飞行的长航时无人飞行器,近年来其相关研究已成为各国关注的焦点. 能源系统是支撑太阳能飞行器长时驻空的关键,实现连续跨昼夜的不间断能量供给是能源系统领域研究的首要目标. 围绕临近空间太阳能飞行器集群化能源系统发展过程中的主要问题和研究现状,首先梳理飞行器应用场景下能源系统的控制目标与多重约束,进而系统论述集群化能源系统结构、功能及建模方法;然后,总结集群化能源系统功率分配、储能均衡以及通信受限下能流控制的发展现状,阐述基于强化学习的能量在线调度策略的最新成果, 分析现有策略的有效性及不足之处; 最后, 结合太阳能飞行器的实际需求, 探讨能源系统的未来发展趋势与研究方向.
随着我国电动汽车保有量迅速增长, 大量退役动力电池亟需回收和利用. 对此, 研究碳限额与交易政策下电动汽车动力电池制造商开展梯次利用业务决策. 针对由一个动力电池制造商、一个零售商和一个梯次利用商组成的闭环供应链, 分别构建制造商不开展和开展梯次利用业务两种模式下闭环供应链模型. 用Stackelberg博弈理论求得均衡解, 通过理论比较和数值分析探究关键参数对最优决策和制造商模式选择的影响. 研究发现, 制造商最优碳减排水平随碳交易价格增加而增加, 随碳减排成本系数增加而降低, 随消费者低碳偏好系数增加而增加. 制造商开展梯次利用业务并非总是最好选择, 需满足以下条件: 1)可梯次利用比例高于一定阈值; 2)制造商为开展梯次业务而投入的成本小于一定阈值; 3) 制造商梯次利用单位收益高于一定阈值且梯次利用商梯次利用单位收益低于一定阈值.
激光同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM) 算法在位姿估计和构建环境地图时依赖环境结构特征信息, 在结构特征缺乏的场景下, 此类算法的位姿估计精度与鲁棒性将下降甚至运行失败. 对此, 结合惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU) 不受环境约束、相机依赖视觉纹理的特点, 提出一种双目视觉辅助的激光惯导SLAM算法,以解决纯激光SLAM算法在环境结构特征缺乏时的退化问题. 即采用双目视觉惯导里程计算法为激光扫描匹配模块提供视觉先验位姿, 并进一步兼顾视觉约束与激光结构特征约束进行联合位姿估计. 此外, 提出一种互补滤波算法与因子图优化求解的组合策略, 完成激光里程计参考系与惯性参考系对准,并基于因子图将激光位姿与IMU数据融合以约束IMU偏置,在视觉里程计失效的情况下为激光扫描匹配提供候补的相对位姿预测. 为进一步提高全局轨迹估计精度, 提出基于迭代最近点匹配算法(iterative closest point, ICP) 与基于图像特征匹配算法融合的混合闭环检测策略, 利用6 自由度位姿图优化方法显著降低里程计漂移误差并构建环境地图. 最后, 将所提出方法在公开与自制数据集上进行实验验证, 并与主流开源的SLAM 算法进行对比. 实验结果表明, 所提出算法可以在结构特征缺乏环境下稳定运行, 并且相较于对比算法具有更高的位姿估计精度和算法鲁棒性.
区块链技术能够有效缓解线上销售导致的消费者对绿色产品的质疑, 而不同销售模式会影响制造商的区块链应用决策. 基于此, 分别在转销和代销模式下, 构建制造商未应用/应用区块链的4 种电商供应链决策模型,分析消费者质疑下的制造商销售模式选择及区块链应用策略,以及区块链应用对环境及社会福利的影响. 研究发现, 电商平台拓展市场能力及消费者环保意识的增强, 均有利于减弱因消费者质疑以及区块链应用成本增加导致的消极影响. 制造商与电商平台仅在佣金率适中时同时倾向代销模式,且消费者质疑与区块链应用成本的增加均会使得双方共同偏好代销模式的可能性变小. 只有当区块链应用成本较小或消费者质疑程度较高时,制造商与电商平台才能从区块链应用中获益,并且转销模式下双方获益的阈值区间始终更大. 即使制造商应用区块链能够提高产品绿色设计水平及其利润,也不一定能起到减弱产品环境总影响以及增加社会福利的作用.
在碳交易政策背景下, 以投资碳减排技术的制造商和投资区块链技术的零售商组成的供应链为研究对象, 建立基于技术投资的集中决策模型、分散决策模型和纵向合作决策模型, 运用微分博弈的方法研究供应链的技术投资决策与纵向合作策略问题, 并设计双向成本分担契约来协调供应链. 研究结果表明: 只有当零售商的边际利润满足一定条件时, 零售商才会选择与制造商纵向合作, 且碳交易政策的存在会使纵向合作的条件变得更加严格;纵向合作能够实现供应链“减排增效”的双重红利;当碳交易价格高于某一阈值时,消费者绿色偏好和绿色信息敏感度的增加会降低供应链成员的技术投资水平;在一定条件下,双向成本分担契约能够完全协调供应链.
由于传统人驾车(traditional human-driven vehicles, HVs) 驾驶行为会受到驾驶员的心理和生理活动的不确定性影响, 可能使得车辆频繁地加减速, 进而导致混合交通条件下网联自动车(connected and automated vehicles, CAVs)很难快速跟踪此行为. 针对这一问题,首先提出一种提前预测传统人驾车行为的组合神经网络. 在此基础上, 考虑通信时延和车辆运动学特性, 设计一种基于交通信息物理系统(transportation-cyber physical system, T-CPS)的混行车群内车辆协同控制策略,使其能够快速跟踪上传统人驾车行为,并对混行车群内网联自动车之间的串稳定性进行分析. 最后, 在混合交通条件下设置由1 辆传统人驾车、1 辆领头网联自动车和4 辆跟随网 联自动车形成的混行车群, 利用下一代交通仿真(next generation simulation, NGSIM) 车辆轨迹数据选出高质量传统人驾车状态, 并通过仿真实验验证所提协同控制策略的有效性和可行性. 由仿真实验结果可知, 所提协同控制 策略可以保证所有的网联自动车能够快速跟踪上传统人驾车行为, 为解决新型混合交通带来的新问题提供一定的理论指导和借鉴.
在线教育场景中,由于授课者与学习者处于“准分离”状态,授课者难以感知学习者的情感状态. 因此,研究面向在线教育的学习者情感识别有助于授课者改进教学策略, 同时有利于在线教育平台刻画学习者的学习偏好. 目前, 面向在线教育的学习者情感识别领域已经有许多研究成果, 从不同方面对其进行分析和总结很有必要. 首先,从离散模型、维度模型和学习者情感类别3个部分对情感表示模型进行阐述;其次,阐述面向在线教育的3 种情感测量方法以及学习者情感数据获取方法; 接着, 总结涵盖基于文本数据、面部表情、语音信号、生理信号以及多模态数据的学习者情感识别方法; 最后, 讨论当前面向在线教育的学习者情感识别研究中存在的不足和可能的解决方案, 旨在对面向在线教育的学习者情感识别相关工作进行深入分析与总结, 为相关研究者提供有价值的参考.
对于地形复杂、范围广阔的荒漠环境, 当前的地图模型存在占用存储空间过大的问题; 同时在复杂地形下, 当前的全覆盖路径规划算法能量消耗大, 无法适用于在线条件. 对此, 提出一种在线的全覆盖路径规划算法及相应的地图模型. 首先, 介绍一种变分辨率的三维栅格地图模型. 其次, 分析机器人在非平面环境下进行全覆盖任务的能量消耗问题, 得出最节约能量的覆盖方式. 在对平坦地形的覆盖中, 基于优先级覆盖的思想, 对传统的牛耕法覆盖做出改进, 拓展为8 个方向. 然后, 针对非平坦地形提出一种在线的面向地形的区域分解方法, 在全覆盖过程中根据高度将特殊地形区域分解出来单独覆盖. 在子区域内部, 对特殊地形抽象得到斜面模型, 引入地形变化函数, 形成新的优先级遍历方法, 并设计一种针对性的避障策略以进一步减少能量消耗. 最后, 对所提出的算法进行仿真验证以及机器人实验. 仿真验证和实验结果表明, 相比于其他算法, 所提出算法能显著减少全覆盖过程中的重复率以及机器人总能量消耗.
在基于深度学习的轴承剩余使用寿命(RUL)预测方法中,时间卷积网络(TCN)忽略了振动数据中未来时间信息的重要性,长短期记忆网络(LSTM)难以有效地学习振动数据的长时间序列特征. 针对以上问题,提出一种基于并行双向时间卷积网络(Bi-TCN) 和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM) 的轴承RUL 预测方法. 首先, 对多传感器数据进行归一化处理,并将每个传感器数据进行通道合并,实现多传感器数据的高效融合;然后,采用Bi-TCN和Bi-LSTM 构建并行的双分支特征学习网络, 其中Bi-TCN 提取数据的双向长时间序列特征, Bi-LSTM 提取数据的时间相关特征; 同时, 设计一种特征融合注意力机制, 该机制分别计算Bi-TCN 和Bi-LSTM 的输出权重, 以实现两种网络输出特征的自适应加权融合; 最后, 融合特征通过全连接层并输出轴承RUL 的预测结果. 利用西安交通大学轴承数据集和PHM 2012轴承数据集进行RUL预测实验,实验结果表明,与其他先进的预测方法相比,所提出方法可以准确预测更多类型轴承的RUL,同时具有更低的预测误差.
基于Transformer 的视觉目标跟踪算法能够很好地捕获目标的全局信息, 但是, 在对目标特征的表述上还有进一步提升的空间. 为了更好地提升对目标特征的表达能力,提出一种基于混合注意力的Transformer视觉目标跟踪算法. 首先, 引入混合注意力模块捕捉目标在空间和通道维度中的特征, 实现对目标特征上下文依赖关系的建模; 然后, 通过多个不同空洞率的平行空洞卷积对特征图进行采样, 以获得图像的多尺度特征, 增强局部特征表达能力; 最后, 在Transformer 编码器中加入所构建的卷积位置编码层, 为跟踪器提供精确且长度自适应的位置编码, 提升跟踪定位的精度. 在OTB 100、VOT 2018 和LaSOT 等数据集上进行大量实验, 实验结果表明, 通过基于混合注意力的Transformer 网络学习特征间的关系, 能够更好地表示目标特征. 与其他主流目标跟踪算法相比, 所提出算法具有更好的跟踪性能,且能够达到26帧/s的实时跟踪速度.
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    2024年第39卷第7期 刊出时间:2024-07-20

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      新兴交叉领域发展特邀综述
    • 郭戈,康健

      2024,39(7):2113-2124, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1788

      摘要:多智能体系统分布式优化由于其高效性、灵活性和可靠性等特点吸引了大量学者的关注,在多机器人协同控制、无线传感器网络、能源系统等领域具有广泛的应用前景.分布式优化的基本目标是利用智能体的个体目标函数梯度、自身及其邻居状态信息设计分布式控制协议,驱动所有智能体的状态或输出到全局目标函数的最优解,系统动力学是影响智能体状态演化的重要因素.鉴于此,在回顾现有连续时间分布式优化算法的基础上,根据系统动力学分类,尽可能全面地评述具有复杂动力学的多智能体系统分布式优化问题的最新研究进展,并对未来发展方向进行展望.

    • 论文与报告
    • 贾兆红,王少贵,刘闯

      2024,39(7):2125-2132, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0349

      摘要:无人机已广泛用于物流配送,具有快速投递和低成本的优势.针对远离仓库中心、交通受限制客户的需求,在车机并行配送模式上引入车载无人机以服务该类客户,提出多模式下的车辆和无人机联合配送模型及其路径优化问题.该模型融合了车机协同配送模型和并行配送模型,包括搭载无人机的卡车和独立的无人机舰队.在此基础上建立以最小化交付时间为优化目标的混合整数规划模型,并设计基于知识学习策略的多算子遗传算法来提高搜索效率.实验结果表明,与传统交付方式相比,车辆与无人机联合配送模型可显著减少交付时间.在大规模数据集上,改进的遗传算法表现出更好的性能.该研究成果可为解决物流配送中的复杂动态的“最后一公里”问题提供指导和参考.

    • 鲜斌,宋宁

      2024,39(7):2133-2141, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0892

      摘要:模型预测控制(model predictive control,MPC)已成功地应用于无人机集群的路径规划.但其存在计算量大及单步运算时间长等不足,在实时运行中往往难以获得较高的控制频率.而离线的MPC需要准确的地图信息,难以处理地图中无法预测的动态障碍物.对此,提出一种结合离线MPC全局规划与在线改进人工势场法局部规划的方法.在利用MPC方法生成安全、平滑轨迹的同时,提高无人机在动态障碍物影响下的避障能力.通过引入调节力来处理传统人工势场法的局部极小值问题,并将目标与无人机的相对距离引入斥力函数,同时改进引力函数,以改善无人机在目标点处低速徘徊的问题.此外,设计一种事件触发的无人机轨迹变更与轨迹恢复策略,使无人机仅在必要时实施动态避障行为.在此基础上,最大化利用原来的规划轨迹.仿真验证结果表明,所提出的路径规划方法能够使无人机集群安全飞行至目标点,并且具有良好的动态避障能力.

    • 杨静,石俊刚,张玉清,熊立龙,杨立兴

      2024,39(7):2142-2150, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1858

      摘要:针对多个出退勤车场的城市轨道交通线路,研究乘务任务配对问题的数学模型和算法,在满足各车场出退勤任务守恒的前提下,尽可能提高整体值乘效率.首先,考虑出退勤约束、轮换约束、用餐约束和工作量约束,构建任务段衔接网络有向图,并设计广度搜索算法搜寻满足各班种要求的候选任务池.然后,在此基础上,以乘务总值乘费用最小为目标,构建乘务任务配对问题的集覆盖模型.接着,为了提高大规模问题的求解效率,设计基于列生成思想的启发式求解算法.最后,以南昌地铁1号线为例,通过实例验证发现:所提出方法能够合理安排早班和夜班任务的出、回场方式,很好地满足了各车场夜、早任务守恒需求;相对于现行方案,有效减少了两个乘务任务,且任务段平均衔接时间减少了1分17秒;所提出模型和算法能够满足多车场出退勤需求,且保证了值乘效率,能够为实际运营提供决策支持.

    • 潘杰,郑学驰,邹筱瑜

      2024,39(7):2151-2160, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0257

      摘要:卷积神经网络的表征与预测能力往往依赖结构合理性,但其主流结构均由人工设计,存在设计难度高、算力要求强、时间开销大等问题.如何让神经网络自主搜索合理结构并节约计算资源是当前的研究重点.目前,基于部分通道连接的可微分结构搜索算法,以其高效的显存利用率在搜索速度和分类性能上表现良好.然而,其针对通道的随机采样策略易造成重要信息丢失,当通道连接不足时性能明显下降.为此,提出一种基于通道性能度量的神经网络结构搜索算法,利用注意力机制提取通道重要性系数,并以此对通道进行排序采样.此外,考虑到预热阶段导致搜索不充分,产生较大离散化误差,在结构权重连续化的过程中设计温度正则化系数,提升权重差异.实验表明,所提算法能够在节约计算资源的基础上搜索出更优的卷积神经网络结构.

    • 周栋,孙光辉,吴立刚

      2024,39(7):2161-2168, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1669

      摘要:随着航天航空技术的发展,空间目标视觉检测技术作为航天器智能在轨服务的重要技术支撑,获得了国内外研究学者的广泛关注.考虑到太空中恶劣的光照条件以及未知的动态场景,空间目标视觉检测的鲁棒性问题亟待深入研究.首先,提出一种黑盒迁移实例攻击方法,将图像识别领域的对抗样本攻击方法应用于空间目标检测任务,实现对EfficientDet目标检测模型的欺骗攻击;同时,提出一种协同防御策略,将对抗训练和SRMNet去噪器相结合,有效增强目标检测模型的鲁棒性.实验结果表明,所提出防御策略不仅能够成功抵御对抗样本攻击,还能取得高于原始空间目标检测模型的检测精度.

    • 李岩,钱谦

      2024,39(7):2169-2176, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2076

      摘要:哈里斯鹰优化算法(Harris Hawks optimization,HHO)存在探索能力和开发能力平衡性不足等问题,导致算法收敛速度较慢,寻优精度较低,容易陷入局部最优.针对这些问题,引入多种群策略解决初始化种群单一的问题,提出基于多种群的多能量策略模拟两只体能不同的猎物的逃跑过程,使两个种群向不同的方向进化,以提高探索阶段与开发阶段的搜索能力.此外,协同量子化策略的加入在迭代前期可避免算法陷入局部极值,在迭代后期可提高算法的寻优精度.最后,通过对测试函数的优化结果进行分析可以得出,与其他一些经典或最新的算法相比,改进后的算法可大大提高最优解的收敛速度和寻优精度,同时具有更强的跳出局部最优的能力.

    • 李翔,何淼,罗海波

      2024,39(7):2177-2185, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0084

      摘要:基于视觉的行人检测是目标检测中的重要研究方向.如今主流的基于锚框的行人检测器输出的结果是大量冗余的,在结果输出之前需要对冗余预测进行非极大值抑制,因而非极大值抑制的效果将直接影响检测器的性能.行人检测任务中最大的挑战在于目标之间互相遮挡的现象,而严重重叠的目标使得传统的基于固定阈值的非极大值抑制方法难以在高召回率与低虚警率之间取得平衡.针对以上问题,提出一种根据重叠度自适应收缩预测框的非极大值抑制方法.根据对应目标的重叠度将预测框进行自适应的收缩,以降低预测框之间的重叠度.对收缩后的预测框进行非极大值抑制,可避免高重叠预测框对处理结果的影响.此外,指向性不明确的预测框将影响本算法的性能,为此提出一种中心点排斥损失函数,通过在重叠框的中心点之间施加排斥力来减少介于两目标之间的指向性不明确的模糊预测框数量,增强自适应收缩非极大值抑制算法的效果.仿真实验结果表明,所提算法可以有效提升基于锚框的检测器对重叠行人目标的检测性能.

    • 杨启尧,彭冬亮,蔡建平

      2024,39(7):2186-2194, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2107

      摘要:针对一类复杂非线性系统,提出一种新型自适应快速非奇异终端滑模控制(IAFNTSMC)方法,用以解决其在输出时变约束及量化输入情形下的轨迹跟踪问题;利用鲁棒自适应方法处理扰动不确定性,并结合反演策略和终端滑模策略设计控制器;构造一种新型的时变约束障碍Lyapunov函数,用于实现对系统的输出误差进行随时间变化的幅值约束;为提高闭环系统的误差收敛速度,提出一种新型的滑模面构造方案.所提控制方法能够保证闭环系统的输出跟踪误差快速收敛到约束边界内,并确保闭环系统所有信号有界.数值仿真验证了所提方法的有效性.

    • 李欣,蔡光斌,吴彤,杨芊

      2024,39(7):2195-2204, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2186

      摘要:针对复杂环境下无人机集群队形变换与编队控制问题,提出一种可抑制外部干扰的无人机集群队形变换策略,设计基于滑模的编队控制方法.首先,考虑无人机集群中存在多个领导者,提出一种“双层领导者-跟随者”无人机集群协同队形变换控制策略,实现障碍环境下的编队队形变换;然后,基于图论、一致性理论和滑模控制理论设计针对无人机集群存在外部干扰条件下的从机时变编队控制律,能够实现无人机编队按几何参数和几何图案连续变化;其次,通过构造Lyapunov函数证明在扰动条件下多领导者无人机集群系统队形变换的稳定性;最后,利用数值仿真验证所提出队形变换控制方法的有效性.

    • 马江涛,宋燕

      2024,39(7):2205-2214, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1849

      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$H_2$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.

    • 李小华,包海强,刘辉

      2024,39(7):2215-2223, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1537

      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$H_\infty$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$H_\infty$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$H_\infty$控制器,同时解决非线性系统在有界稳定情况下难以设计$H_\infty$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.

    • 陈军,赵众

      2024,39(7):2224-2232, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0987

      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.

    • 孟芸,廖世龙,王萍,黄鹤,杨盼盼

      2024,39(7):2233-2241, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2002

      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.

    • 王姝,魏楠,孟思彤,王福利

      2024,39(7):2242-2250, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1811

      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.

    • 张志强,储昭碧,陈立平,杨清宇

      2024,39(7):2251-2258, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1519

      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.

    • 丁锋,郑嘉芸,张霄,徐玲

      2024,39(7):2259-2266, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1867

      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.

    • 贾亚鹏,赵琦,郑元世

      2024,39(7):2267-2274, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1869

      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.

    • 陈昭宇,范洪博,马美燕,赵艺博

      2024,39(7):2275-2283, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2003

      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.

    • 张万达,阴艳超,顾文娟,唐军

      2024,39(7):2284-2294, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1732

      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.

    • 何杜博,孙胜祥,梁新,谢力,张侃

      2024,39(7):2295-2304, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0127

      摘要:针对多目标回归中的特征选择问题,提出一种基于自适应图学习的多目标特征选择算法,在单个框架中同时考虑3种关系结构:输入特征与目标输出、不同目标输出以及样本间的相关结构,并基于上述结构信息进行特征选择.首先,在传统稀疏回归模型中对系数矩阵施加低秩约束,利用低秩学习对特征间相关性以及目标间的依赖关系进行解耦学习;然后,构建基于样本局部结构信息的自适应图学习项,充分利用样本间的相似结构进行特征选择;进一步地,引入基于输出相关性的结构矩阵优化项,使模型能够更加充分地考虑目标间的相关性;最后,提出一种交替优化算法求解目标函数,并从理论上证明算法的收敛性.在公开数据集上的实验表明,所提方法相较于现有主流的多目标特征选择方法具有更好的性能和适用性.

    • 刘光辉,王秦蒙,孟月波,陈廷廷,张娅琳

      2024,39(7):2305-2314, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1753

      摘要:诸如夜间等低光场景下的行为识别对于安防、自动驾驶等领域具有重要意义,针对现有方法在低光环境下识别效果不佳、鲁棒性较差等问题,提出一种基于特征引导的多模态聚合低光环境行为识别方法(MALNFG). 首先,设计分层骨架特征融合网络(HSFIE),利用光照增强算法提升低光场景的骨架提取能力,采用层次化时空特征融合策略获取侧重于人体行为本身表达的动作特征,改善低光场景下因骨架缺失造成的精度下降问题;其次,设计高效表观特征提取模块(EAFEM),采用零参数时间位移模块在2D特征提取网络上高效捕捉包含丰富场景信息的时空特征;接着,设计特征引导多模态聚合网络(MNF),利用特征引导策略执行骨架特征与RGB表观特征的深层信息交互,实现行为特征的全面性表征;最后,采用全连接层进行特征分类,完成行为识别.实验结果表明,所提出方法可以较好地适用于低光环境下的人体行为识别任务.

    • 刘颖,李旭,吕政,赵珺,王伟

      2024,39(7):2315-2324, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1752

      摘要:时间序列数据广泛存在于工业、医疗等应用领域,由于其时序相关性强、特征空间维度大,使得传统的时间序列分类方法普遍存在精度不足和需要复杂特征工程等问题.充分考虑深度神经网络在处理复杂时序数据上的优越性以及决策树方法拟合数据能力强的优势,提出一种基于残差网络和概率决策树的端到端统一深度学习模型.该模型利用残差网络从原始时间序列中提取高级特征,为了更好地建立时序数据特征与类别标签间的映射关系,将概率决策树融入至残差网络的分类层.同时,设计随机子空间的集成策略,缓解由于残差网络的深层结构产生的过度拟合现象,并给出联合优化模型分裂参数和预测参数的迭代优化方案.在大量的基准数据集和工业案例上进行实验和分析,实验结果表明,所提出模型的分类性能优于传统方法与其他深度学习方法,且可有效提高残差网络的泛化能力.

    • 陈伯谦,王坚

      2024,39(7):2325-2333, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1994

      摘要:针对领域知识图谱具有严格的模式层和丰富的属性信息的特点,提出一种融合概念和属性信息的领域知识图谱补全方法.首先对领域知识图谱模式层中的概念使用可建模语义分层结构的HAKE模型进行嵌入表示,建立基于概念的实例向量表示;其次对数据层的实例三元组和属性三元组进行区分,通过注意力机制对实例的属性和概念进行融合,建立基于属性的实例向量表示;最后对基于概念和基于属性的实例向量表示进行联合训练以实现对实例三元组的评分.使用基于DWY100K数据集构建的知识图谱、MED-BBK-9K 医疗知识图谱和根据某钢铁企业设备故障诊断数据构建的知识图谱进行实验,结果表明所提出方法在领域知识图谱补全中的性能优于现有知识图谱补全方法.

    • 郑思宇,黄敏,蒋松辰,尹明强,张宇鑫,孙秋野

      2024,39(7):2334-2344, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2113

      摘要:为解决由区域配送中心和不同地点前置仓构成的多地点库存系统的动态调拨问题,建立以最小化总成本为目标,考虑紧急和预防纵向调拨、紧急横向转运的多地点库存动态集成调拨模型.由于模型的非线性特征,设计一种嵌入贪婪紧急横向转运修复策略的鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm embedding greedy emergency lateral transshipment repair strategy,GELTR-WOA).通过基于现实场景产生的不同规模算例的数值实验,验证算法的有效性.最后,探究加入紧急横向转运对系统运作成本的影响,并分析单位缺货损失、单位运输成本等因素对调拨策略的影响,从而为电商企业提供库存管理建议.

    • 芈菁,张旭秀,闫涵

      2024,39(7):2345-2353, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1907

      摘要:行人轨迹预测在自动驾驶和社交机器人等领域有着广泛的应用.对行人间复杂的交互关系进行有效建模是提高轨迹预测准确性的关键问题.然而,基于图神经网络的方法建模行人间的复杂交互时,存在行人间交互关系不会随着时间推移而改变,并且图模型无法自适应地调整网络参数,导致预测轨迹与真实轨迹偏差较大.为此,提出基于动态进化图的行人轨迹预测方法,设计动态特征更新(DFU)以定义行人间的动态特性,对行人间动态交互进行建模以构建时间域的网络动态性,提升对行人间复杂交互关系建模的能力.采用进化图卷积单元优化编码器,灵活进化图模型网络参数,增强图模型的自适应能力.研究结果表明,在预测8个时间步长下,与STGAT模型相比,所提出模型在两个公开数据集(ETH和UCY)上取得了更好的性能,平均位移误差降低12.26%,最终位移误差降低14.10%.

    • 桑海峰,刘泉恺,王金玉,陈旺兴

      2024,39(7):2354-2362, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2229

      摘要:行人轨迹预测是实现在城市内完全自动驾驶的重要支撑,并且广泛应用于机器人路径规划、自主巡航等领域.驾驶视角下交通场景复杂多变、行人未来位置不确定性大,只考虑观测轨迹信息预测行人轨迹会有较大位移误差.针对这个问题,提出一种多信息融合网络(multi-information fusion network,MIFNet)来预测驾驶视角下未来行人轨迹的多种可能.MIFNet在观测轨迹信息的基础上引入姿态信息和光流信息,分别采用骨架序列重组和划分局部光流的方法避免遮挡造成的信息失真.为了更有效地融合这些信息,提出一种基于信息评价的跨信息融合注意力机制,综合考虑了预测过程中不同信息间的重要程度和同一信息间不同特征的重要程度.MIFNet在PIE数据集上预测1.5s的平均位移误差取得了最佳成绩,在JAAD数据集1.5s的长时轨迹预测任务中预测误差最小,并且模型参数量、推理时间较最新模型大幅度下降.

    • 徐泽水,钱渝,李铭,缑迅杰

      2024,39(7):2363-2374, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1860

      摘要:循环经济作为应对资源短缺威胁和绿色低碳转型需求的新型经济发展模式,正受到越来越广泛的关注.为了推动这一计划的实践进程,众多举措被提出并付诸行动,废旧物资循环利用体系建设是其中之一.考虑到与此类问题相关的决策过程中通常涉及多方面的制约因素且需要平衡各方意见,提出一种基于语言偏好序和拓展TOPSIS的多属性群决策方法.首先,利用数据挖掘和自然语言处理等技术,对相关新闻网站进行爬虫并获得大量的公共数据,再通过关键词提取和聚类确定决策属性及其权重;然后,采用基于多准则相互评估矩阵的专家互评方式,对参与决策的专家完成赋权;接着,运用语言偏好序、拓展的TOPSIS方法以及最小-最大优化模型依次实现决策信息表征、个体排序和集体排序的完整决策过程;最后,为了验证所提出方法的适用性,将其应用于废旧物资回收站点设置方案选择的实例,并进一步通过比较分析对其优势和特点展开具体说明.

    • 谭春桥,苏小琴

      2024,39(7):2375-2384, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1988

      摘要:针对仿冒商进入市场引起的消费者权益难以保证,正品市场份额被抢占,正常的市场秩序受到破坏等问题,在考虑同时受欺骗型和非欺骗型仿冒商威胁的情形下,正品制造商通过零售商进行转售或自有渠道直销的两种销售模式,建立Stackelberg博弈对比研究正品制造商的两种销售模式的均衡结果,分析正品制造商的销售模式选择策略,探讨其销售模式选择策略对两类仿冒商的打击效果以及对消费者剩余和社会福利的影响.研究结果表明:正品制造商可能不会为了维护消费者利益而选择直销模式;正品制造商选择直销模式的意愿随消费者在转售模式下对正品和欺骗型仿冒品的感知质量及欺骗型仿冒品质量的提高而减小,随非欺骗型仿冒品质量的提高而增大;正品制造商选择直销模式总能有效打击非欺骗型仿冒商,然而,对欺骗型仿冒商而言,在一定条件下,正品制造商会选择转售模式并容忍欺骗型仿冒商的存在;正品制造商选择直销模式能够提高消费者剩余和社会福利.

    • “边缘智能前沿与进展”专栏
    • 侯祥鹏,兰兰,陶长乐,寇小勇,丛佩金,邓庆绪,周俊龙

      2024,39(7):2385-2404, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2024.0206

      摘要:随着万物互联时代的到来,边缘设备规模急剧增加,海量数据在网络边缘产生,人工智能技术的飞速发展为分析和处理这些数据提供了强大的支撑.然而,传统云计算的集中处理模式难以满足用户对任务低时延和设备低功耗的需求,并带来数据隐私泄露的潜在隐患.与此同时,嵌入式高性能芯片的发展显著提升了边缘设备的计算能力,使其能够在边缘侧实时处理部分计算密集型任务.在此背景下,边缘计算和人工智能有机融合,孕育了一种新的计算范式:边缘智能.鉴于此,聚焦边缘智能与协同计算的前沿与进展,首先概述边缘计算、人工智能和边缘智能的相关背景、基本原理与发展趋势;然后从训练、推理和缓存3个方面回顾面向单个设备的边缘智能方法;接着从架构、技术和功能3个维度介绍多个设备合作实现边缘智能协同的相关工作;最后总结边缘智能在工业物联网、智慧城市和虚拟现实等领域的广泛应用.

    • 尹璐,周俊龙,孙晋,吴泽彬

      2024,39(7):2405-2413, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1055

      摘要:任务执行时长的不确定性是设计任务调度算法时的一个重要问题,关系到调度方案能否满足任务的截止时间要求.鉴于此,研究不确定性感知的边缘计算任务调度问题,以最小化边缘提供商开销为优化目标建立任务调度问题的优化模型.该模型将任务执行时长建模为随机变量并推导出任务完成时间的完整概率分布,引入关于任务截止时间的概率约束,以可调节的概率阈值保证任务按时完成.为求解该问题,进一步提出基于蝙蝠算法搜索策略的元启发式算法,包含两个关键的算法组件,映射算子实现蝙蝠空间与调度解空间的关联,评估算子实现候选解可行性的判定和优化目标值的计算.基于对比实验的仿真结果表明,所提出算法能够得到高质量的任务调度方案.

    • 欧阳元兵,罗亦鸣,李宇诗,王皓,潘昱杉

      2024,39(7):2414-2420, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1583

      摘要:由于稳态视觉诱发电位的脑机接口(SSVEP-BCI)具有高准确性、高传输速率且无需训练,用户需要花费大量精力专注于视觉刺激以产生足够强的SSVEP,其中高亮度、频繁的低频刺激和单一任务十分容易使用户产生疲劳.针对用户疲劳问题,提出一种针对SSVEP-BCI的实时疲劳检测系统,该系统包括一个可穿戴式脑电设备的硬件设计和实现以及基于支持向量机的分类算法.基于该系统,对用于疲劳检测准确性的熵进行研究,并发现模糊熵与近似熵在检测中具有一致性,在疲劳变化微弱的情况下模糊熵变化更突出,而在疲劳变化明显的情况下近似熵的变化更显著.此外,对前额和枕叶信号进行比较,发现前额信号的分类准确性通常高于枕叶信号,同时复合准确性高于任何一种单独使用时的准确性.

    • 邓子亨,李敏希,沈大伟,邹建伟,邓庆绪

      2024,39(7):2421-2430, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1242

      摘要:随着全球老龄化和呼吸系统疾病增加,无创呼吸机使用场景逐渐从医院转向日常家庭,因此迫切需要呼吸机具备更强的自主适应能力,以针对不同病症进行个性化治疗.然而,目前呼吸机产品智能化程度较低,并主要受制于呼吸机对患者呼吸状态的识别能力与针对性调节呼吸机参数的自适应能力.针对以上现状,结合感知融合、深度学习等相关技术,设计并实现一套基于感知融合的无创呼吸机自适应算法.算法包括两个部分:基于深度学习的参数初始化算法和基于深度学习的逐步滴定算法.参数初始化算法根据患者历史呼吸数据,对呼吸机通气模式和参数进行初始化;逐步滴定算法在参数初始化的基础上,通过多种传感器实时检测患者状态参数变化,并根据状态参数对呼吸机进行调节,直至整个治疗环节结束.最后在仿真平台上对所提出的自适应算法进行不同呼吸症状、漏气情况的仿真实验,结果表明所提出算法在分类准确率与回归精度等多个指标上均优于现有同类型工作,有望加快呼吸机智能化进程,为患者提供个性化治疗的可能性.

    • 渠超洋,韩建军

      2024,39(7):2431-2437, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1003

      摘要:随着数据量的爆炸式增长,边缘计算在大数据处理中的作用愈加重要.现实应用中产生的数据通常建模表示成高阶增量式张量的形式,增量式张量Tucker分解是一种高效挖掘高阶海量数据中隐藏信息的方法.针对传统增量式张量分解忽视张量模特征对分解过程的影响、分解结果不能较好保留原始数据特征的问题,提出一种基于模特征的增量式张量Tucker分解方法ITTDMC(incremental tensor tucker decomposition based on mode characteristics).首先,用模长增量决定增量因子矩阵更新顺序,以此降低更新顺序带来的重构误差;其次,根据模熵变化比决定增量因子矩阵更新权重,使分解结果更准确保留各模特征;然后,将过往时刻的模特征和更新参数记录在指导张量中,遇到模特征相似的增量数据时直接使用来指导张量中参数的更新,避免重复计算,降低时间开销;最后,在合成和真实数据集上进行大量的实验,实验结果表明ITTDMC在模特征明显的数据集上能显著降低(最高可达29%)增量式张量的重构误差.

    • 高志浩,李静,祝铭,刘彤阳,鲁瑞

      2024,39(7):2438-2446, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1599

      摘要:在云计算和边缘计算环境中,通过提取和组合可用的服务以满足用户需求已成为常见的做法.然而,当前的方法难以应对由于用户需求变化或外部环境变动导致的组合失效问题.为了应对这一挑战,提出一种边缘计算环境中基于规划图的服务组合及其修复方法.首先,结合移动路径模型和规划图方法完成服务组合过程,通过规划图的构建可以有效地评估和选择适合用户需求的服务组合.当服务集合发生变化或用户目标更改时,能够在现有的规划图基础上生成新的解决方案,以满足用户的需求.这种修复方法能够实时适应云边环境中的变化,提高系统的灵活性和可靠性.经过实验测试发现,所提出的修复方法相较于重新规划具有更好的性能表现,并验证了修复方法在组合失效问题上的有效性和实用性.

    • 刘孝保,李佳炜,刘鑫,易斌,顾文娟,阴艳超,姚廷强

      2024,39(7):2447-2456, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0497

      摘要:针对流程工业生产过程中因工序间相互耦合、工艺数据量庞大且处理时延高而导致的工艺参数优化实时性难以保证的问题,提出一种基于端边云协同和MIRF_WPSO的流程工艺参数自适应实时优化模型.首先,基于边缘计算技术搭建多源异构流程工艺参数端边云协同实时优化架构;其次,构建基于互信息随机森林MIRF和自适应惯性权重粒子群WPSO的工艺参数优化算法MIRF_WPSO,并将MIRF_WPSO算法部署在边缘端以实现工艺参数的实时优化,同时通过在云端部署自更新机制来实现边缘端算法模型的自感知更新,从而形成集算法训练-更新-调用的端边云高效协同自动化闭环网络;最后,搭建实验平台,实验结果表明,“端-边-云”协同模式可以有效缓解云端计算压力,能够实时、高效地对流程工艺参数进行自优化调控,将质量指标平均标偏从1.86%降到1.25%,优化速度提高11.4%,为流程工业生产过程智能化进一步发展提供新的思路.

    • 许驰,唐紫萱,金曦,夏长清

      2024,39(7):2457-2464, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1243

      摘要:针对多终端、多边缘服务器场景下异构工业任务的端边协同处理问题,提出一种基于李雅普诺夫优化和深度强化学习的多任务端边迁移算法.首先,以联合优化任务迁移决策、迁移比例和传输功率为目标,充分考虑计算频率、传输功率、长期能耗和任务截止期等约束,构建系统长期平均开销最小化问题;由于问题中长期目标及约束中变量在不同时隙相互耦合,难以求解,基于李雅普诺夫优化理论,将长期平均开销最小化问题解耦为独立时隙的策略优化问题;通过马尔可夫决策过程建模,并采用双层竞争深度神经网络架构,提出基于深度强化学习的多任务迁移算法.实验结果表明,所提算法能够稳定收敛,并在长期能耗约束和任务截止期要求下有效降低系统长期平均开销.

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    • 朱建勇, 张琳, 陆荣秀, 杨辉

      采用时间:2024-06-09  DOI:

      摘要:针对多级子工艺稀土萃取生产采用人工根据经验逐级调药的方式, 容易导致人工循环调药、生产指标波动大的问题, 提出了一种基于 Laguerre 函数的分布式模型预测控制方法调节药剂量. 首先基于多稀土组分萃取机理建立具有串联结构的分布式状态空间方程, 然后拓展成嵌有积分器的增广状态空间模型;其次, 利用多组分稀土萃取中各级子工艺仅与其上游子工艺存在耦合的特点, 构造一种具有输入约束的非迭代递阶求解分布式药剂量目标优化函数;接着, 由于采用较大的预测时域能够实现更高的控制精度, 但会急剧增大其计算量. 为此, 利用 Laguerre 函数表示控制增量, 将原目标函数转化为含有 Laguerre 系数的目标函数, 并利用二次规划进行求解.这种方法使得计算量与预测时域无关, 而仅与 Laguerre 函数的系数数量有关, 不会随着预测时域的范围改变. 仿真实验表明本文所提方法的有效性.

    • 闫敬, 张诗杭, 关新平, 杨晛, 罗小元

      采用时间:2024-06-06  DOI:

      摘要:水下无人系统跨域协同控制,旨在通过传感器融合、跨域通信、数据处理等技术和方法,突破水下单一传输介质限制,实现水下物理单元跨域信息交互和任务协同. 它是未来海上无人系统发展的趋势,对提升海上无人系统智能化与自主化至关重要. 目前,水下无人系统跨域协同控制理论研究还不成熟,在任务部署、信息交互、路径规划与多机控制等层面面临诸多待解决的难题. 鉴于此,本文详细阐述了海空跨域协同下的水下无人系统架构与主要特征,分析了水下无人系统跨域协同控制面临的挑战与关键问题. 梳理总结了水下无人系统跨域协同国内外发展现状,综述了水下任务部署、信息交互、导航制导与协同控制层面的研究进展. 最后,对水下无人系统跨域协同控制未来值得深入探究的方向,进行了总结与展望.

    • 李志勇, 谈世磊

      采用时间:2024-06-06  DOI:

      摘要:针对有限通信带宽下的多智能体系统最优资源分配问题, 研究了一种周期事件触发的分布式优化算法. 在连续时间型分布式加权梯度算法上, 通过一种新的李雅普诺夫函数综合出一种事件触发通信机制, 其触发器只需以一个固定周期采样自身状态信息并评估触发条件以判断是否需要进行通信, 稳定性分析表明提出的分布式优化算法以指数速率收敛到最优解. 这种周期事件触发机制不仅自然地排除芝诺行为, 而且不需要触发器进行实时的检测. 最后数值仿真验证了所提出分布式事件触发优化算法的有效性.

    • 付荣荣, 李林玉, 孟云, 刘冲, 路斌, 文桂林

      采用时间:2024-06-06  DOI:

      摘要:针对运动想象脑电信号解码问题提出了因果稀疏特征优化方法,旨在选择因果判别特征以增强其解码准确性。首先,利用希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform, HHT)提取脑电信号各通道中的边际谱能量。然后,运用样本重加权去相关性算子(Sample Reweighted Decorrelation Operator, SRDO)对特征进行加权优化,以消除干扰及冗余特征与识别运动想象的判别特征间的虚假关联。在此基础上,利用亲和传播(Affinity Propagation, AP)聚类算法开发特征在空间分布中的潜在关系,并结合迭代稀疏分组Lasso (iterative Sparse-Group Lasso, iSGL),通过同时考虑组内与组间特征的重要性,对特征进行优化,以提升运动想象脑电信号的解码准确率。最后,利用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)在二分类运动想象实验数据集上进行了5折交叉验证,实验结果显示其平均准确率达到了92.30%,与原特征相比提升近4%。此外,通过与不同方法的对比实验,也充分证明了本研究提出方法的优越性,表明该方法可以作为一种推动脑-机接口发展的有力解决方案。

    • 于传合, 高卫华, 李树奎, 葛骑岐

      采用时间:2024-06-04  DOI:

      摘要:水下潜器凭借其强机动性与自主性,已成为海事搜索救援中的必要设备. 现有研究普遍通过随机部署潜器方式来实现给定水域目标探测,并没有从理论上对探测航迹与队形进行建模分析. 本文首先证明了随机选择起点和移动方向的潜器,直线航迹是实现最大覆盖和最大目标探测概率的最优航迹. 基于上述探测航迹,采用测度理论建立了面向水下搜索救援的潜器探测模型. 进一步,考虑潜器通信损耗,证明了潜器感知区域在相切时是最优的探测队形,并严格分析了潜器编队夹角、间距、移动速度与采样周期对目标探测概率的影响. 最后仿真结果验证了所构建模型与方法可以有效的提高目标的探测概率.

    • 李艳恺, 陈晨, 刘丁, 穆凌霞, 黄伟超

      采用时间:2024-06-02  DOI:

      摘要:本文主要研究了基于动态输出反馈的离散Markov跳变系统有限时间 $H_{\infty}$ 控制问题. 针对实际系统中状态不可测和存在外界扰动的情况, 提出了动态输出反馈控制策略, 同时基于有限时间 $H_{\infty}$ 控制理论和Markov跳变系统理论, 分析闭环系统的稳定性并利用线性矩阵不等式 (LMI) 技术获取可行的充分条件. 所提方法给出较为宽松的矩阵不等式解耦方案, 具有较大的适用范围. 最后, 通过数值案例验证所提控制方案的有效性.

    • 唐进君, 蒋艾佳, 李明洋, 王超, 孔德兰

      采用时间:2024-06-02  DOI:

      摘要:入口匝道控制作为高速公路主动管控的重要技术之一,能够有效解决高速公路合流区拥堵问题,合理的控制策略是保证控制效果的前提。本文提出一种基于加点策略的Kriging辅助模拟退火遗传优化二型模糊控制方法,该方法能够兼顾高速公路主线和匝道的运行性能,基于二型模糊逻辑进行控制策略推理,结合变论域思想和搜索算法调节模糊控制参数,并通过加点更新的代理模型来解决仿真优化中耗时过大的问题。以济南绕城高速为实例,对比验证了上述控制方法的有效性和优越性,并针对不同的流量场景设计不同的控制方法。实验结果表明,所设计的控制策略应用于拥堵情况下,能够在匝道约束内有效优化主线运行状态,在非拥堵情况下能够在节约计算资源与成本的同时,进一步提升主线和匝道的运行性能。

    • 陈梅, 马学艳, 钱罗雄, 张锦宏, 张弛

      采用时间:2024-06-02  DOI:

      摘要:针对现有的不完备多视图聚类方法存在无法准确利用缺失视图的潜在信息和未能充分利用视图间的互补信息以及高阶相关性等问题。本文提出了一种新的基于多级自表示约束的不完备多视图聚类CMLC (incomplete multi-view Clustering based on Multi-Level self representation Constraints)。CMLC利用公共潜在表示来恢复缺失值从而有效获取缺失部分的潜在信息。为了获得多视图数据的统一低秩表示,CMLC首先通过多级自表示约束来捕获多视图数据内部的一致信息和视图间的互补信息,同时利用多级误差表示提高模型对噪声的鲁棒性,接着通过张量对数行列式来捕获视图间的高阶相似信息,最后引入距离正则项来捕获数据的局部信息。与九个对比方法在多种缺失率下的六个仿真不完备多视图数据集上进行实验对比,结果表明CMLC均获得了最好的聚类性能。

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    • 毛剑琳, 李昊楠, 张凯翔, 张书凡, 付丽霞

      优先出版时间:2024-06-06  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1514

      摘要:针对多机器人路径鲁棒规划时存在节点耦合度高导致求解成功率低的问题,提出一种基于耦合度矩阵的安全区间多机器人路径k鲁棒规划算法(Coupling degree matrix based k-Robust Safe Interval Path Planning, CkR-SIPP)算法。首先,根据路径规划方案统计全局地图节点耦合度信息形成耦合度矩阵,在规划过程中不断更新该矩阵。其次,引入安全区间避免机器人之间发生冲突,采用带k时间扩展的A*算法作为多机器人底层路径规划算法,其中k为设定的鲁棒因子,可在多机器人的时空关系中处理鲁棒规划问题。同时,以耦合度矩阵中信息作为寻路约束反馈给带k时间扩展的A*算法,尽量避免耦合度高的节点。最后,按照高优先级到低优先级的顺序,完成所有机器人的路径规划。在Benchmark地图上进行仿真测试,其结果表明,本文提出的CkR-SIPP算法可以有效提高多机器人路径k鲁棒规划系统的方案可靠性,较kR-SIPP算法平均提高19.2%。

    • 毛腾, 褚菲, 王建文, 王福利

      优先出版时间:2024-06-06  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1481

      摘要:由于生产环境及运行参数等因素的影响,煤泥浮选过程工况波动剧烈,导致产品质量下降,甚至发生异常工况.针对此问题,本文提出一种基于分布式混合贝叶斯网络的煤泥浮选过程安全运行与产品质量一体化控制方法.利用分布式建模思想,深入分析煤泥浮选过程,将其划分为若干相互关联的局部模块并建立相应的局部混合贝叶斯网络模型,进一步结合过程知识和关联变量,确定煤泥浮选过程的全局混合贝叶斯网络模型,有效提升建模的效率和精度.该模型在离散贝叶斯网络的基础上,通过引入连续节点提升控制决策的推理精度.当煤泥浮选过程发生异常工况时,通过贡献图算法识别导致异常工况的局部模块,利用贝叶斯推理获取安全运行控制决策,消除异常工况;在此基础上结合模拟退火算法获取产品质量控制决策,提升产品煤质量,实现煤泥浮选过程的安全运行与产品质量一体化控制.最后,通过煤泥浮选过程仿真实验验证本文所提方法的有效性.

    • 牟淼, 赵小强

      优先出版时间:2024-06-05  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1455

      摘要:基于邻域保持嵌入(neighborhood preserving embedding, NPE)的故障诊断算法由于其能够有效的提取过程数据的局部信息而被广泛应用,但是典型的NPE方法对参数选择和噪声等离群点敏感,同时忽略了过程数据的全局信息。因此,提出了一种基于鲁棒低秩自适应邻域保持嵌入(robust low rank adaptive neighborhood preserving embedding, RLANPE)的故障诊断算法。该方法将自适应邻域嵌入、投影学习和低秩表示集成到一个框架中,在获得全局最优解的同时能有效提取数据的局部信息;进一步地,为了探索数据的全局信息并减轻异常值的影响,对RLANPE施加了低秩表示约束,以增强RLANPE的特征提取能力和鲁棒性;此外,对RLANPE引入了基于 范数的投影约束,以从复杂的数据中选择最有判别力的特征;最后给出了RLANPE的计算复杂度分析。三个合成数据集验证了所提方法具有好的降维效果和结构保持能力,在田纳西伊斯曼过程中的平均故障检测率可达83.72%,相比对比算法提高了近3%。

    • 李儒博, 邓旭东, 刘翱, 任亮

      优先出版时间:2024-06-05  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1142

      摘要:为提高移动机器人履行系统(robotic mobile fulfillment systems,RMFS)的订单拣选效率,研究了RMFS补货货品存储分配问题。以最大化所有货架上货品之间的关联度总和为目标构建了混合整数规划模型,设计了求解问题的大规模邻域搜索算法,采用贪婪算法构造初始可行解,结合问题特征定义了破坏算子和修复算子,并利用数值实验验证了大规模邻域搜索算法的有效性。结果表明,在贪婪算法生成初始解的基础上,大规模邻域搜索算法能有效提高解的质量,在中等和大规模算例上平均提高了37.4%和21.5%。并且相比变邻域搜索算法具有更好的优化效果,在中等和大规模算例上平均提高了8.9%和10.3%。此外,利用参数分析实验研究了货架数量、货位数量以及货品分散程度对目标函数值的影响。

    • 安艺萌, 党耀国, 杨德岭, 王俊杰, 冯宇

      优先出版时间:2024-06-05  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1748

      摘要:准确识别大气污染下健康风险的主要经济-社会要素,对于环境质量管理与健康风险防控具有重要意义.通过对长江三角洲(YRD)城市群PM2.5污染进行空间相关性分析,发现城市间PM2.5污染存在显著的正向空间依赖性.鉴于区域大气污染具有空间临近效应和时间趋势特征,针对现有灰色关联模型未能将面板数据整体特征与不同维度趋势特征相整合的问题,本文提出了面板数据灰色面角关联模型(GDAIM),以识别空间临近区域PM2.5健康风险的主要影响因素.通过构建三维数据网络曲面并研究曲面夹角关系,构建了面角差异性测度公式,给出了GDAIM建模过程.以YRD地区PM2.5污染``高-高"聚集区为研究对象,运用GDAIM梳理该区域PM2.5健康风险与经济-社会因素间的关联关系.结果表明,颗粒物和二氧化硫排放是影响YRD地区PM2.5健康风险的主要因素,其次是乡村人口数量和氮氧化物排放.研究结果可为大气污染联防联控战略制定提供理论支持.

    • 张祎邢, 刘峥, 韩红桂

      优先出版时间:2024-06-05  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1591

      摘要:针对膜生物反应器(membrane bio-reactor, MBR)污水处理工艺易受到进水水量、水质波动等外部干扰因素的影响导致膜透水率难以准确测量的问题,提出了一种基于自适应鲁棒模糊神经网络(adaptive robust fuzzy neural network, ARFNN)的膜透水率软测量模型。首先,构建了一种对称抗噪损失函数,降低了模型对外部干扰的敏感度,提高了软测量模型的鲁棒性;然后,设计了一种自适应梯度下降算法,动态优化模型参数,提升了软测量模型的检测精度;最后,利用李雅普诺夫函数验证了ARFNN的收敛性,分析了模型的鲁棒性,保证了模型的收敛速度和抗干扰能力。将所设计的基于ARFNN的膜透水率软测量模型应用于实际的污水处理过程中,实验结果表明,在有外部干扰的情况下,该模型不但能够实现膜透水率的在线检测,而且可以获得较高的检测精度。

    • 杨和星, 赵清杰, 王鑫, 付康

      优先出版时间:2024-06-05  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2024.0035

      摘要:针对多节点深空探测器附着小天体过程中的任务重规划问题,研究了规划约束模型和重规划算法.基于多节点协同工作机制和复杂时间约束形式,定义了时间约束与系统图表示,构建了描述探测器系统的分层约束图并提出了多节点探测器附着任务分层验证及搜索重规划算法.该算法结合二分思想和动态规划思想,具体包括分层时延满足验证机制和分层约束搜索算法两部分.通过对约束进行不同粒度的分级存储,建立了突发约束的时延满足验证机制.对于整体时延无法满足全部约束的情况,基于约束点的分级匹配方法,设计了多粒度约束搜索算法.仿真实验表明所提出的算法能够快速生成时间约束损失代价最小的重规划结果,以满足深空探测场景下的实时自主决策需求.

    • 吴雨瑶, 李雪芳, 刘万泉

      优先出版时间:2024-06-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2024.0063

      摘要:本文研究了存在惯性参数不确定性和外部干扰的刚体航天器系统的预设时间姿态跟踪控制。基于刚体航天器的二阶全驱动力学模型,利用全驱系统理论,构造了一种有限时间扩张状态观测器。在此基础上,通过引入可调参数,设计了一种新型的可调预设时间姿态跟踪控制策略。该控制策略的优点是控制系统状态的收敛时间不仅小于预设时间上界,还可以通过引入的控制参数直接调节其快慢。利用Lyapunov稳定性理论,本文证明了扩张状态观测器的收敛性和闭环控制系统的稳定性。最后,通过数值仿真验证了所设计的控制器的有效性。

    • 朱洪波, 付源

      优先出版时间:2024-06-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1752

      摘要:针对网络攻击下无线传感器网络中的目标跟踪,本文构建了一种高斯混合分布式鲁棒集员滤波算法,旨在提高网络恶意攻击下移动目标跟踪的一致性和精确性。该算法可分解为校正/测量更新、聚类融合和预测/时间更新三个步骤:校正/测量更新步是根据传感器采集的测量值更新前一时刻的状态估计(先验估计);聚类融合步是采用高斯混合模型聚类算法对传感器节点估计进行分类,分为信任节点估计和非信任节点估计,非信任节点估计会被忽略而信任节点估计将参与融合;预测/时间更新步是预测目标状态的先验估计,将目标的当前时刻状态估计传递至下一时刻。仿真结果表明:该算法在抵御随机攻击、拒绝服务攻击、虚假数据注入攻击、重放攻击以及混合攻击这五种常见的网络攻击方式下,具有较好的鲁棒性。

    • 李延通, 张闯, 汤莲花

      优先出版时间:2024-06-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1744

      摘要:母舰-舰载机协同路径规划问题(MVCRP)作为一类新兴的复杂组合优化问题,近年来得到越来越多学者的关注和研究。论文对MVCRP的概念内涵进行论述,对其与卡车-无人机协同路径规划问题的主要区别进行辨析,描述其在海事巡航执法、海上设施巡检、船只排放监测及海上搜索救援等方面的典型应用场景。论文基于母舰和舰载机数量形成的映射关系,对MVCRP研究进展进行系统综述,并对数学模型与求解算法方面的典型文献进行介绍分析。为进一步丰富研究内容,面向油田设施巡检的多舰-单机协同作业模式,论文提出了一个新的混合整数二阶锥规划模型。最后,论文从时间窗、多港口、可变速度、母舰多行程、复杂形状目标以及不确定性等多方面对MVCRP的未来研究方向进行展望。

    • 孙哲, 马胜男, 解相朋, 孙知信

      优先出版时间:2024-06-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1615

      摘要:多式联运可有效提高物流企业的运作效率并降低经营成本,是现代物流的未来发展趋势之一。然而其路径规划问题常常存在许多非线性约束,传统的精确算法在求解时也面临着模糊性、特殊性、动态性、高维性等挑战。鉴于仿生算法模拟生物系统时的智能优势在解决这一类复杂组合优化问题时具备广泛性和高效性。本文研究了近年来基于多式联运路径规划的仿生算法,并将其分为三类:群智能算法、进化算法和基于物理的仿生算法,总结了多式联运路径规划问题的特殊背景、关键特征和未来研究方向,广泛对比、分析了该问题下各仿生算法的原理、改进、优点和局限性,为问题的特殊场景提供合适的仿生算法。最后,讨论了多式联运路径规划问题面临的挑战和未来的研究趋势。

    • 易平涛, 王士烨, 李伟伟

      优先出版时间:2024-06-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1704

      摘要:针对区间型动态不确定激励评价问题,提出了一种新的基于组织目标达成度的随机聚合动态激励评价方法. 首先,从组织整体目标出发,以立足当下(发展状态值)、面向未来(增长趋势值)的管理思维,提出一种新的融合优势概率和优势差异的指标赋权方法,以降低评估中的不确定性并提高被评价对象之间的差异度,推进决策的执行?进一步,展示了一种测度组织子目标平均发展水平的方法,为衡量组织整体均衡发展水平提供数据支撑? 在此基础上,通过灵活的奖惩措施,提出一种新的基于组织目标达成度的激励评价方法,以引导组织目标的均衡发展.最后,通过算例的形式,展示了本研究方法的特点与优势,并给出了面向三种基础管理情境下的评价结论信息以及比较分析,进一步展示了本研究方法在管理实践中的应用前景.

    • 王彪, 薛源, 陈萍萍, 郭影

      优先出版时间:2024-06-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1707

      摘要:本文针对一类多阶段多情景多部门应急决策过程, 考虑心理偏好及多部门协同, 基于前景理论构建指标情景值矩阵和综合情景值矩阵等新矩阵, 提出恒定区间下的应急决策矩阵方法, 对事态发展进行全方面评估, 以实现科学高效决策. 本文给出前景值计算的矩阵形式, 使其可程序化, 能够有效应对突发事件多阶段的动态性(部门变动和方案变动), 提升决策效率. 恒定区间的引入描述了决策者的心理承受能力, 并进一步讨论恒定区间正负变化的影响以优化应急决策流程. 例如, 当承受能力增加时, 虽不改变各方案情景值的大小关系, 但可能影响最优方案的选择, 而某些情形下却不影响. 最后针对某化工厂实例进行分析, 证实该矩阵方法的有效性, 对处理这类应急决策具有较好的应用价值.

    • 王雪怡, 刘妹琴, 张森林

      优先出版时间:2024-06-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2024.0262

      摘要:水声传感器网络在海洋科学和工程领域应用广泛,高性能的路由协议要求网络具有较高的吞吐量的同时,能量消耗尽可能小,这是提高能源利用效率的关键。针对这一问题本文提出一种基于能量优化和超时重传的水声传感器网络路由协议(Energy-Optimization Routing Protocol Based on Retransmission Timeout in Underwater Acoustic Networks,EORT)。在路由寻找阶段利用退避机制接收尽可能多的路由请求后再进行回复,以控制路由开销,同时融合能量均衡策略均衡网络能耗;在数据传输阶段引入超时重传机制进行数据监听和链路有效性判断,融合碰撞避免机制规避碰撞,有效提高包交付率和吞吐量,同时将监听和重传结果反馈路由维护过程以控制路由维护开销。通过仿真和水下实验与按需平面距离向量路由协议(Ad Hoc On-Demand Distance Vector Routing,AODV)和矢量转发路由协议(Vector Based Forwarding,VBF)对比。仿真实验结果表明EORT相比AODV和VBF吞吐量和包交付率均有提升,且具有更低的单位字节能耗;水下实验进一步表明相比AODV,EORT可吞吐量提升14.46%,包交付率可提升12.5%,单位字节能耗可降低0.02J。

    • 南国君, 王敏, 都海波, 谢枫, 许水清

      优先出版时间:2024-06-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2024.0193

      摘要:本文面向电力自动化领域, 针对在遥感影像关键地物信息提取过程中, 地物类别分布不均衡和不同域场景风格差异较大带来提取效果一般的问题, 采用了一种改进Deeplabv3+语义分割网络. 在主干网络ResNet101中使用IBN 模块, 用于增强模型对风格差异较大的遥感影像的泛化能力, 同时为了进一步提高模型的分割精度, 在网络中加入SE模块, 加强重要的通道信息, 缓解了信息丢失问题. 损失函数使用Dice+Focal的联合损失函数, Dice loss损失函数可以缓解类别分布不均衡对小目标提取的影响, Focal loss损失函数不仅可以使模型更关注分类困难的目标, 还可以改善Dice loss造成的网络训练的不稳定. 实验结果表明, 改进的Deeplabv3+与原Deeplabv3+模型相比, 将F1-Score提高了7. 78%, Intersection over Union 提高了5. 78%. 与其他主流语义分割模型(包括FCN、UNet、SegNet)相比, 改进Deeplabv3+在地物提取中也实现了更好的分割精度.

    • 王子赟, 季钢, 王艳, 纪志成

      优先出版时间:2024-06-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2024.0191

      摘要:针对未知但有界噪声下的系统状态估计问题, 提出了基于粒子群优化的正交超平行空间滤波算法. 首先, 利用包裹系统状态可行集的超平行空间的顶点构建正交超平行空间, 并将其作为粒子群迭代寻优的真实状态搜索空间. 随后, 利用系统的观测值构造适应度函数, 判断粒子的优劣, 驱动粒子在正交超平行空间移动, 从而让粒子分布在真实状态附近. 最后, 将粒子群所处的不规则高似然区域用最小的外包正交超平行空间包裹, 通过线性规划求解该正交超平行空间的上下界, 获得系统状态的紧致包裹. 通过搭建的锂离子电池运行状态分析平台, 验证了本文所提算法的有效性和实用性.

    • 于卓廷, 邓宏钟, 吴成星, 罗晗康

      优先出版时间:2024-06-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2024.0132

      摘要:人员能力评估是政府、企业确立岗位要求,选拔、任命优秀人才,制定培训计划,优化人才结构,促进发展的前提与基础.因人员能力具有潜在性、模糊性、动态性,且评估专家存在个人偏好、有限理性和经验局限,所以对关键人员岗位胜任能力进行客观准确评估非常困难.作为一种处理不确定信息的数据融合方法,证据理论契合关键人员评估的自然过程.因此,本文按照关键人员胜任能力评估的自然实操过程,分析人员胜任能力评估中各类数据、信息特征和证据融合推理过程,考虑评估过程的复杂性和多阶段性,考虑评估专家的有限理性与偏好,提出了一种基于偏好证据理论的多阶段多源证据融合的人员胜任能力评估决策方法,并以某校职称评审为例进行实例研究.

    • 李二超, 吴煜

      优先出版时间:2024-06-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2024.0103

      摘要:深入探究实际工程问题后, 发现求解昂贵高维多目标优化问题的需求正在逐渐增多. 一般回归模型求解这类问题时, 模型累积误差和运算量会急剧增加. 为更好地提高代理辅助进化算法的搜索效率, 并平衡高维多目标问题中种群的收敛性与多样性, 本文提出一种基于模糊分类预选策略的代理辅助进化算法 (FCPSEA). 首先, 初始化种群并进行昂贵评估, 凭借非支配关系与拥挤度构造两档训练样本集. 然后, 利用训练样本和双档案算子来较为准确的引导分类器分类. 最后, 提出一种基于模糊分类预选的模型管理策略, 根据预测的双档案类标签与隶属度来设置模型管理策略. 为验证本文算法的性能, 在包含各种特征的两组测试问题上与近几年的经典算法进行了对比实验. 实验结果表明, 该算法在求解昂贵高维多目标优化问题上具有较强的竞争力.

    • 覃建波, 李啸骢, 徐俊华

      优先出版时间:2024-06-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2024.0115

      摘要:针对含不确定因素的多输入多输出非线性微分代数系统,提出一种目标全息反馈鲁棒自适应控制方法 (Robust Adaptive Control with Objective Holographic Feedbacks,RACOHF)。该方法考虑到了系统模型参数的不 确定性和外部扰动,同时将外部输入扰动视为模型不确定性参数的变化,在目标全息反馈控制方法的基础上, 通过设计模型不确定性部分的自适应调节律,实现多目标的自适应跟踪控制。将该方法应用于中间再热式汽轮 发电机组蒸汽调节阀和励磁的协调控制,结果表明,在系统部分参数不确定和存在外部扰动的情况下,该方法 能确保发电机机端电压和有功功率等目标量在期望的工作点上运行而不发生静态偏移。与目标全息反馈非线性 控制 (NCOHF) 相比,本文提出的方法 (RACOHF) 能更好地协调系统的动、静态性能。

    • 钱森, 李长奇, 周斌, 訾斌

      优先出版时间:2024-06-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1661

      摘要:柔索驱动机器人中采用柔性索代替传统的刚性连杆,显著降低了机构的重量及运动部件的惯性,突破了铰链转角及连杆伸缩长度的制约,因而在工作空间、负载自重比以及适应性方面展现出明显的优势。这不仅体现了机器人设计中的轻量化理念,也符合人机共融的发展趋势。本综述文章深入探讨了柔索驱动机器人在运动规划、轨迹跟踪、索力分配、振动抑制和容错控制五个方向的代表性理论、典型应用和研究进展,分析了不同运动规划与控制方法的设计思路和优点,并进一步总结了各领域面临的挑战。最后针对自主重构、变刚度以及人机协同控制问题,展望了柔索驱动机器人运动规划与控制方法的发展趋势。

    • 孙晓晨, 李勇建, 张双, 侯林辉, 蔡幼馨, 周雪

      优先出版时间:2024-05-17  DOI:

      摘要:当前我国制造业受到了多重压力, 如何实现突围是当前我国经济发展的难题. 制造系统生态化对促进制造企业转型升级具有重要意义. 然而, 实际中很多制造企业受传统链式模式思维限制, 对运用生态化模式增强竞争优势的认识较为模糊. 同时, 理论领域对生态系统的研究还不够深入, 并且多数研究针对软件平台生态系统开展, 对传统制造业进行生态化发展的研究尚处于起步阶段, 缺少系统性思考. 本文首先总结了制造系统进行生态化发展的动因, 进而提出了制造系统生态化的整体结构, 将制造系统生态化概括为消费生态化、服务生态化、制造生态化和创新生态化四个模块, 并提炼了链式模式和生态模式融合的制造系统生态化发展的内涵. 然后, 就四个模块对当前研究进行了综述. 最后, 对制造系统生态化发展的未来研究提出了展望.

    • 侯祥鹏, 兰兰, 陶长乐, 寇小勇, 丛佩金, 邓庆绪, 周俊龙

      优先出版时间:2024-05-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2024.0206

      摘要:随着万物互联时代的到来, 边缘设备规模急剧增加, 海量数据在网络边缘产生, 人工智能技术的飞速发展为分析和处理这些数据提供了强大的支撑. 然而, 传统云计算的集中处理模式难以满足用户对任务低时延和设备低功耗的需求, 并带来数据隐私泄露的潜在隐患. 与此同时, 嵌入式高性能芯片的发展显著提升了边缘设备的计算能力, 使其能够在边缘侧实时处理部分计算密集型任务. 在此背景下, 边缘计算和人工智能有机融合, 孕育了一种新的计算范式: 边缘智能. 鉴于此, 聚焦边缘智能与协同计算的前沿与进展, 首先概述了边缘计算、人工智能和边缘智能的相关背景、基本原理与发展趋势; 然后从训练、推理和缓存3个方面回顾面向单个设备的边缘智能方法; 接着从架构、技术和功能3个维度介绍多个设备合作实现边缘智能协同的相关工作; 最后总结边缘智能在工业物联网、智慧城市和虚拟现实等领域的广泛应用.

    • 仇翔, 石水萌, 胡中尧, 陈博

      优先出版时间:2024-05-07  DOI:

      摘要:针对冗余惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)姿态估计问题,通过采用不变扩展卡尔曼滤波器结构,将被估计系统动态特性建模为矩阵李群和偏差向量的混合模型,从而设计了基于协方差在线校正的局部IMU姿态估计器.在此基础上,采用对数映射将李群不确定性映射到向量空间,进而构造依赖于局部姿态估计器参数的分布式融合问题,从而设计了基于李群的鲁棒协方差交叉融合准则.特别地,为解决局部估计器之间互协方差未知的问题,通过引入先验容差来约束未知互协方差,从而提供低保守性的协方差上界以提高融合估计性能,形成了一种具有双层结构的冗余IMU姿态估计方法.最后在下肢外骨骼康复机器人平台上验证了所提算法的有效性.

    • 黄浩乾, 王迪

      优先出版时间:2024-05-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1593

      摘要:复杂的水下环境通常会引起信号传播延迟或带来量测野值, 从而产生量测丢失和非高斯噪声问题, 导致水下自主定位的精度降低. 为了解决这些问题, 本文提出了一种基于贝叶斯推断和统计相似度量测的水下自主定位方法. 首先, 该定位方法使用最大后验估计方法来判断量测丢失是否发生. 其次, 如果该方法接收到此刻的量测信息, 则采用不动点迭代方法最大化统计相似度量测的下界, 以逼近真实的噪声协方差矩阵, 从而获得更准确的状态估计和误差协方差矩阵. 反之, 如果没有接收到量测信息, 则只输出一步预测的状态估计和误差协方差矩阵,以提高该方法的鲁棒性. 通过仿真和海试实验验证, 结果表明所提出的水下自主定位方法相较于其他的定位方法具有更高的定位精度和更好的鲁棒性.

    • 王英聪, 李博, 孙军伟, 王延峰

      优先出版时间:2024-05-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1727

      摘要:人工蜂群算法具有结构简单、易于实现等优点,但由于其探索能力较强而开采能力较弱,同时也存在求解精度较低和收敛速度较慢等不足之处。针对上述问题,本文提出一种基于探采平衡的双搜索模式人工蜂群算法,包含探采控制、探采执行和探采强化三个核心模块。在探采控制阶段,根据种群以探索为主并逐渐偏向开采的演化规律设计探采指标。在探采执行阶段,根据探索与开采的实现要点设计基于差异解信息引导的搜索方程。在探采强化阶段,令跟随蜂分别按照多样性排序和目标值排序选择优质食物源继续搜索。选取传统测试函数和CEC2013测试函数进行数值实验,并与八种近年来提出的高水平人工蜂群算法进行对比,结果表明本文算法在解质量和收敛速度等方面有较强的竞争力。最后,将本文算法用于食管癌发病风险预测模型优化,获得了满意的结果。

    • 张书凡, 毛剑琳, 张凯翔, 李睿祺, 李大炎, 王妮娅

      优先出版时间:2024-05-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1728

      摘要:多机器人路径规划为共享工作环境中的多个机器人规划从起始位置到目标位置的无冲突路径集合,是多智能体领域协同规划方向的重要问题.然而时钟漂移、动态障碍物、机器故障等现实因素,可能会导致多机器人系统的实际执行过程与规划方案存在时间上的偏差,导致机器人之间发生意外冲突.面向不确定性因素展开多机器人路径鲁棒规划并在一定程度上保证规划方案的安全执行,是当前路径规划领域的挑战之一.对此,首先整理不确定性下多机器人路径规划的问题描述,然后分别从面向不确定性的鲁棒规划算法、在线执行策略、以及评价指标等方面对目前研究进行综述,讨论各类解决办法的思路和特点.最后对多机器人路径鲁棒规划研究关键技术进行展望.

    • 米雷, 卢亚菡, 杨立兴, 戚建国

      优先出版时间:2024-05-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1749

      摘要:客货混运新模式为我国高速铁路运营管理带来了新的机遇和挑战. 本文以最小化列车停站时间、货物滞留数量和运营成本为目标, 以列车到发时刻、动车组编组和货物配装计划为决策变量,为客货混运下高铁运行图与货物配装方案协同优化问题构建了一类整数线性规划模型. 为验证模型的有效性, 以京沪高速铁路为背景进行了数值实验, 并调用 CPLEX 软件求解. 结果表明: 在尽可能减小对客运服务影响的前提下,本文所提方法能够通过灵活决策列车时刻表及增加列车编组, 提高列车运力;与采用固定列车时刻表的货物配装优化方案相比, 协同优化方法能够在小幅增加列车停靠时间的情况下,大幅提升货物运输量, 可为相关运营部门制定客货混运计划提供一定的理论支撑.

    • 张新泽, 张舒政, 王昱, 高哲明

      优先出版时间:2024-05-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2024.0078

      摘要:手术部是医院的核心部门, 合理制定手术计划有助于医疗资源的高效配置, 对提升医疗服务质量至关重要. 手术时长的不确定性为手术调度带来了挑战. 为了应对手术时长的不确定性, 本文基于历史手术数据, 应用方差膨胀因子减少患者特征之间共线性, 基于分位数回归刻画手术时长区间, 构建了患者特征驱动的手术时长不确定集. 在此基础上, 考虑术后重症监护室床位资源限制, 建立了鲁棒手术指派模型, 决策开放的手术室和患者的手术日期. 基于真实数据测试方法的有效性. 实验结果显示, 通过调节模型参数, 本文所提出模型在降低运营成本和减少手术室加班时间方面优于确定性模型; 而与随机规划模型相比, 在牺牲较少加班时长情况下, 降低了总运营成本, 并在求解时间上具有优势.

    • 尤波, 董正, 李佳钰, 陈潇磊, 陈晨, 丁亮

      优先出版时间:2024-05-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023-1755

      摘要:针对六足机器人在复杂环境下如何决策出最优人机指令组合问题,提出将操控指令权限分配的过程分为离线和在线两个阶段。在离线阶段,将六足机器人运动过程中机身的稳定裕度、能量消耗和与障碍物的碰撞 接触时间作为指令优选的约束条件,并建立评价函数实现在进入地形前获得最优的操控指令组合;在线阶段依据上述三个约束条件量化有限状态机网络中的状态转移概率,并人为设置约束条件阈值作为触发条件,向最优的人机决策指令状态进行转换。最后利用半物理仿真系统进行实验,结果表明本文提出的决策方法在稳定裕度上相对于其它操控方法提高约 15%-25%;能量消耗上降低了约 10%-50%;碰撞接触时间上降低了约 10%-50%。

    • 程德强, 王子强, 张皓翔, 寇旗旗, 钱建生, 江鹤

      优先出版时间:2024-05-06  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1714

      摘要:浅层特征在超分辨率重建网络中扮演关键角色,其中蕴含丰富的图像细节,对准确估计深层特征具有明显参考价值.然而,研究者常常忽视浅层特征,过度依赖深层模块堆叠和拓扑结构优化,进而造成信息冗余.因此,本研究提出一种轻量级超分辨率重建网络,旨在探索浅层特征与深层特征的映射机制,以提升重建质量.首先,通过利用浅层特征生成特征掩码,引导深层特征的生成过程;其次,采用基于注意力机制的特征选择模块,动态生成特征权重信息;最后,设计了双分支特征增强学习模块,平衡输出特征权重并增强特征融合能力,进一步提升重建性能.实验结果表明,所提出的算法在国际通用数据集上显著提升了峰值信噪比和结构相似度指标,同时具有较小的模型参数量和卓越的视觉表现.这些结果验证了本研究所提出的轻量级超分辨率重建网络的有效性和优越性.

    • 王宇超, 赵洵, 杨周琦, 傅荟璇

      优先出版时间:2024-05-06  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1701

      摘要:海洋环境复杂多变,船舶航行容易受到风浪、洋流等因素的干扰,船舶运动具有非线性、耦合性等特点。针对传统的船舶运动姿态预测方法对时序数据的提取效率尚有不足,难以达到高精度预测效果的问题,本文提出了样本卷积交互-通道注意力(SCI-CA, Sample Convolution and Interaction-Channel Attention)神经网络船舶纵摇运动预测模型。该模型采用多类别船舶运动姿态数据作为输入,将输入拆分为两个子序列,利用样本卷积交互网络(SCI)的递归下采样卷积交互结构,结合多分辨率聚合而成的丰富特征,提高船舶运动数据深层特征的利用率。再通过通道注意力机制(CA,Channel Attention)提高有效通道的权重比例,并以残差结构输入到全连接层,得到最后的预测结果。实船数据仿真结果表明,SCI-CA组合模型预测结果较其他模型预测精度高,其平均绝对百分比误差(MAPE,Mean Absolute Percentage Error)、均方根误差(RMSE, Root Mean Square Error)均有明显降低,验证了SCI-CA模型预测船舶运动的有效性。

    • 李姣嫒, 毛双新, 甘婕, 张晓红, 王金贺

      优先出版时间:2024-05-06  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1408

      摘要:在具有关键多部件系统的生产调度过程中,系统退化往往受多方面因素影响. 生产加工期间的载荷, 外部环境的冲击,及部件间的故障相关性都会造成系统不同程度的退化. 因此, 针对多源退化影响下的同构多部件生产系统, 分析生产调度期间其关键部件和系统的退化特征, 并构建相应的系统退化模型. 在此基础上, 提出生产调度与视情维修的联合策略,以调度作业的加工序列和预防性维修阈值为决策变量,最小化总加权期望完成时间为目标,构建考虑多源退化影响下的同构多部件系统生产调度与视情维修联合决策模型. 据此进行部件级的平稳概率和系统级的联合概率的推导, 并给出数值求解方法.在数值实验中, 通过对比不同退化因素影响下联合决策模型的优化结果, 证实在联合决策中考虑多源退化的必要性; 经过参数的敏感度分析,验证该模型的有效性.

    • 武甲, 齐咏生, 马然, 高胜利, 刘慧文, 刘月文

      优先出版时间:2024-05-06  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1544

      摘要:针对风电场SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition)数据在采集传输过程中常遇到的数据丢失问题,提出了一种基于自适应Transformer的轻量化生成对抗网络插补策略(Adaptive Transformer Slim Gain,AT-SGAIN),旨在增强数据完整性。AT-SGAIN通过简化GAIN模型结构、显著提高了计算效率,并采用双判别器结构,分别用于真实数据和生成数据的鉴别,保障了速度提升过程中插补精度的维护。该模型集成了Transformer编码器,增强了对风电数据时间序列特征的捕捉能力,并通过自适应双分支注意力机制,精准调整通道和空间注意力权重,提升了网络对局部信息的敏感度。实验结果证明,该算法在插补后的均方根误差与平均绝对误差分别达到0.047和0.043,相比原GAIN网络,插补精度提升58.31%,插补速度为2776毫秒,处理速度提高19.34%,在多项对比测试中均显著优于现有经典方法。

    • 路则欢, 张志强, 孙元功

      优先出版时间:2024-05-06  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1618

      摘要:研究有限域上多智能体系统的一致性与可控性对包括传感器网络、机器人网络等在 内的复杂系统的控制与应用具有广泛的应用价值. 有限域上多智能体系统的一致性是指: 存在一个有限时间时刻, 在此刻所有智能体的状态值都等于有限域上的某个数值. 有限域上多智能体系统的可控性是指:通过给某些节点施加适当的控制输入, 将系统的 状态驱动至有限域上任意的目标状态. 本文首先综述了有限域上多智能体系统的一致性, 从有无时滞及拓扑结构变化的角度, 梳理了达到一致性的代数判据与图论判据的异同以及联系. 其次论述了有限域上多智能体系统的可控性, 归纳总结了影响可控性的5个要素, 包括系统的模型、 拓扑结构、 领航者的选取、 域的阶数以及可控性下标. 最后总结全文并提出潜在的研究方向.

    • 沈谦逸, 王子赟, 王艳

      优先出版时间:2024-05-06  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1664

      摘要:针对受不确定噪声干扰的线性时滞系统,提出一种基于 P 范数的时滞系统多胞空间滤波算法。首先,利用多胞体对时滞系统状态可行集作空间表征;随后,根据当前时刻系统状态是否受时滞量的影响,设计基于 P 范数的系统多胞空间滤波器,通过给定的 P 范数准则,构造当前时刻系统的多胞空间膨胀优化模型,从而将时滞系统的状态估计问题转换为多胞空间膨胀系数优化问题;进而,利用舒尔补引理和线性矩阵不等式求解该优化问题,并通过多胞空间降维得到状态估计最紧致的多胞体可行集;最后,通过风力发电机系统仿真,验证了利用本文所提的方法解决线性时滞系统状态估计问题的有效性。

    • 肖启阳, 黄澳飞, 金勇, 魏倩

      优先出版时间:2024-05-06  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2024.0013

      摘要:针对水下小型UUV难以检测识别问题,提出了基于自适应特征模式分解与联合卷积网络的UUV辐射噪声识别方法.首先,采用自适应特征模式分解(AFMD) 对信号进行处理,获取一系列分解分量,根据GINI指标选取最优分量进行重构;其次,对重构后的信号进行连续小波变换,获取不同类型辐射噪声的二维时频图,最后,在频率动态卷积模块与SGE模块基础上,引入特征融合模块构建联合卷积神经网络(JCNN),利用所设计的网络提取二维时频图特征,实现水下无人潜水器辐射噪声分类.实验结果表明,本文提出的方法能够对水下UUV辐射噪声进行识别,且识别率较高.

    • 王朝阳, 刁维卿, 徐博, 甄亚楠

      优先出版时间:2024-05-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2024.0010

      摘要:针对复杂海洋环境下自主无人航行器(Autonomous underwater vehicle,AUV)编队协同控制问题,本文提出了一种自适应量测-通信联合框架下基于鲁棒模型预测的编队控制策略。该方法能够避免基于水声广播的显式通信交互方式在水下复杂条件下的延迟、丢包等不利因素。首先,提出一种自适应量测-通信联合框架,利用非显式通信实现编队内部状态的观测,并引入自适应卡尔曼滤波对量测-通信链路中存在的外部扰动进行补偿。其次,在该框架下,设计辅助控制律并将其引入分布式鲁棒模型预测控制器,实现多条件约束下的AUV编队跟踪控制,并通过Hamilton函数、终端约束等理论证明了编队控制器的稳定性。最后,通过对由5艘AUV组成的编队在不同情景下的仿真结果进行对比分析,验证了该方法的有效性。

    • 王飞梦, 戴红伟, 孙靖

      优先出版时间:2024-05-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1759

      摘要:区间约束多目标优化问题的目标函数或约束条件中至少有一个含有区间不确定性参数,该问题广泛存在于实际工程应用中. 目前求解该问题的算法非常少, 且实际约束优化问题的可行域往往是间断的. 针对具有间断 可行域的区间约束多目标优化问题, 通过定义区间约束违反度, 给出基于区间的可行性规则, 基于此, 提出一种区间约束违反度引导的区间约束多目标进化算法. 所提出算法以基于分解的区间多目标进化算法为框架, 首先, 采用拉丁超立方体采样在搜索空间中探测可行域, 利用均匀分布的采样点构成初始种群? 然后, 每隔固定进化代数,基于个体的区间约束违反度或区间拥挤距离, 自适应调整参考向量? 接着, 使用双差分变异算子生成新个体, 并基于可行性规则更新邻域个体? 最后, 将所提出算法在构造的具有间断可行域的区间约束多目标基准函数和海岛综合能源系统优化调度问题上进行测试,并与3个区间约束多目标进化算法比较. 实验结果表明,所提出算法具有优越的性能.

    • 黄文超, 温锦嵘, 徐哲壮

      优先出版时间:2024-05-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2024.0016

      摘要:随着海上风力发电和光伏发电的快速发展, 海洋输电工程的地位越来越重要, 海底电缆的应用也越来越 广泛. 获得精确的海底电缆的位置不仅有利于日常巡检, 而且提高了故障检测的效率, 因此海底电缆的路由定位 和故障检测将会是未来维护和维修的重要环节. 由于海底电缆的小直径和内部电流的变化性, 导致了定位准确度 的下降以及定位难度的上升. 针对上述问题, 本文首先基于海底环境和水下机器人, 利用三芯铠装海底电缆的电 缆结构推导了海底电缆外磁场的近似方程. 水下机器人根据检测到的磁感应强度值进行姿态调整, 在此基础上, 提出了一种基于改进灰狼优化算法 (Improved Grey Wolf Optimization,IGWO) 的海底电缆定位算法, 利用基于磁 通密度模的适应度函数, 设计了一种用于海底电缆探测的在线路径定位方法. 最后, 通过仿真实验, 验证了 IGWO 算法实现海底电缆定位的精确性与有效性.

    • 唐媛, 陈莹

      优先出版时间:2024-05-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2024.0036

      摘要:自知识蒸馏降低了对预训练的教师网络的依赖,但其注意力机制只关注图像的主体部分,一方面忽略了携带有颜色、纹理信息的背景知识,另一方面空间注意力的错误聚焦情况可能导致主体信息遗漏.为此,论文提出一种基于动态混合注意力的自知识蒸馏方法,合理挖掘图像的前背景知识,提高分类精度.首先设计一个掩膜分割模块,利用自教师网络建立注意力掩膜并分割出背景特征和主体特征,进而提取背景知识和遗漏的主体信息;其次,提出基于动态注意力分配策略的知识提取模块,通过引入基于预测概率分布的参数动态调整背景注意力和主体注意力的损失占比,引导前背景知识相互协作,逐步优化分类器网络对图像的关注,提高分类器网络性能.实验表明,该方法使用ResNet18网络和WRN-16-2网络在CIFAR100数据集上的准确率分别提升2.15%和1.54%;对于细粒度视觉识别任务,使用ResNet18网络在CUB200数据集和MIT67数据集上的准确率分别提高3.51%和1.05%,其性能优于现有方法.

    • 李炳毅, 贾祥, 张鑫航, 李博文

      优先出版时间:2024-05-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2024.0046

      摘要:在系统的结构可靠性分析中, 针对主动学习克里金(active learning Kriging, AK) 方法里学习函数涵盖信息不全面、终止准则过于保守, 导致在高维因子系统的求解中加点过多带来高昂成本、效率较低的问题, 提出一种高维性能因子系统结构可靠性的主动学习分析方法. 首先基于初始样本构建Kriging 模型, 基于一种新的学习函数寻点并更新模型, 该函数能够同时考虑极限状态面附近、方差所度量的不确定性大小, 以及候选点本身的概率密度情况, 使得增加的学习点更具代表性? 而后, 用预测值的最大相对误差作为加点终止准则, 最后估计系统的失效概率. 在3 个数值函数算例验证的基础上, 针对一个8 维曲柄滑块机械结构中连杆的失稳问题进行了研究. 结果表明, 与已有常见的学习函数相比, 所提方法在保证预测精度条件下, 减少了加点数量, 能够实现准确、高效的可靠性分析.

    • 赵嘉, 胡秋敏, 肖人彬, 潘正祥, 崔志华, 樊棠怀

      优先出版时间:2024-05-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2024.0062

      摘要:多目标萤火虫算法在处理大规模稀疏多目标优化问题时难以保证Pareto最优解的稀疏性,当优化问题的目标维数过大时,将导致Pareto支配失效和收敛速度变慢. 鉴于此,提出一种基于动态评分和邻域搜索的高维多目标萤火虫算法(SMaOFA). 首先,所提出算法基于双编码混合集成的方式生成稀疏的初始种群,并提出动态评分策略,此策略在每轮迭代时动态更新决策变量得分,为后续迭代提供先验知识,以保证解集的稀疏性?然后,根据模糊支配概念以及萤火虫间的欧氏距离提出邻域搜索策略,摒弃全吸引模型对算法收敛速度的影响,同时避免目标维数过大导致的Pareto支配失效?最后,引入线性调整因子改进萤火虫的位置更新公式,提升种群的搜索能力. 实验结果表明,处理大规模稀疏多目标优化问题时,所提出算法具备高效的性能.

    • 葛明峰, 李一凡, 刘智伟, 谷志威, 陈谦

      优先出版时间:2024-05-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2024.0077

      摘要:针对多自主无人船 (ASVs) 系统的时变多目标协同跟踪问题,本文提出一种新型分层有限时间优化调控算法。设计一个反映多 ASVs 系统在跟踪过程中能量消耗的目标函数,接着开发一个有限时间优化估计器 (FTOE),以在 ASV 形成特定编队同时遵循期望轨迹的情况下最小化目标函数。同时,目标轨迹是可变的,不恒定的。在有限时间本地控制器 (FTLC) 中,通过跟踪 FTOE,多 ASVs 系统的航行状态可以在有限时间内以最小化目标函数的方式稳定在多个预定的各种时变轨迹附近。给出了有限时间稳定性的证明,并计算了沉降时间。最后,仿真结果证明了所提出的分层算法的有效性。

    • 梁秀满, 赵治刚, 于海峰, 刘振东, 李鑫滨

      优先出版时间:2024-05-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2024.0094

      摘要:针对水下图像出现蓝绿色偏、雾化和噪声等问题,提出一种基于颜色线模型和多尺度融合的水下图像增强算法.首先,设计一种局部自适应颜色校正方法对退化图像进行预处理,提高图像颜色线拟合效果并降低图像色偏的程度;然后,构建一种利用颜色线和背景光矢量求解偏置来估计透射率的凸优化算法,求得准确的模型参数来恢复图像实现图像去雾;接着,将预处理后的图像利用白平衡算法来补偿颜色的深度选择性吸收所造成的偏色,将白平衡处理后的图像分别利用伽玛校正和基于颜色线约束的噪声抑制算法进行处理,分别得到提高全局对比度和抑制噪声的图像;最后,对去雾、对比度增强和低噪声图像进行多尺度融合,得到特征丰富的水下增强图像.实验结果表明:所提出方法能够有效解决水下图像的色偏、雾化和噪声现象;相对于各对比算法,在水下彩色图像质量评价指标和峰值信噪比上分别提高了18.37%和42.16%,更好地保留了水下图像的颜色并降低了图像噪声.

    • 郭戈, 康健

      优先出版时间:2024-04-28  DOI:

      摘要:多智能体系统分布式优化由于其高效性、灵活性和可靠性等特点吸引了大量学者的关注。其在多机器人协同控制、无线传感器网络、能源系统等领域具有广泛的应用前景。分布式优化的基本目标是利用智能体的个体目标函数梯度、自身及其邻居状态信息设计分布式控制协议,驱动所有智能体的状态或输出到全局目标函数的最优解。系统动力学是影响智能体状态演化的重要因素。本文在回顾现有连续时间分布式优化算法的基础上,根据系统动力学分类,尽可能全面地评述具有复杂动力学的多智能体系统分布式优化问题的最新研究进展,并对未来发展方向进行展望。

    • 薛琛衍, 汪玲, 莫修辞

      优先出版时间:2024-04-10  DOI:

      摘要:数智化时代下, 日益复杂的电磁对抗态势不断促使着探测环境中杂波密度的上升, 雷达分辨率的增强也已将目标量测类型从点目标转变为扩展目标, 二者在用于描述杂波的信息约减因子(Information Reduction Factor, IRF)法中均已成为了重要的影响因素. 针对这一现象, 提出了一种基于扩展目标的强杂波IRF法, 并与传统的IRF法进行对比. 实验结果表明, 点目标量测类型下的强杂波信息约减因子(Strong Clutter IRF, SCIRF)因量级过小而致使其包含的信息过少、性能欠佳; 扩展目标量测类型下的SCIRF则拥有与点目标量测类型下理想或弱杂波环境IRF之相同的量级, 具备同样的性能. 最后, 结合全局IRF等指标从理论上分析了扩展目标量测类型能够改善点目标量测类型下SCIRF性能不佳的根本原因, 并给予了其合理解释.

    • 孙宇祥, 赵俊杰, 解宇轩, 喻车澄, 周献中

      优先出版时间:2024-04-10  DOI:

      摘要:ChatGPT所代表的大型语言模型对AI领域产生了颠覆性影响。但它主要关注自然语言处理、语音识别、机器学习和自然语言理解。这篇论文创新地将大型语言模型应用于智能决策领域,将大型语言模型置于决策中心,并构建以大型语言模型为核心的Agent体系结构。基于此,进一步提出了双层Agent任务规划,通过自然语言的交互,发出和执行决策指令,并通过兵棋推演模拟环境进行仿真验证。通过兵棋对抗模拟实验,发现大型语言模型的智能决策能力明显优于常用的强化学习AI,智能性、可理解性都更强。通过实验证明,大型语言模型的智能与Prompt密切相关。这项工作还将大型语言模型从以往的人机交互领域拓展到智能决策领域,对智能决策的发展具有重要的参考价值和意义。

    • 鲜斌, 刘佳妮, 姜鹏志

      优先出版时间:2024-04-10  DOI:

      摘要:多无人机仿射编队控制能够根据编队需求实现灵活的编队机动. 针对存在外界未知扰动情况下的多无人机编队形成及变换问题, 本文研究了多无人机仿射编队抗扰控制及编队形成与变换过程中的避碰问题. 首先, 针对在外界干扰情况下仿射编队形成及变换问题, 设计了一种基于误差符号函数积分(robust integral of the signum of error, RISE)的鲁棒控制算法. 该控制算法能够对未知外界扰动造成的影响进行有效的补偿, 提高了多无人机仿射编队控制的鲁棒性. 然后, 基于Lyapunov分析法证明了编队控制系统的稳定性. 针对多无人机机间避碰问题, 利用缓冲维诺单元对无人机飞行区域进行分离, 在仿射编队形成及变换过程中保证无人机间的碰撞避免. 针对避碰过程中可能出现的死锁问题, 提出了一种启发式算法使无人机能够顺利从死锁中恢复.最后, 使用仿真及实验平台验证了本文所提出算法的有效性.

    • 郭戈, 林皓栋, 刘佳庚, 李增勃

      优先出版时间:2024-04-10  DOI:

      摘要:本文研究了一种利用不变拓展卡尔曼滤波器(invariant extended Kalman filter, InEKF)和深度学习的车辆定位方案.首先, 通过引入轮速计测量模型, 构建了基于自编码器的深度神经网络, 并重构车辆速度真值; 然后, 基于InEKF推导了以SE(3)为状态量的滤波算法, 使用该算法融合多源信息以估计车辆位置. 实验结果表明, 与现有先进方法相比, 所提车辆定位系统可在城市环境下显著提高定位精度.

    • 杨兴旺, 刘斌, 刘勇, 傅志忠

      优先出版时间:2024-04-10  DOI:

      摘要:本文研究了风电并网下电力系统的负荷频率控制问题,针对风电具有间歇性的问题提出了基于非周期间歇控制的自动发电控制策略.旨在即保证了频率稳定性,又节省了控制资源.首先,建立了风电作为可调度能源并且考虑不确定参数的自动发电控制系统,通过自动发电控制系统进行电力系统的二次调频,从而维持发电功率和负载功率的平衡.其次,将非周期间歇控制引入自动发电控制,提出了基于时间触发和基于事件触发的非周期间歇控制的自动发电控制策略.同时,借助Lyapunov-like函数证明了基于非周期间歇控制的自动发电控制系统的输入到状态稳定.最后,通过风电、火电和水电三个发电单元的自动发电控制系统的仿真结果表明,基于非周期间歇控制的自动发电控制策略能够在风电并网下维持电力系统的频率稳定,并且能够有效降低控制成本和控制率.

    • 于军, 赵坤, 郭振宇, 邓四二

      优先出版时间:2024-04-10  DOI:

      摘要:为解决汽车传动轴轴承密封唇与防尘盖间过盈量的多目标优化问题,提出一种基于广义正态分布优化(Generalized normal distribution optimization, GDNO)和多目标黑猩猩优化算法(Multi-objective chimp optimization algorithm, MOChOA)的汽车传动轴轴承过盈量优化设计方法。利用带扰动的数字分段线性混沌映射初始化黑猩猩个体的位置,降低前期搜索的盲目性,提高MOChOA的收敛速度,改进MOChOA的寻优精度;将GNDO用于MOChOA的全局探索和局部开发,选择当前最佳位置,降低MOChOA陷入局部最优的概率;采用MOChOA在搜索空间中寻找Pareto最优解集,为轴承设计人员提供了多种解决方案。实验结果表明利用该方法优化后轴承的密封性能得到了较大提升。优化后轴承污染物进入量的平均值减少了77.78%。

    • 王霞, 张珊, 王勇, 王卓然

      优先出版时间:2024-04-10  DOI:

      摘要:森林优化特征选择算法(FSFOA)具有良好的分类性能和维度缩减能力,但其初始化森林的质量参差不齐,局部播种和全局播种的随机性较大,且适应度评估代价较高导致计算效率较低.针对上述问题,本文提出一种基于评分机制的类贪心森林优化特征选择算法(feature selection using greedy-like forest optimization algorithm based on scoring mechanism, FSGLFOA-SM).首先,以每维决策变量的分类精度为其得分构建评分机制,提出类贪心初始化策略以生成较优质的初始化森林;提出基于评分比较的类贪心局部播种策略,使评分相对较高的决策变量获得更大的局部播种概率.然后,在全局播种阶段提出类贪心遗传算子播种策略,对候选森林择优重建并进行遗传、类贪心交叉和变异操作,以保留评分较高的特征维度,有利于提高全局播种阶段的分类准确率.最后,为解决昂贵适应度评估带来的计算效率低下问题,建立历史数据库,在适应度评估前先进行库内查找,减少了重复解个体的计算量.实验结果表明,相比6个对比算法,FSGLFOA-SM在13个UCI数据集上的分类精度和维度缩减率更加优越.

    • 杨浩冉, 李辉, 艾晓雪, 赵国伟, 郭颖

      优先出版时间:2024-04-10  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1660

      摘要:多目标跟踪是自动驾驶领域中的一个关键问题.然而,仅依赖单一图像信息或点云信息难以克服复杂场景下的跟踪挑战,而目前多模态融合的跟踪方法在融合性能、数据关联、轨迹管理等方面仍存在许多问题.为此,本文提出图像与点云三维体信息交互的3D多目标跟踪网络.首先,设计三维体特征交互模块以获取目标的三维体形态信息,得到更有判别性的特征,提升复杂场景下的定位精度.其次,设计基于三维综合运动估计的数据关联,利用卡尔曼滤波以及目标在点云中的运动信息,获取目标在下一帧中的位置预测,从而提升目标在帧间的一致性.最后,为进一步增强轨迹关联的鲁棒性,设计一种基于三维体特征的轨迹管理模块,以更好地克服目标消失—重现的关联问题.在KITTI数据集上的实验结果表明,与其他方法相比,本文提出的跟踪方法具有更好的跟踪性能.

    • 张祥银, 张曦梁, 张天

      优先出版时间:2024-04-08  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1436

      摘要:多机器人或无人机组成的集群在执行任务的过程中, 当探测到未知外部个体时, 需要识别其意图来决定如何应对. 然而, 集群内部节点会受到针对测量信号的干扰攻击, 导致对外部个体的测量存在误差, 进而影响到对其意图的识别. 针对此问题, 本文设计了一种考虑网络攻击的基于分布式意图识别的集群控制算法. 在该算法中, 集群内部执行集群控制律, 当探测到未知外部个体时, 集群内部各个节点采用攻击识别算法来识别其是否受到网络攻击? 然后, 利用基于攻击识别策略的分布式卡尔曼滤波算法, 对外部个体的状态进行分布式状态估计, 以最大程度上削弱网络攻击对测量值的影响? 接着, 利用Fréchet距离计算期望轨迹与测量轨迹的相似性, 并采用基于分布式共识算法来判断该外部个体的意图, 作出逃逸或汇聚控制. 最后, 通过仿真结果验证所提方法的有效性.

    • 吴健, 姚锋, 杜永浩, 邢立宁, 何磊

      优先出版时间:2024-04-08  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0946

      摘要:针对元启发式算法在求解多星协同调度问题时暴露出的过早或过晚收敛、稳定性较差等问题,文章提出了一种基于数据驱动的自适应并行搜索算法.首先,文章根据领域知识设计了多个任务分配算子,目的是将多星协同调度问题转化为多个单星任务调度子问题.然后,启动多个线程并行、独立求解各单星任务调度问题.在算法迭代过程中,各线程依据概率选择不同的邻域操作算子,并且动态更新精英解集和邻域操作算子概率.接着,对精英解集挖掘频繁模式,提取高质量解中有价值的知识并构造新解.最后,单星任务调度的结果反馈给任务分配层,指导算法开展新一轮的任务分配.仿真实验表明,文章所提出的算法能够在有限时间内获得高质量的解,在不同的场景下均能表现出良好的适用性和优化效果.

    • 马娟, 赵海娟, 徐勤琪

      优先出版时间:2024-04-08  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1236

      摘要:本文研究了网络攻击下切换系统的滑模控制问题.在传感器传输信息至控制器的通道中,遭受到多策略的 虚假数据注入 (False Date Injection, FDI) 攻击,与传统的FDI攻击不同,多策略FDI攻击会根据攻击时刻选择不同 攻击策略,在这种攻击中,不同的攻击策略会根据不同时间选择通信通道.多策略FDI攻击造成系统传输信息的损 坏,进而导致切换系统状态不稳定甚至发散.为解决这一问题,本文应用滑模控制方法保证切换系统的依概率输入- 状态稳定性能.应用Lyapunov函数方法得到了闭环切换系统稳定性的充分条件.另外,建立了系统状态与受损状态 信息之间的数学模型,基于可用的受损状态,设计滑模控制律,所设计的滑模控制律保证了系统状态的可达性,系统 状态轨迹在有限时间内被驱动到指定滑模面内.最后,数值仿真验证了该方法的有效性.

    • 张国富, 朱前顺, 苏兆品, 岳峰

      优先出版时间:2024-04-08  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1222

      摘要:受损路网修复和物资配送是灾后应急响应初期的两个重要环节, 主要研究如何制定道路抢修队和物资运输队的联合调度方案. 然而, 已有研究大都将路网修复和物资配送割裂开来考虑, 难以满足实际救援需求. 为此, 本文在构建抢修队与运输队联合调度的路网模型的基础上, 引入马尔科夫决策过程来模拟抢修队的修复活动和运输队的救援活动, 分别设计了相应的状态、动作集和即时奖励函数. 最后提出一种基于双层交互Q学习的路网抢修和物资配送联合调度算法. 对比实验表明, 本文所提方法能有效提高路网抢修和物资配送的效率, 可为应急响应初期的救援与处置提供及时可靠的物资保障.

    • 胡英杰, 朱建军

      优先出版时间:2024-04-08  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1315

      摘要:针对信任网络群决策环境下专家意见修正和协调者补偿成本的复杂问题, 提出一种考虑多来源参考路径信息干涉效应的信任网络群体共识决策方法. 首先, 针对非共识专家在意见修正过程中存在不愿调整其意见的情形, 建立了考虑相对出度中心性指数和自信度的非共识专家调整意愿识别模型. 其次, 考虑非共识专家对信任专家意见的接受意愿以及协调者意见, 结合多来源参考路径信息以波函数形式在愿意调整非共识专家大脑中的干涉效应, 建立了概率语言环境下考虑量子干涉的意见反馈机制. 基于此, 进一步考虑协调者补偿成本最小化和个体共识度提高的约束, 建立了最小意见调整成本共识模型. 然后, 利用信任惩罚机制降低不愿调整意见的非共识专家对群体共识达成的影响, 同时考虑信任调整成本最小化和群体共识达成约束, 建立了最小信任调整成本共识模型. 最后, 将所提方法应用于突发事件应急决策, 验证了该方法的可行性.

    • 桑海峰, 刘玉龙, 刘泉恺

      优先出版时间:2024-04-08  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1406

      摘要:提前预测道路两旁的行人是否存在过街意图或一段时间后是否会出现过街行为是自动驾驶汽车面临的重要挑战之一.行人过街与否受到道路上多种因素的影响,对于自动驾驶汽车而言,可以根据车载前置摄像机来观察并记录行人历史轨迹、行人周围环境等来分析该行人未来一段时间后是否会出现过街行为.如何有效融合这些不同模态的多元信息是准确预测行人过街意图的重要问题,本文提出了一种基于混合注意力机制的多信息融合预测模型,该模型使用了一种基于交叉注意力机制的图像特征融合网络来提取原始图像与语义图像之间的互补信息并使模型更加关注与对行人过街行为有关的图像部分.本文还提出了一种融合注意力机制的分级GRU模块用以捕捉不同模态的非视觉信息对行人过街意图的影响.本文在PIE与JAAD数据集上对所提出模型进行对比试验且达到了领先于同类研究的性能,并针对所提出模块进行了广泛的消融实验证明了其有效性.

    • 徐森, 高婷, 徐秀芳, 许贺洋, 郭乃瑄, 卞学胜, 花小朋, 陈致远

      优先出版时间:2024-04-08  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1449

      摘要:聚类集成算法在数据挖掘和模式识别等领域应用广泛. 现有的聚类集成算法虽取得了显著的进展, 但鲜有同时考虑如何处理冗余成员和关注成员内部多样性的算法. 对此, 本文设计了一种簇的不确定性度量指标, 并提出了一种基于成员选择的簇加权聚类集成算法. 首先, 利用平均差异性度量和筛选聚类成员, 并引入信息熵衡量簇的不确定性, 给簇赋予相应的权重? 其次, 在基于成员选择的簇加权共协矩阵和高置信度矩阵的基础上构建增强矩阵? 最后, 在增强矩阵上执行层次聚类算法得到最终的聚类集成结果. 采用多个 UCI 数据集进行实验, 将本文算法与主流的聚类集成算法进行比较, 实验结果表明, 本文所提出的算法可以获得更好的聚类集成效果且本文算法具有较高的鲁棒性、稳定性.

    • 沈琴琴, 曹阳, 王鲁欣, 高赛昆

      优先出版时间:2024-04-08  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1486

      摘要:一致分数阶GM(1,1)(CFGM(1,1))模型是最近提出的一种基于一致分数阶累加的单变量灰色预测模型. 本文研究表明, 一致分数阶累加生成算子不满足灰色预测理论中极其重要的新息优先原则且CFGM(1,1)模型存在从差分方程到微分方程的转换误差. 为此, 提出一种新息优先一致分数阶累加生成算子, 结合离散GM(1,1)模型的思想, 构建了新息优先一致分数阶离散GM(1,1)模型, 从理论上导出了新算子满足新息优先原则的条件, 并用量子粒子群优化算法寻求模型中的最优累加参数. 两个实际案例表明, 新模型不仅能满足新息优先原则, 还可以有效克服CFGM(1,1)模型中的转换误差, 具有更优的拟合和预测精度.

    • 郭伟杰, 刘璐, 杜鑫, 周纯杰

      优先出版时间:2024-04-08  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1053

      摘要:工业互联网的发展实现了工业生产的“少人化”,“无人化”的同时也使得工业控制系统面临着更多的信息安全威胁.针对信息安全防护需求实现过程中信息安全策略与功能安全策略存在冲突以及无人值守工业控制系统现场端与监控端的安全策略决策目标存在冲突的问题,本文提出了一种基于多目标的安全策略协同决策方法.通过设置安全策略协同规则实现信息安全策略与功能安全策略的协同.构建风险收益量化模型和冲突风险量化模型对安全策略的风险收益属性以及实施所增加的冲突风险进行量化,利用多目标优化算法对现场端的安全策略进行决策,结合各现场端的可接受风险阈值,利用多目标优化算法实现无人值守工业控制系统现场端与监控端的协同决策.最后,以煤矿行业无人值守压风机控制系统为对象,仿真验证了所提方法的有效性.

    • 林子谦, 张坤, 樊重俊, 杨夏洁

      优先出版时间:2024-04-08  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1576

      摘要:时间序列数据广泛存在于工业、医疗等应用领域中的分布式边缘设备中.由于其往往具备人类不可识别的特征,基于现实数据的时间序列分类任务中普遍存在数据“孤岛”以及标注错误等问题.为了解决分布式数据环境下的这一困难,本文提出了一种联邦时序过滤框架,该框架充分考虑自监督对比学习在提取复杂时序数据表征的优越性,并结合联邦学习方法以解决分布式系统的隐私安全问题,同时降低通信成本.通过在服务器上维护一套基准样本,本文使用基于区别对比损失和预测对比损失的时序增强预监督策略,通过预训练-微调方法获得一个高泛化时间序列表征能力的预监督模型.同时,引入了一种新的标签噪声过滤的方法,利用由预监督模型指导的伪标签与本地标注的标签协同过滤设备中的噪声数据,并将干净数据集用于全局模型的训练.最后,本文根据各种的标签噪声下对框架进行有效性验证,接着验证了不同基准数据比例对于所构造框架的影响,并通过消融实验验证了预监督模型各个损失的过滤效果.

    • 单华晟, 李一刚

      优先出版时间:2024-04-08  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1030

      摘要:近年来,信息物理系统网络安全问题成为一大研究热点. 以攻击者角度研究攻击设计问题可有效评估系统对网络攻击的脆弱性并为设计网络保护措施提供理论依据. 鉴于此,本文在ε-隐性下研究针对信息物理系统远程状态估计的最优欺骗攻击设计问题. 首先,与需要额外滤波器和历史数据在线计算真实新息的相关结果不同,本文提出一种利用离线生成的攻击信号篡改传感器测量值以降低系统性能的自生成攻击模型,使攻击更易实现. 随后,推导得出该攻击下远程估计误差以量化攻击效果并将攻击设计问题转化为多变量受限二次优化问题. 不同于相关结果的恒定均值,本模型采用更具一般性的时变均值,致使优化问题包含更多决策变量且相关结果中的攻击优化方法无法直接求解. 因此,利用K-L(Kullback-Leibler)散度和互信息的相关统计学性质将问题等价转化. 再结合拉格朗日乘数法和所提出的参数特征关联覆盖法得到最优攻击策略,使其在ε-隐性下最大化远程估计误差. 最后,通过仿真实例验证本文结果有效性.

    • 吕涛, 黄焕袍, 汪朝晖, 禚玉群, 朱民, 田彬

      优先出版时间:2024-04-08  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1124

      摘要:针对电力系统中存在的振荡、波动以及控制器参数难以整定的问题,本文提出了一种基于奈奎斯特曲线的振荡对象自抗扰控制参数整定方法。首先将自抗扰控制器等价为二自由度控制结构,随后绘制奈奎斯特曲线,即可根据期望左渐近线或交点计算出对象最快响应情况下对应的控制器参数。在此基础上调整相应参数大小以获得预期的响应速度,具有直观性和简洁性,方便工业现场运行人员调参,并可拓展至任意阶对象和控制器。在脱硝系统的仿真实验表明,本文所述的参数整定方法与相关文献中二阶振荡模型的 PID 参数整定方法相比,调节时间为 PID 方案的 34.58%,跟踪 IAE 指标为 PID 方案的 62.60%,抗扰 IAE 指标为 PID 方案的 2.24%,具有较优越的控制性能和抗干扰性能。

    • 刘旖菲, 李小帅, 杨俊安, 杨渡佳, 王健

      优先出版时间:2024-04-08  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1206

      摘要:针对高动态通信对抗场景下, 无人机集群协同干扰资源分配问题, 提出一种基于改进近端策略优化算法(PPO) 的干扰资源分配方法. 首先, 以无人机集群有效干扰的目标电台数量最大化和消耗的干扰功率最小化为目标函数, 建立干扰资源分配优化问题. 然后, 将无人机集群映射为智能体, 根据干扰资源分配模型建立马尔科夫决策过程. 最后, 利用改进 PPO 算法求解资源分配优化问题, 生成无人机集群的干扰波束和干扰功率的优化决策结果. 相比于原始 PPO 算法, 改进 PPO 算法将状态归一化机制引入智能体的决策阶段以增强算法的有效性, 将优势标准化机制和熵正则化机制引入更新阶段来提升算法的收敛速度和稳定性. 结果表明, 所提出算法能有效解决协同干扰资源分配问题, 相较于原始 PPO 和柔软演员评论家两种算法, 在资源消耗量和有效干扰的成功率方面具有明显优势. 进一步, 通过逐步移除所提出算法的改进机制来进行消融实验, 实验验证了 3 种改进机制的有效性.

    • 路平立, 骆文城, 杜长坤

      优先出版时间:2024-04-08  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1208

      摘要:针对一类具有时变时延和非周期性拒绝服务(denial-of-service, DoS)攻击的离散时间线性多智能体系统, 本文提出一种基于动态事件驱动的预测控制方案. 通过引入网络化预测控制方法,该方案可有效地降低时变时延和非周期性DoS攻击对系统性能造成的负面影响. 此外, 各智能体的传感器侧均设计动态事件驱动控制机制,以减少各智能体反向通道的数据传输频率, 从而节约系统的网络资源消耗. 随后给出闭环多智能体系统渐近稳定且输出实现一致的充要条件. 最后通过数值仿真结果验证所提方案的有效性和正确性.

    • 于树友, 冯阳阳, 曲婷, 李永福, 施树明, 余建华, 陈虹

      优先出版时间:2024-04-08  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1209

      摘要:通信技术和自动驾驶技术的高速发展给车辆队列协同控制带来了新的机遇. 车辆队列协同控制能够有效的提高车辆的行驶安全性、增加交通容量、减少交通拥堵、降低燃油消耗,具有重要的社会和经济效益,已经成为智能交通系统重要研究方向和学术研究的热点. 本文针对车辆队列协同控制的现有研究进展,将从车辆队列建模、通信拓扑结构、单队列与多队列协同控制、队列性能分析四个方面分别概述现有研究方法及其优缺点,并对未来车辆队列协同控制的研究进行了展望,为后续更深入的研究提供了参考.

    • 邓子亨, 李敏希, 沈大伟, 邹建伟, 邓庆绪

      优先出版时间:2024-04-08  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1242

      摘要:随着全球老龄化和呼吸系统疾病增加,无创呼吸机使用场景逐渐从医院转向日常家庭,因此迫切需要呼吸机具备更强的自主适应能力,以针对不同病症进行个性化的治疗.然而,目前呼吸机产品智能化程度较低, 并主要受制于呼吸机对患者呼吸状态的识别能力与针对性调节呼吸机参数的自适应能力.针对以上现状,本文结合感知融合、深度学习等相关技术,设计并实现了一套基于感知融合的无创呼吸机自适应算法.该算法包括两个部分:基于深度学习的参数初始化算法和基于深度学习的逐步滴定算法.参数初始化算法根据患者历史呼吸数据,对呼吸机通气模式和参数进行初始化.逐步滴定算法在参数初始化的基础上,通过多种传感器实时检测患者状态参数变化,并根据状态参数对呼吸机进行调节,直至整个治疗环节结束.最后,我们在仿真平台上对我们提出的自适应算法进行了不同呼吸症状、漏气情况的仿真实验, 实验结果表明我们提出的自适应算法在分类准确率与回归精度等多个指标上均优于现有同类型工作,有望加快呼吸机智能化进程,为患者提供个性化治疗的可能性.

    • 徐标, 吕修豪, 李文姬, 范衠, 巩敦卫, 贺杰

      优先出版时间:2024-04-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1641

      摘要:本文提出了一种基于多场景建模的动态鲁棒多目标进化优化算法,旨在解决实际生产中的动态多目标优化问题。该算法将不同环境下的问题视为不同场景,并通过相似度计算和场景聚类建立多个场景。随后,利用改进的多场景多目标进化优化算法求解各个场景的折中解。当环境发生变化时,根据新问题所属的场景类,直接应用该场景类的折中解作为新问题的最优解,从而加快算法的响应速度。通过对场景类中问题的约减,保留最具代表性的问题,逐步提高算法的鲁棒性,并降低解的切换成本。实验结果表明,所提出的算法能够快速响应环境变化,并提高解的鲁棒性。

    • 付雷, 王骥

      优先出版时间:2024-04-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1617

      摘要:为解决三维空间中的水下无线传感器网络(Underwater Wireless Sensor Networks, UWSN)传统DV-Hop算法定位误差大的问题,提出一种基于改进瞪羚优化算法(Improved Gazelle Optimization Algorithm, IGOA)的UWSN三维定位算法(IGOADV-Hop).首先,通过双通信半径修正节点跳数,对锚节点之间的距离误差进行加权修正.其次,在瞪羚优化算法引入Logistic映射初始化种群,增加种群多样性,然后在开发阶段引入位置更新动态权重系数,提升节点位置计算的全局寻优能力.最后使用IGOA替代最小二乘法进行节点三维坐标计算,并在网络中加入移动节点和水下噪声构建动态UWSN.仿真实验结果表明,与传统DV-Hop算法和其他群智能优化算法相比,所提算法定位精度更高.

    • 谭晓燕, 毛新华, 周继彪, 徐婷

      优先出版时间:2024-04-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1724

      摘要:灾后路网修复决策研究中“一个受损路段只能由一个维修队修复”的常用约束限制了通过多维修队合作减少重要路段修复时间,从而改善修复效果的可能.为解决该问题,本文基于受损路网模型及多维修队修复同步性,提出多维修队合作修复策略的约束式,研究以路网性能累计效用最大化为目标的应急救援阶段灾后路网多维修队合作修复调度与路由联合优化问题.根据灾后节点可达性建立路网性能评价指标,并设计多维修队场景下修复动作的回报函数,以此为基础构建灾后路网多维修队合作修复调度与路由联合优化问题的马尔可夫决策过程,并采用贪心算法和Q学习算法求解该问题.最后,通过案例分析结果表明,在随机破坏和灾难点破坏场景中,所提出方法能够加速路网性能的恢复,有效提升应急救援阶段路网性能累计效用,保障灾后救援活动顺利进行.

    • 严舒, 郭颖, 黄骏

      优先出版时间:2024-04-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1753

      摘要:针对PCB缺陷检测任务中存在的目标与背景相混淆、缺陷目标较小不易识别等问题,本文提出一种基于特征增强和多尺度融合的PCB缺陷检测方法FCM-YOLO。该方法以YOLOv5s为基础,首先在特征提取网络中引入由空间到深度层和非跨步卷积层的组合,构建特征重提取模块,以减少信息丢失,保留小目标特征信息。其次在特征提取网络的最深层引入上下文注意力模块,通过学习上下文信息,使用可变形卷积提取小目标特征,以此增强对目标与背景的区分能力,从而减少漏检情况。最后,在特征融合网络中引入多尺度感受野增强模块,通过多分支结构加强特征信息之间的相关性,增强特征的语义表示。在PCB缺陷数据集和GC10-DET数据集上,对不同算法进行对比实验,实验结果表明,FCM-YOLO能够更加精确地识别缺陷目标,相比改进前的YOLOv5s算法,本文算法在这两个数据集上的检测精度分别提高4.7%和3.7%。

    • 孙传斌, 王树波

      优先出版时间:2024-04-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1770

      摘要:针对机器人系统中含有的不确定参数和未知干扰等问题, 本文提出了一种基于双滑模观测器和非奇异快速终端滑模控制的复合控制策略. 首先, 为了估计补偿模型中的不确定参数和外部干扰带来的未知动态, 基于机器人系统欧拉-拉格朗日模型构建滑模观测器, 以优化机器人系统轨迹跟踪控制性能. 同时, 针对滑模观测器中存在残差造成的抖振问题, 设计了辅助滑模观测器, 通过将观测误差反馈补偿, 抑制了观测器在观测扰动时的抖振现象, 进一步提高了观测精度. 其次, 为了实现系统抗扰和轨迹跟踪问题, 提出了有限时间滑模控制器, 通过调节滑模控制中的切换增益, 可以有效地缩短收敛时间, 并提高了系统的鲁棒性. 最后, 通过李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统的稳定性, 并通过 Simulink 仿真验证了所提出方法的有效性.

    • 周林, 洪凌睿, 何华英, 杜建辉

      优先出版时间:2024-03-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1360

      摘要:为提高最后一公里配送效率并降低配送成本,本文基于送货上门和自提两种配送需求,提出送货上门和车辆停靠移动自提相结合的混合交付模式并开展配送优化研究。首先,通过客户取货行为研究建立车辆停靠调度与客户取货行为关联;在此基础上,开展车辆停靠选址-停靠时长调度-车辆路径集成决策,构建以车辆使用成本、路径成本和自提失败追索成本之和最小的混合整数规划模型;然后,针对该问题特征设计改进的变邻域搜索算法高效求解,并通过仿真实验对算法的有效性进行验证。最后,开展模型及关键参数的敏感性分析。实验结果表明移动停靠自提、客户类型比例、调度时长粒度、停靠点数量及收费模式等对配送系统影响显著,综合考虑这些因素对最后一公里配送系统构建具有较强的现实意义。

    • 陈丽, 郭胜辉

      优先出版时间:2024-03-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1308

      摘要:针对含有虚假数据注入(False Data Injection, FDI)攻击和传感器故障的异构互联信息物理系统, 研究分布式攻击估计器设计问题. 首先, 将系统状态和传感器故障增广成等价的广义状态空间模型, 利用该模型和子系统间的关联信息设计分布式攻击估计观测器. 在分布式观测器的设计中, 引入中间变量和输出估计误差反馈项, 使观测器具有灵活的参数矩阵结构, 适用于不同状态维度子系统组成的异构系统, 实现对攻击信号和传感器故障的同时估计. 其次, 对动态误差系统进行稳定性分析, 利用H∞性能来抑制攻击信号和外部干扰对估计效果的影响,同时以线性矩阵不等式的形式给出观测器增益矩阵的求解方法. 最后, 通过数值仿真和对比仿真验证所提攻击估计方法的可行性.

    • 周玥欣, 于金鹏, 刘加朋, 宿俊浩, 于海生

      优先出版时间:2024-03-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1146

      摘要:针对机械臂系统力/位混合控制问题,提出了一种固定时间模糊自适应阻抗控制方法。首先,利用固定时间自适 应模糊反步法处理机械臂系统的未建模动态;其次,构造固定时间命令滤波器实现对虚拟控制函数的有效逼近, 并引入误差补偿机制消除滤波误差;同时,设计固定时间抗饱和器消除饱和对系统性能的影响。稳定性分析表明 闭环系统所有信号都是固定时间有界的。最后,仿真验证了所提出的控制策略的有效性。 关键词: 输入饱和;机械臂;固定时间稳定;阻抗控制;模糊自适应控制

    • 赵嘉, 吕丰, 肖人彬, 樊棠怀, 董文飞, 王晖

      优先出版时间:2024-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1121

      摘要:鉴于狼群算法在单目标优化问题中具有良好的求解能力, 借助狼群的生物习性并用于求解多目标优化问题, 提出了自适应分组和拥挤距离更新的多目标狼群算法 (MOWPA-AG). 首先, 模拟狼群中的家族聚集性, 提出兼顾种群多样性和分散搜索的自适应分组策略, 对种群进行分层并帮助种群扩散检索 Pareto 最优解? 其次, 设计基于拥挤距离的群体更新机制, 使种群保持快速进化的同时获得最优解集. 为验证算法的性能, 在 9 种不同的基准测试问题上进行测试, 与经典及新进多目标优化算法进行比较, 验证了 MOWPA-AG 的有效性. 最后, 将 MOWPAAG 用于解决实际工程四杆桁架结构问题, 体现了该算法的普适性.

    • 陈仁胜, 吴斌, 闫飞一

      优先出版时间:2024-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1708

      摘要:传统制造业正逐渐向智能化、绿色化制造模式转型. 为实现柔性制造车间的增效减排, 本文以最小化最大完工时间和总能耗为目标, 构建充电约束下可变速 AGV 与机器绿色集成调度模型. 设计了一种基于混合学习策略的改进 NSGA-II 算法进行优化求解. 采用基于工序、机器、AGV 及其速度的四段式染色体编码方案, 对各编码段分别设计不同的交叉变异算子; 采用基于反向学习的精英保留策略, 以提高算法的种群多样性; 提出了针对问题特征的邻域搜索算子, 基于 Q-learning 强化学习算法, 动态调整迭代过程中的邻域结构, 增强算法的局部搜索能力. 最后通过仿真实验表明, 改进 NSGA-II 算法是求解该问题的有效方法.

    • 王健安, 杨泽林, 王昕, 张捷, 李明杰

      优先出版时间:2024-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1113

      摘要:研究基于事件相关间歇控制机制的时滞复杂网络的有限时间同步问题. 设计一种有限时间事件相关的间歇控制机制,引入两个有限时间收敛的边界函数,构建三个非负实数域(工作区域、休息区域、缓冲区域),间歇控制的工作与休息区间取决于Lyapunov函数轨迹与预设区域的关系. 相比于现有的事件相关间歇控制,所提出的控制机制具有更快的收敛速度. 基于有限时间稳定性理论,给出实现网络有限时间同步的充分条件,并对停息时间进行准确估计. 最后通过数值的仿真验证理论结果的有效性.

    • 罗治洪, 李婷

      优先出版时间:2024-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0969

      摘要:为解决重大疫情爆发初期应急医疗物资需求量预测及分配问题,结合传染病的特征以及政府隔离措施对传染病传播的影响,建立改进易感-潜伏-感染-康复(SEIR)模型,基于数据驱动的思想对模型中的部分参数进行周期性更新,从而刻画疫情的扩散演化规律,将需求量构建为感染规模的函数,实现应急医疗物资需求量的预测. 在此基础上,建立以加权运输距离最小化为目标,公平分配等为约束的选址-分配模型,并设计自适应混合遗传禁忌算法进行求解. 实例测算结果表明:数据驱动的参数更新方法保证了改进SEIR模型预测的精度,平均相对误差为3.8 %;所提出选址-分配模型在对配送时效性进行优化的同时能够兼顾物资分配的公平性. 不同规模算例求解结果表明:所提出算法的收敛性和解的质量优于标准遗传算法.

    • 刘俊, 谭锦浩, 蒲明, 张葛祥, 但志宏, 郭戈

      优先出版时间:2024-03-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1138

      摘要:为了解决传统扩张状态观测器存在对系统状态跟踪速度慢、跟踪精度低的问题, 基于滑模控制方法设计了一种新型三阶固定时间收敛滑模非线性扩张状态观测器, 并对其收敛时间和稳态误差进行了分析. 首先, 提出了一种新型固定时间收敛滑模面和滑模趋近律, 并借助滑模控制方法设计得到了滑模非线性扩张状态观测器. 然后, 利用 Lyapunov 函数证明了该滑模非线性扩张状态观测器能实现固定时间收敛, 并且分析了其对系统扰动的估计误差. 最后, 仿真对比实验表明, 与传统扩张状态观测器相比, 该滑模非线性扩张状态观测器能实现对系统状态快速且高精度的跟踪、具有显著的性能优势.

    • 王钊, 王宏健, 张宏瀚, 于丹, 任镜霏

      优先出版时间:2024-03-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1347

      摘要:针对攻防博弈中无人潜航器(unmanned underwater vehicle, UUV)的占位机动决策问题,现有方法存在研究不充分、不全面、无法解决实际占位攻击决策的问题,通过研究并建立攻击占位机动的数学模型,提出采用向量法分析UUV限射程圆和UUV可攻区域,首次给出占位可攻判定规则,并全面分析不同速度条件下,有无障碍物条件下的最短时间攻击占位机动决策求解方法. 针对UUV占位机动决策中目标运动状态变化的问题,提出一种参数自适应的攻击占位机动决策方法,该决策方法能够自适应目标位置、艏向、速度参数的变化,自主选择最近可达阵位点,并求解到达该最近可达阵位点的机动参数. 通过仿真验证占位可攻判断规则以及占位机动决策求解方法的有效性、高效性,以及所提出方法在动态攻防博弈下的参数自适应性.

    • 张志成, 李鹏, 左志强, 王一晶, 倪旺, 刘兴江

      优先出版时间:2024-03-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1539

      摘要:临近空间太阳能飞行器是太阳能驱动的,可在临近空间连续飞行的长航时无人飞行器,近年来其相关研究已成为各国关注的焦点。能源系统是支撑太阳能飞行器长时驻空的关键,实现连续跨昼夜的不间断能量供给是能源系统领域研究的首要目标。围绕临近空间太阳能飞行器集群化能源系统发展过程中的主要问题和研究现状,首先梳理飞行器应用场景下能源系统的控制目标与多重约束,进而系统论述集群化能源系统结构、功能及建模方法;其次,总结集群化能源系统功率分配、储能均衡以及通信受限下能流控制的发展现状,阐述基于强化学习的能量在线调度策略的最新成果,分析现有策略的有效性及不足之处;最后,结合太阳能飞行器的实际需求,探讨能源系统的未来发展趋势与研究方向。

    • 孙辉辉, 张军国, 胡春鹤

      优先出版时间:2024-03-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1288

      摘要:针对深度强化学习序贯决策过程中面临的动作安全性问题,?本文研究了一种事件触发式多智能体分层安全强化学习运动规划方法。首先,基于受限马尔可夫决策模型,构建了一种具备安全约束的多智能体深度确定性策略梯度框架;该框架针对不同状态空间,以事件触发的方式实现了运动策略的分层学习;然后,通过引入李雅普诺夫评价网络,建立了带有条件约束的目标动作选择机制,并且利用拉格朗日乘子法,解决了多目标约束求解困难的问题,保证了机器人内部决策的安全性。最后,在多机器人强化学习场景中对所提出的方法进行了实验,结果表明,触发式多智能体分层安全强化学习方法可以使机器人的状态轨迹从危险状态中快速恢复至安全空间,增强了策略的安全性和多机协同运动规划能力。

    • 韩宇辰, 晁涛, 权申明, 王松艳

      优先出版时间:2024-03-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1409

      摘要:针对高超声速滑翔飞行器因其机动性强、灵活性高,轨迹难以预测的问题, 提出一种基于贝叶斯推断 的高超声速滑翔飞行器轨迹预测方法. 该方法根据高超声速滑翔飞行器攻击某目标的意图信息和战场态势信息, 设计意图代价函数量化其攻击意图, 采用贝叶斯推断迭代递推目标的机动模式和运动状态, 利用蒙特卡洛序贯滤 波方法计算目标状态分布进而预测其轨迹. 仿真结果表明该方法能有效预测高超声速滑翔飞行器的轨迹, 当有多 个目标时能给出各个目标被攻击的概率, 为防御方提供决策参考.

    • 侯志强, 杨晓麟, 马素刚, 王云龙, 余旺盛, 范九伦

      优先出版时间:2024-02-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1048

      摘要:为进一步提升跟踪算法在历史帧信息利用和目标特征表达方面的性能,本文提出基于特征增强和历史帧选择的Transformer视觉跟踪算法Feature Enhancement and History Frame Selection based Transformer Visual Tracking, FEHST)。首先,在骨干网络中引入动态预测模块,通过稀疏化策略提高自注意力机制的计算效率,聚焦目标区域特征;其次,提出特征增强模块,将局部信息和全局信息的优势相结合,提升特征的表达能力;最后,采用自适应历史帧选择策略,提升跟踪器对目标动态信息地关注。在LaSOT、TrackingNet、GOT-10K和OTB100等数据集上进行了大量实验,实验结果显示,在LaSOT、TrackingNet、OTB100上分别取得70.1%、83.0%和71.6%的成功率分数,在GOT-10K上取得了71.4%的平均重叠度分数,并能以27FPS的速度运行。

    • 王丹璐, 孙秋野, 苏涵光

      优先出版时间:2024-02-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1122

      摘要:多微网互联对于提升微网稳定性和促进可再生能源消纳具有重要作用,本文考虑多微网系统网内多智能终端协同和网间功率互济需求,提出了一种基于多智能体强化学习的端-网实时协同优化算法。该算法可自适应源荷不确定性和系统拓扑变化,实时产生网间能量互济和网内智能终端协同优化策略。本文首先建立了端-网协同优化系统结构和优化模型,然后建立了基于多智能体马尔科夫决策过程的强化学习模型。在此基础上,提出了基于多智能体近端策略优化算法(MAPPO) 的分布式协同优化算法。考虑调节过程中功率平衡约束,设计了一种新的功率平衡反馈信号,能够有效避免功率不平衡现象的出现。最后针对三个典型场景进行仿真,结果表明各微电网无需全局信息可得到准确的近似全局最优解。将所提方法分别与状态完全观测和状态部分观测的分布式强化学习算法对比,结果表明所提的方法既能获得良好的协同优化效果,又能够满足实时优化对于算法效率的需求。

    • 孙婧, 党耀国, Shengxiang Yang, 王俊杰, 杨绍闻

      优先出版时间:2024-02-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0354

      摘要:针对现有面板数据灰色关联模型在保序性、稳定性和正负性等方面存在的问题,本文利用差值特征和指数函数构建灰色关联系数,提出方向判断因子表征正负相关性,设计波动调节因子刻画序列间的相对波动程度,并利用熵权法确定面板数据的指标权重,提出了适用于面板数据的灰色差值关联模型。此外,给出灰色关联分析中反对称性和排列保序性的定义,并证明新模型具有反对称性和排列保序性等性质。最后,将该模型应用于京津冀地区2013-2021年大气污染的趋势分析,表明模型结果的实用性;通过两组蒙特卡洛实验与传统模型进行对比,验证新模型具有稳定性和排列保序性,更适用于对象排列具有不固定性的面板数据。

    • 刘孝保, 李佳炜, 刘鑫, 易斌, 顾文娟, 阴艳超, 姚廷强

      优先出版时间:2024-02-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0497

      摘要:针对流程工业生产过程中因工序间相互耦合、工艺数据量庞大且处理时延高而导致的工艺参数优化实时性难以保证的问题,提出了一种基于端边云协同和MIRF_WPSO的流程工艺参数自适应实时优化模型。首先,基于边缘计算技术搭建了多源异构流程工艺参数端边云协同实时优化架构;其次,构建了基于互信息随机森林MIRF和自适应惯性权重粒子群WPSO的工艺参数优化算法MIRF_WPSO,并将MIRF_WPSO算法部署在边缘端实现工艺参数的实时优化,同时通过在云端部署自更新机制以实现边缘端算法模型的自感知更新,形成了集算法训练-更新-调用的端边云高效协同自动化闭环网络;最后,搭建了实验平台,实验结果表明,“端-边-云”协同模式有效缓解了云端计算压力,能够实时、高效地对流程工艺参数进行自优化调控,将质量指标平均标偏从1.86%降到了1.25%,优化速度提高11.4%,为流程工业生产过程智能化进一步发展提供新的思路。

    • 田俊峰, 司艳红, 王力, 孙西秀, 周菁

      优先出版时间:2024-02-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1038

      摘要:针对绿色信贷背景下不同绿色企业的运营决策和供应链绩效表现问题,构建了银行主导的银行-零售商-制造商三层主从博弈模型,探索了绿色信贷优惠对企业产品定价和供应链绩效的作用机制,论证了绿色信贷优惠对银行盈利、企业绿色转型以及实现整体经济效益和环境效益一致性的积极影响。研究发现:银行绿色贷款优惠会导致绿色产品批发价和零售价的降低,从而促进绿色产品需求增加,而一般产品价格不受影响但需求减少。企业的绿色转型需要一定的绿色市场基础,当绿色市场较小时,绿色信贷优惠可以促使绿色产品更早地占领市场,此时,绿色信贷优惠在促进企业绿色转型方面发挥更大作用。在特定条件下,绿色信贷优惠可以增加总利润、消费者剩余和社会福利,同时降低环境影响,但仅具有显著环境改善作用的绿色产品才能实现帕累托改进。

    • 赵斌, 项天阳

      优先出版时间:2024-02-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1054

      摘要:针对机动目标三维拦截末制导问题,提出一种考虑终端角度约束的超扭曲滑模制导律。首先设计了一种新型多变量超扭曲滑模算法,基于Lyapunov稳定性理论证明了其有限时间稳定性,并定量分析了算法收敛时间;第二,建立了三维交战场景下的弹目相对运动学,将制导问题转化为关于视线角的二阶多变量系统控制问题;第三,基于改进的多变量超扭曲滑模算法设计了带终端角度约束的三维制导律;最后,通过多场景的对比仿真和蒙特卡洛模拟仿真,验证了所设计方法的有效性。

    • 郭庆辉, 李媛, 杨东升

      优先出版时间:2024-02-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1065

      摘要:针对麻雀搜索算法易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,本文提出了一种改进的麻雀搜索算法。首先,采用佳点集策略对麻雀种群初始化,增加种群多样性,提高算法收敛速度和精度;其次,采用黄金正弦策略优化发现者位置更新过程,进一步平衡算法的全局探索和局部开发能力;最后,采用Levy飞行策略优化跟随者位置更新过程,扩大其搜索空间,改善易陷入局部最优的问题。通过建立马尔科夫链模型从理论角度证明改进算法的收敛性,并选取5个标准测试函数与其他经典群智能优化算法从仿真实验角度证明了改进算法的有效性。利用改进算法对变分模态分解参数和回声状态网络参数进行优化,搭建ISSA-VMD-ESN模型应用到短期电价预测中,通过仿真实验进一步验证了改进算法的优越性。

    • 刘源, 张冰

      优先出版时间:2024-02-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1127

      摘要:针对有向通信拓扑下的二阶多智能体系统分布式优化问题,本文提出了一种固定时间收敛的分布式控制算法。该算法基于新的分布式估计器设计,通过局部信息交换,使各智能体能够对全局目标函数梯度进行准确估计。在估计器的基础上,为各智能体设计了分布式固定收敛时间算法,以确保所有个体在有限时间内收敛于目标函数的最优解。通过运用固定时间收敛理论和不等式缩放技巧,对算法的稳定性进行了理论证明,并通过数值仿真实验验证了所设计算法的有效性。

    • 李亚倩, 陈强, 施卉辉, 陈鹏, 洪宜煌

      优先出版时间:2024-02-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1185

      摘要:为实现不确定机械臂系统快速和高精度跟踪控制性能,提出一种基于反演算法的预定时间重复学习控制策略。通过构造非奇异预定时间虚拟控制器,有效避免传统有限时间反演控制中由虚拟控制器微分引起的奇异性问题,确保机械臂角位置跟踪误差在预定时间内收敛至原点附近邻域内。 在此基础上,根据期望轨迹的周期特性,将机械臂系统的集总不确定划分为周期不确定和非周期不确定两部分,并构造全限幅重复学习更新律准确估计和补偿周期不确定部分。同时,设计鲁棒控制律并引入终端吸引,补偿包括外部干扰在内的非周期不确定部分,实现机械臂角位置对周期性期望轨迹的高精度跟踪。 最后,基于李雅普诺夫定理证明闭环系统稳定性和分析跟踪误差收敛性,并给出仿真结果验证所提控制方法的有效性。

    • 闫晶晶, 张梦宇, 薛涵冰

      优先出版时间:2024-02-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1223

      摘要:本文研究具有不可靠通信信道和有限带宽约束的Markov跳变系统的混合事件/时间驱动$H_{\infty}$控制问题。为处理有限带宽约束,首先,基于驱动误差、辅助变量和切换时刻设计分布式混合事件/时间驱动机制以确定每个传感器节点的驱动时刻;其次,提出一种新的TOD(Try-once-discard)调度协议以保证在驱动时刻仅有唯一的传感器节点接入网络。此外,将不可靠通信信道导致的数据丢包现象建模为伯努利分布,基于驱动时刻的数据传输情况构建随机序列和调度矩阵序列,对数据接收情况进行建模。以此为基础,利用线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, 简称LMI)得到保证闭环Markov跳变系统在无扰动时随机稳定和有扰动时有限增益$L_2$随机稳定的充分性条件,并给出反馈增益阵的设计方法。最后,通过实例仿真验证了所提结果的有效性。

    • 汤辰悦, 朱建军, 刘微俏

      优先出版时间:2024-02-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1358

      摘要:针对突发事件复杂多源信息难以有效融合的问题,研究了面向三元群智信息证据融合的风险危重度研判方法。构建了由硬件感知、媒介感知和群体感知组成的三元群智信息风险危重度研判体系,设计了三元群智信息的二维表征方式;为测度三元群智信息间的内联关系,建立了考虑向量投影和距离范数的群智信息相似度测度模型;为减弱三元群智信息证据间的冲突特性,建立了考虑量子加权平均算子的风险危重度测算方法。算例说明了方法的有效性。

    • 王立夫, 刘一铄, 孔芝, 郭戈

      优先出版时间:2024-02-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1616

      摘要:智能网联自动驾驶技术逐渐成熟, 为交叉口日益严重的交通拥堵和能源浪费问题提供了新的解决方案.将交通信号控制与车辆轨迹优化相结合, 可以有效提高通行效率和燃油效率. 因此, 本文针对混合交通流环境下的多车道交叉口, 提出一种交通信号与车辆轨迹协同优化控制框架. 首先, 考虑到信号相序的动态变化和车辆变道的原因及其持续性影响, 对车辆的纵向跟驰模型和横向变道模型进行改进. 其次, 以最小化车辆通行延迟和油耗为目标, 提出交通信号与车辆轨迹协同优化控制方法, 在交通信号的自适应控制下平滑车辆轨迹. 此外, 设计一种协同优化控制算法, 以较低的计算量保证优化效率. 最后, 在不同的交通情境下进行了数值仿真, 结果表明, 所提框架能够同时提高通行效率和燃油效率. 相比交通信号或车辆轨迹的单独优化框架, 所提协同优化框架在通行延迟、油耗、安全性能和驾驶舒适度等方面均能产生更多的增益.

    • 欧阳元兵, 罗亦鸣, 李宇诗, 王皓, 潘昱杉

      优先出版时间:2024-02-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1583

      摘要:基于稳态视觉诱发电位的脑机接口(SSVEP-BCI)具有高准确性、高传输速率且无需训练,用户需要花费大量精力专注于视觉刺激以产生足够强的SSVEP。 其中高亮度、频繁的低频刺激和单一任务十分容易使用户产生疲劳。 针对用户疲劳问题,本论文提出一种针对SSVEP-BCI的实时疲劳检测系统,该系统包括一个可穿戴式脑电设备的硬件设计和实现以及基于支持向量机的分类算法。 基于该系统,本文对用于疲劳检测准确性的熵进行了研究,并发现模糊熵和近似熵在检测中具有一致性,并且在疲劳变化微弱的情况下,模糊熵变化更突出而在疲劳变化明显的情况下近似熵的变化更显著。 此外,本文对前额和枕叶信号进行了比较,发现前额信号的分类准确性通常高于枕叶信号, 同时复合准确性高于任何一种单独使用时的准确性。

    • 邸敬, 任莉, 刘冀钊, 郭文庆, 廉敬

      优先出版时间:2024-02-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1353

      摘要:针对现有深度学习的图像融合算法中存在特征提取不足、纹理细节丢失等问题,提出了一种局部-全局并行和纹理对比度增强的红外和可见光图像融合网络模型。首先,融合网络采用多尺度密集连接和空洞卷积并行注意力机制构建局部-全局并行网络提取图像中的梯度信息和强度信息,以更有效的方式维护局部和全局有用信息。然后,利用scharr滤波器和深度可分离卷积构建纹理对比度增强网络,增强融合特征的对比度和纹理细节,提高融合图像质量。最后,分解网络设计了一种信息交换流网络,由于分解图像的质量直接取决于融合结果,因此分解过程可以使融合图像包含更多的场景信息。通过和其他8种具有代表性的图像融合方法对比,本文方法的7项客观评价指标有5% ~62%的提升,说明本文方法不仅能够充分提取源图像信息,获得纹理细节更清晰、对比度更好的融合结果,而且可以有效解决因源图像分辨率差异大而阻碍的多光谱遥感分析、军事侦察等实际应用。

    • 陈志旺, 杨天宇, 曹索航, 吕昌昊, 彭勇

      优先出版时间:2024-02-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1352

      摘要:本文利用改进的Inception-Resnet-V2(IRV2)网络和局部-全局-局部(Local-Global-Local, LGL)模块设计一种结合CNN和Transformer编码结构的孪生网络用于目标跟踪——SiamLGL(Siamese Local-Global-Local Network)。首先,算法特征提取部分采用改进后的Inception-Resnet-V2(IRV2)网络,由于网络的层数更深,因此图片经过IRV2网络提取的特征较浅层网络提取的特征效果更优,特征融合部分采用深度互相关将特征图上的信息进行融合。其次,融合后的特征图利用LGL模块获取目标的全局和局部信息,模块内部采用两个编码器串联,第一个编码器利用深度可分离卷积获取目标的局部信息,第二个编码器利用自注意力获取图片的全局特征。为了降低自注意力结构的时间复杂度,采用稀疏注意力的方式进行计算,在降低时间复杂度的同时保证网络的精度。最后将特征图输入至分类回归网络中,生成对应的目标位置。其中分类网络采用二元交叉熵损失函数,回归网络采用Distance-IoU(DIoU)作为损失函数。本文算法在GOT-10k、LaSOT、TrackingNet、UAV123、OTB100和VOT2019等6个公开数据集上进行试验评估,实验结果验证了算法的有效性。

    • 田家鑫, 李岩, 张伟, 刘圆超, 刘建昌

      优先出版时间:2024-02-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1270

      摘要:针对昂贵约束多目标离散优化问题, 本文提出一种基于随机森林和自适应随机排序的昂贵多目标进化算 法(A random forest and adaptive stochastic ranking based multi-objective evolutionary algorithm, RFASRMOEA). 为了 提高代理模型对离散问题的近似精度, RFASRMOEA采用随机森林作为代理模型来辅助进化算法进行搜索; 为了 提升RFASRMOEA的综合性能,提出一种自适应随机排序机制,融合所设计的平衡适应度评估策略和自适应概率 操作. 平衡适应度评估策略巧妙地利用种群迭代信息将所设计的基于目标转移的多样性评估和基于余弦的收敛 性评估结合, 以同时兼顾种群的收敛性和多样性,进而平衡种群的收敛性和多样性; 自适应概率操作通过动态调 整随机排序机制的关注点, 使得算法在前期探索更多可行域而后期迅速收敛于不同可行域, 进而平衡约束条件的 满足与目标函数优化之间的冲突. 将RFASRMOEA与4种经典优化算法在0/1多目标背包问题上进行对比实验. 实 验结果表明所提算法在处理昂贵约束多目标离散优化问题时具有较高的竞争力.

    • 刘鑫蕊, 孟庆坤, 侯敏, 王睿, 孙秋野

      优先出版时间:2024-02-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1247

      摘要:针对极端天气灾害造成配电网供电短缺问题,提出了考虑多类型极端天气的配电网统一故障率计算模型,实现配电网灾前故障场景预测;然后提出包含整体韧性和恢复速度的配电网韧性评估指标;灾害发生前,以天气灾害预判场景为依据,建立以负荷削减量、移动储能移动成本和充放电成本最小为目标的移动储能预调度模型,有效减少灾时停电时间;灾害发生后,随着灾害进程的变化,交通路况受极端天气影响呈现出不同程度的拥堵或湿滑情况,进而影响了移动储能车的实际应灾救援能力,因此提出考虑交通网影响的移动储能救援态和充电态的时空动态优化调度方法;最后以我国东北某城市实际冰灾为案例,结果表明考虑极端天气对交通路网影响的移动储能“灾前+灾后”多模态调度策略可有效提升配电网的韧性水平。

    • 高志浩, 李静, 祝铭, 刘彤阳, 鲁瑞

      优先出版时间:2024-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1599

      摘要:在云计算和边缘计算环境中, 通过提取和组合可用的服务, 以满足用户需求已成为常见的做法。然而, 当前的方法难以应对由于用户需求变化或外部环境变动导致的组合失效问题。为了应对这一挑战, 本文提出了一种边缘计算环境中基于规划图的服务组合及其修复方法。本文首先结合移动路径模型和规划图方法完成服务组合过程。通过规划图的构建, 本文可以有效地评估和选择适合用户需求的服务组合。当服务集合发生变化或用户目标更改时, 本文的方法能够在现有的规划图基础上生成新的解决方案, 以满足用户的需求。这种修复方法能够实时适应云边环境中的变化, 提高系统的灵活性和可靠性。经过实验测试发现本文提出的修复方法相较于重新规划具有更好的性能表现, 并证明了修复方法在组合失效问题上的有效性和实用性。

    • 张亚洲, 赵小强, 惠永永, 陈鹏

      优先出版时间:2024-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1367

      摘要:针对单一传感器数据易受自身品质和环境的影响导致难以体现齿轮箱整体运行状况的问题,本文提出一种基于多传感器数据融合的SA-DACNN(Self Attention – Dynamic Adaptive Convolutional Neural Network)齿轮箱故障诊断方法。首先,该方法将采集到的不同位置的传感器信号作为多通道信号,并将多通道信号同时作为网络输入;然后,设计了一种多通道特征融合模块,该模块通过自适应地加权不同通道的信息,确保不同通道的重要信息能够有效地融合,解决了特征级多通道数据融合问题;最后,在全连接层之前,使用带残差连接的自注意力模块,帮助网络自动学习全局信息,增强对原始振动信号的特征学习能力。在两个齿轮箱数据集中进行实验,结果表明,所提方法具有较高的故障诊断准确率,可以满足多传感器数据融合故障诊断的任务。

    • 贺战胜, 邱宏凌, 沈俊

      优先出版时间:2024-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1354

      摘要:本文针对无人直升机系统存在的外界扰动和输入饱和问题, 提出一种自适应固定时间滑模控制方法. 通过设计分段函数保证滑模变量连续可微, 消除控制器奇异性问题. 同时, 采用径向基神经网络估计并补偿直升机系统中的外界干扰和输入饱和误差. 为改善跟踪性能, 引入固定时间趋近律, 确保跟踪误差固定时间内收敛至原点微小邻域, 提高直升机系统的收敛速度与跟踪精度. 最后, 通过仿真实验验证所提控制方法的有效性和优越性.

    • 安绮梦, 闫在在, 孙立君

      优先出版时间:2024-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1369

      摘要:为实现单个产品的可靠度估计和剩余使用寿命预测, 在综合利用产品总体和个体退化信息的基础上, 提出一种考虑个体差异性的二元逆高斯退化模型.首先, 基于 Copula 函数建立二元逆高斯过程退化模型, 并从性能 退化速率和性能间相关关系两方面对个体差异性进行描述.其次, 利用两阶段期望最大化算法, 先后对单个性能的参数值和 Copula 函数中的参数值进行估计.进一步的, 基于个体的退化特性和 Bayes 理论, 分别提出了个体缺 失观测值估计和退化值预测的模拟方法, 并利用退化量预测值对个体的剩余使用寿命进行预测.最后, 通过重型机床的实例数据验证了所提模型和统计推断方法的有效性, 并对产品的后续预防性维修和健康管理提出了建议.

    • 张锬, 吴怀宇, 朱振华, 郑秀娟, 关治洪

      优先出版时间:2024-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1372

      摘要:针对线性时不变系统的分布式状态估计问题, 基于双极限加权齐次估计理论和可观测性分解方法提出了一类分布式固定时间收敛观测器. 首先, 针对单输入单输出积分链式系统,使用双极限加权齐次性方法设计集中式固定时间观测器. 然后, 基于可观测性分解将线性时不变系统分为可观测和不可观测子系统. 传感器网络中每个智能体以集中式观测器为基础, 在固定时间内仅用系统输出测量值重构局部可观子状态, 其次利用智能体之间状态信息构造一致性算法在固定时间内估计出局部不可观测子状态, 从而在固定时间内实现状态全知. 不同于已有工作, 本文不需要构造具体的李雅普诺夫函数就可以给出收敛时间的显示表达式. 最后通过仿真验证了所设计观测器的有效性.

    • 闫涵, 卢伟, 吴玉虎, 仲崇权

      优先出版时间:2024-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1424

      摘要:工业环境下金属断口图像识别是金属失效分析的重要一环,具有重要的研究意义.卷积神经网络(CNN)已被证实在图像识别任务中是有效的,但是在工业环境下的金属断口图像识别仍面临以下问题:一是金属断口图像具有较强的类内复杂性与类间相似性;二是现有CNN网络结构复杂,参数较多,很难部署在嵌入式设备上.针对上述问题,提出一种基于轻量化CNN的金属断口图像识别方法.设计一种多特征融合的CNN模型结构提升网络的特征提取能力,并给出一种混合剪枝算法对网络进行轻量化处理以降低算法复杂度.同时,将重要超参数搜索视为优化问题,利用贝叶斯优化(BO)算法进行求解,实现模型设计和剪枝过程的自动化.以金属断口图像数据集为例进行实验分析,结果表明该模型仅需3.82M的参数量即可实现97.56\%的识别精度.最后将训练好的模型部署到Jetson Nano嵌入式平台上,验证了算法实际应用的可行性.

    • 耿玺钧, 熊高, 崔立堃, 刘知阳

      优先出版时间:2024-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1513

      摘要:Abstract:To address the problem of traditional navigation in unmanned vehicles in narrow turning work environments, such as the inability to construct maps or the construction of maps with excessively large obstacle expansible radii, as well as errors in positioning and control, resulting in collisions with obstacles and ineffective completion of navigation tasks, a method combining the A* algorithm and deep reinforcement learning is proposed. The path generated by the A* algorithm is discretized, and periodically selected path points are used as target points for the deep reinforcement learning algorithm. A subgoal-driven DQN algorithm was designed, and a neural network was established based on it.The narrow turning environment is constructed using Gazebo software, and the unmanned vehicle is trained using the subgoal-driven DQN algorithm, DQN algorithm without subgoals, DDPG algorithm, and SAC algorithm. By comparing the convergence speed, execution steps, and navigation success rate, it is demonstrated that the subgoal-driven DQN algorithm performs best in completing the navigation task in narrow turning environments. The training results of the subgoal-driven DQN algorithm are transferred to a new test scenario with smaller space and more turns, and the test confirms that the unmanned vehicle can successfully complete the navigation task, proving the high scalability of the subgoal-driven DQN algorithm.□

    • 向雅伦, 雷小康, 段中兴, 段梦园, 许明玉, 郑志成, 彭星光

      优先出版时间:2024-01-16  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2213

      摘要:针对实际垃圾收集任务中垃圾常呈非均匀的斑块状分布的问题,提出一种基于密度交互的集群机器人自组织垃圾收集算法。首先,基于高斯核函数建立机器人邻域作业空间中垃圾分布及邻居分布的空间密度场;然后,在密度信息驱动交互规则作用下,集群机器人通过边缘包围行为实现对垃圾斑块的环型包围;最后,配合面向粗粒度垃圾的平推收缩策略和面向细粒度垃圾的涡旋收缩策略,以群体协作的方式推动垃圾斑块向内聚拢,完成斑块状垃圾的收集任务。数值仿真及真实集群机器人实验表明,所提收集算法对单斑块、多斑块及垃圾数量动态变化斑块中均具有良好的收集效果,表现出优良的并行作业和自适应性能。

    • 周怡红, 张霄, 丁锋

      优先出版时间:2024-01-16  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0512

      摘要:径向基函数具有形式简单、节点配置灵活等特点,使得其可以构成网络来拟合复杂非线性系统. 径向基函数构成的网络可描述非线性模型映射关系,研究有色噪声干扰下一类径向基函数非线性模型的参数估计问题. 首先,为了抑制有色噪声对参数估计的影响,在不改变模型输入输出关系的前提下,利用数据滤波技术设计滤波器对观测数据进行滤波,实现有色噪声干扰下辨识模型的白噪化处理?然后,运用梯度搜索,结合多新息辨识理论,提出估计该类径向基函数非线性模型的滤波多新息增广随机梯度算法?最后,考虑到模型的参数可分离特性, 在滤波辨识的框架下, 基于分解技术, 利用递推搜索方法, 提出估计该类径向基函数非线性模型的三阶段滤波多新息增广递推算法. 仿真结果表明了所提出算法的有效性和优越性.

    • 许瑞, 朱燕燕, 肖巍

      优先出版时间:2024-01-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0853

      摘要:在实际物流运输中,通过对大量历史路径数据进行挖掘可以获得司机在线路选择时的行为偏好,并辅助司机规避各类潜在风险,提高路径规划的可靠性.基于此,本文研究了考虑司机经验的车辆路径问题,设计了综合考虑路径可靠度和行驶距离的双重路径评价指标,建立了对应的整数规划模型,在充分分析问题特征的基础上提出了一种知识驱动型动态多起点变邻域搜索算法.首先利用广义序列模式挖掘从历史配送路径集中提取出频繁序列和潜力序列两类经验路径,接着融合上述经验路径提出一种基于知识的冲突消解策略来构建高质量初始解,最后使用动态多起点变邻域搜索对初始解进行改进.结合某珠宝公司实际物流配送数据发现,与传统的变邻域搜索算法相比,本文所提算法极大地降低了问题的规模和求解时间,在有效缩短行驶距离的同时提高了路径规划的可靠度,为实际物流企业的路径规划提供了决策依据.

    • 刘乐, 李斌, 方一鸣, 赵栋梁

      优先出版时间:2024-01-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0826

      摘要:针对传统3D RRT*全局路径规划算法存在的采样基数大、父节点重选计算量大、节点扩展盲目、搜索路径不平滑等问题,本文提出一种基于近似测地线避障策略的目标双向3D RRT*路径规划算法(approximate geodesic target bidirectional RRT*,AGTB-RRT*)。首先,在双向目标点的连接路径上设置近似中位节点,并建立朝起点和目标点双向扩展的随机树,有效提高了算法的搜索效率;建立基于单叶双曲面的启发式采样空间,有效减小了采样基数和父节点重选计算量,并降低了内存占用。其次,对目标点和随机点进行阈值切换,并建立目标引力势场,有效降低了节点扩展盲目性,提高了算法的收敛速度。再次,对3D障碍物建立三角网格包络,并基于近似测地线方法使节点沿3D障碍物包络表面快速绕行,进而规划出一条代价小、速度快的局部避障路径。最后,采用B样条曲线拟合方法对整个生成路径进行优化处理,以得到一条平滑的最优可行路径。仿真实验结果验证了本文所提AGTB-RRT*算法在三维空间下用于路径规划的有效性和可行性。

    • 刘世同, 张云洲, 单德兴, 金阳, 宁健

      优先出版时间:2024-01-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1006

      摘要:基于深度学习的缺陷分割技术对于保证生产效率和改善产品质量至关重要.然而,在实际应用中有许多领域无法收集大规模的缺陷样本,导致传统缺陷检测方法性能急剧下降.此外,缺陷区域存在尺寸小、纹理信息弱以及与无缺陷区域对比不明显的问题,进一步阻碍了视觉缺陷检测技术的实际应用.本文提出了一种基于视觉与点云的多模态小样本缺陷分割方法,通过采用跨模态注意力聚合RGB语义信息和点云结构信息,实现两种模态的高效融合;然后,结合多模态特征与支持掩码生成基本前景原型、自适应背景原型和遗忘补偿原型,提升支持原型的表征能力;进而根据相似性动态地匹配原型与查询特征,并在特征丰富化后完成对未见过物体缺陷的有效分割.在Defect-3i和Mvtec 3D-2i两个小样本缺陷分割数据集上的实验表明,本文算法在单样本(1-shot)和五样本(5-shot)两种设置中的平均交并比(mIoU)分别超过其他先进小样本算法0.11%和0.20%、5.23%和5.10%,证明了所提出小样本架构的合理性与多模态网络的先进性.

    • 王申义, 杨秀建, 吴相稷

      优先出版时间:2024-01-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0915

      摘要:考虑实际操纵工况特别是低附着路面条件对汽车队列动力学稳定性的影响, 提出针对异质汽车队列的自适应协调控制策略. 建立包含车轮旋转动力学的队列分布式控制器设计模型, 将车速-轮速误差引入队列的跟驰控制决策以协调车辆动力学与队列动力学, 将路面附着引入间距策略以适应路面工况的变化. 以保证节点车辆的动力学稳定性和队列的跟驰控制性能为目标, 基于滑模控制方法设计了队列自适应协调控制策略, 并基于Lyapunov方法证明了队列跟驰的间距误差以及车速-轮速误差一致最终有界, 导出了兼顾车辆动力学的队列稳定性条件. 最后, 基于4辆车组成的异质汽车队列, 在高、低两种路面附着工况下对控制方案进行了仿真评价. 结果表明, 本文所提出的自适应协调控制策略通过对节点车辆动力学和队列动力学的协调控制, 能够保证汽车队列系统在大范围操纵工况特别是低附着路面工况下的车辆动力学稳定性、队列稳定性和交通流稳定性.

    • 席阿行, 蔡远利

      优先出版时间:2023-12-28  DOI:

      摘要:为了减少多弹协同控制系统的计算负担与通信资源,引入事件触发机制,研究了分布式微分对策制导律。首先,将分布式微分对策制导问题转化为分布式零和博弈问题,利用自适应动态规划求解其事件触发的耦合Hamilton-Jacobi-Bellman方程,同时设计了事件触发机制的触发条件和自适应评价网络权重的更新律,提出了一种事件触发机制的分布式微分对策制导律。然后,依据Lyapunov定理证明了多弹协同系统的稳定性和评价网络估计权重误差的最终一致有界;另外,设计了最小采样时间间隔确保系统不出现Zeno行为。最后,通过仿真实例验证本文所提出制导律的有效性。结果表明,与传统的分布式微分对策制导律相比,所提出的制导律对控制器状态更新次数减少了65.36%,大大地减少了控制系统的计算负担与通信资源。

    • 李伟伟, 易平涛, 李玲玉, 董乾坤, 王露

      优先出版时间:2023-12-28  DOI:

      摘要:随着决策环境的日趋复杂,多类型混合决策信息共存的现象越来越普遍。针对该现象,本文考虑不同类型决策信息的分布特征,细化探讨了通过分段随机抽样的方式将混合信息转化为随机数的方法,该方法可以尽可能提升转化后数据与原始信息分布结构的一致性。通过大规模的模拟分析归纳总结出了不同情形下混合信息随机转化过程中最佳分段子区间的求解方法与结论,可为实际应用中分段抽样区间的确定提供参考。进一步,将随机聚合求解方法与混合信息的随机转化过程进行融合,通过对聚合求解过程中方案之间优胜概率及排序位分布概率的统计得到体现方案之间相对优劣关系的可能性排序结论,实现了决策结论由“绝对形式”向“相对形式”的柔性转化,该结论形式更加吻合于原始决策信息的多样化、不确定性及模糊性特征,因而更具可解释性和可接受性。最后,通过与已有算例的对比分析验证了本文方法的有效性;并以省域发展潜力综合预判为背景构建了应用算例,对本文方法的特征及应用前景进行了说明。本研究进一步丰富了混合信息的转化途径,可为多类型信息共存的复杂决策问题提供方法支撑。

    • 田宇, 何德峰, 穆建彬

      优先出版时间:2023-12-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1232

      摘要:针对生物质发电机组多目标经济燃烧和轻量要求,提出一种锅炉-汽轮机系统事件触发多目标经济预测控制(MO-EMPC)策略。结合字典序多目标方法和生产过程的需求,将锅炉-汽轮机补给燃料的调节控制作为最高优先级控制目标,主蒸汽调控作为第二层优先级控制目标,给水阀调控作为第三层优先级控制目标,构建分层滚动时域优化控制问题。其中,利用锅炉-汽轮机稳定运行平衡点定义辅助正定函数的最优值函数设计收缩约束条件。通过松弛收缩约束条件设计触发机制,施加在锅炉-汽轮机字典序多经济目标优化问题。对比时间触发下的字典序MO-EMPC算法,这不仅通过降低求解频次减少计算量,同时实现锅炉-汽轮机系统的稳定控制和经济性能优化。

    • 许驰, 唐紫萱, 金曦, 夏长清

      优先出版时间:2023-12-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1243

      摘要:针对多终端、多边缘服务器场景下异构工业任务的端边协同处理问题, 提出了一种基于李雅普诺夫优化和深度强化学习的多任务端边迁移算法. 首先, 以联合优化任务迁移决策、迁移比例和传输功率为目标, 充分考虑计算频率、传输功率、长期能耗和任务截止期等约束, 构建了系统长期平均开销最小化问题. 由于问题中长期目标及约束中变量在不同时隙相互耦合, 难以求解, 故基于李雅普诺夫优化理论, 将长期平均开销最小化问题解耦为独立时隙的策略优化问题. 通过马尔可夫决策过程建模, 并采用双层竞争深度神经网络架构, 提出了基于深度强化学习的多任务迁移算法. 实验表明, 所提算法能够稳定收敛, 并在长期能耗约束和任务截止期要求下, 有效降低系统长期平均开销.

    • 戚其松, 操尚峰, 董青, 沈舒杰, 张宇乐

      优先出版时间:2023-12-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1227

      摘要:本文以桥式起重机为研究对象,针对其在三维复杂欠驱动系统中因状态参量高度耦合而导致动力学方程难以线性化处理和滑模控制器本身控制力输出的高频抖振等系列问题,设计了一种基于分层滑模控制的二阶超螺旋滑模控制器,以期当负载质量和钢丝绳长度等参数不断变化时,仍能实现对起重机的精确定位并有效抑制负载摆角。采用Lyapunov函数对控制器稳定性和可行性进行了证明,通过搭建物理模型对本文研究内容进行了验证,仿真与实验结果的一致性证明了该控制器对抑制负载摆动现象具有较好效果。以上结果表明本文研究的控制器能够在不降低系统鲁棒性的前提下有效消除系统抖振和抑制负载摆角幅度,具有重要理论意义与应用潜力。

    • 汪湘川, 张辉, 周熙栋, 陈波

      优先出版时间:2023-12-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1167

      摘要:高精度地图与定位是无人车实现自主导航作业的重要前提, 针对现有松耦合融合方法对观测信息利用不充分, 以及传统闭环检测方法匹配精度低等问题, 提出了一种基于扫描上下文优化的紧耦合激光SLAM方法——Optimized SC-LIO-SAM. 首先, IMU通过预积分对点云进行去偏校正, 同时为激光里程计提供初始位姿估计; 激光里程计通过滑动窗口的方法将当前帧的特征点云与局部地图匹配; 随后基于扫描上下文的方法对特征点云进行编码生成点云描述符, 实现高效的闭环检测; 基于LIO-SAM的框架, 将IMU预积分因子、激光里程计因子、GPS因子以及闭环因子插入全局因子图中, 最后通过基于贝叶斯树的增量平滑优化算法对全局点云优化更新. 为了验证所提方法的有效性, 采用KITTI数据集评估Optimised SC-LIO-SAM的性能, 并与LOAM、LEGO-LOAM以及LIO-SAM对比, 实验表明, Optimised SC-LIO-SAM相比于LOAM、LEGO-LOAM以及LIO-SAM等算法, 定位精度显著提升. 最后将算法应用在开源数据集中, 证明了Optimised SC-LIO-SAM能够构建全局一致的地图.

    • 王勇, 李邑灵, 苗夺谦, 安春艳, 袁鑫林

      优先出版时间:2023-12-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1152

      摘要:物体抓取是家庭和工业场景中机器人研究的一个重要课题。在机器臂抓取检测领域,RGB图像和Depth图像的处理效率仍有很大提升空间。本文提出了一种基于Transformer-CNN混合架构的新型RGB-D跨模态交互融合的机械臂抓取检测方法。为了充分利用RGB和Depth图像的特征信息,开发了一种高效的跨模态特征交互融合模块,它可以校准RGB和Depth图像相对应的特征信息,并交互增强双模态的特征。此外,还设计了一种Transformer与CNN并行的网络模块,结合CNN的局部建模能力和Transformer的全局建模能力,获得更好的特征表示,从而提高抓取检测性能。实验结果表明,该方法在Cornell与Jacquard抓取数据集上分别达到了99.1\%和96.2\%的准确率。在真实场景下的抓取检测实验证明了该方法可以有效预测各种场景下物品的抓取位姿。

    • 赵嘉晖, 温杰, 蔡星娟, 崔志华

      优先出版时间:2023-12-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1102

      摘要:由于皮肤癌数据的长尾分布特性,快速识别含少量数据的罕见皮肤病样本成为一个具有挑战性的小样本问题。基于元学习的检测方法能够从多数常见皮肤病样本中快速学习元知识,利用先验知识提高模型检测罕见皮肤病的能力。然而,皮肤癌公共类别质量和分布的偏差,导致元学习在预训练阶段存在过拟合风险, 且基于传统网络的元学习模型难以处理细粒度皮肤病问题。针对此问题,提出了一种高维多目标元学习皮肤癌检测模型。该模型在元学习的基础上,通过考虑皮肤癌检测模型的多种分类性能,优化公共类别(基类)分布获得强化的训练样本;采用融合CCNet注意力机制的Resnet12网络结构,充分提高识别细粒度皮肤病变图像的能力。此外,设计了一种基于离散分组交叉策略的高维多目标优化算法对所提出的高维多目标皮肤癌检测模型进行高效求解。本文在ISCI2018和Derm7pt两个公开的医学数据集上进行实验,在二分类的1次、3次和5次采样任务中,分别获得67%、79%、82%的检测准确率,验证了高维多目标检测皮肤癌检测模型的有效性。

    • 黄典, 毛照昉, 王威, 方侃

      优先出版时间:2023-12-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1068

      摘要:作为一种新兴的智能制造趋势,将协作机器人引入装配线、与工人以人机协同方式进行装配,正受到越来越多的重视和实践。人机协同装配线的特点在于工人和机器人可以在同一工位中独立执行、并行执行或协作执行装配任务,从而提高传统装配线的生产效率。本文以最小化节拍时间为优化目标,对人机协同装配线平衡问题开展研究。首先,我们设计了节拍时间下限、上限和初始解的加强策略,并基于已有的人机协同装配线平衡问题模型,构建了一个新的增强的混合整数规划模型;其次,本文设计了一类改进的模拟退火算法,使用多种工位完工时间评估方法,实现对问题的高效求解;此外,通过大量的计算实验,验证了所提模型和算法的有效性和适用性;最后,对相关参数开展了敏感性分析,为制造企业引入协作机器人开展人机协同装配提供了管理启示和实践参考。

    • 渠超洋, 韩建军

      优先出版时间:2023-12-28  DOI:

      摘要:随着数据量的爆炸式增长, 边缘计算在大数据处理中的作用愈加重要. 现实应用中产生的数据通常建模 表示成高阶增量式张量的形式, 增量式张量 Tucker 分解是一种高效挖掘高阶海量数据中隐藏信息的方法. 针对 传统增量式张量分解忽视张量模特征对分解过程的影响、分解结果不能较好保留原始数据特征的问题, 提出了 一种基于模特征的增量式张量 Tucker 分解方法 ITTDMC (Incremental Tensor Tucker Decomposition based on Mode Characteristics). 首先用模长增量决定增量因子矩阵更新顺序, 以此降低更新顺序带来的重构误差; 其次根据模熵 变化比决定增量因子矩阵更新权重, 使分解结果更准确保留各模特征; 同时将过往时刻的模特征和更新参数记录 在指导张量中, 遇到模特征相似的增量数据时直接使用指导张量中更新参数, 避免重复计算, 降低时间开销. 在合 成和真实数据集上进行了大量的实验, 实验结果表明 ITTDMC 在模特征明显的数据集上能显著降低 (最高可达 29%) 增量式张量的重构误差.

    • 鲜斌, 宋宁, 姜鹏志

      优先出版时间:2023-12-27  DOI:

      摘要:模型预测控制(Model Predictive Control-MPC)已成功应用于无人机集群的路径规划.但其存在计算量大及单步运算时间长等不足之处,在实时运行中往往难以获得较高的控制频率.而离线的MPC需要准确的地图信息, 难以处理地图中无法预测的动态障碍物.本文提出了一种结合离线MPC全局规划与在线改进人工势场法局部规划的方法.在利用MPC方法生成安全、平滑轨迹的同时,提高了无人机在动态障碍物影响下的避障能力.本文引入了调节力来处理传统人工势场法的局部极小值问题,并将目标与无人机的相对距离引入斥力函数,同时改进了引力函数,以此改善了无人机在目标点处低速徘徊的问题.% 此外,本文设计了一种事件触发的无人机轨迹变更与轨迹恢复策略,使无人机仅在必要时实施动态避障行为.在此基础上,最大化利用了原来的规划轨迹.仿真验证结果表明,本文提出的路径规划方法能够使无人机集群安全飞行至目标点,并且具有良好的动态避障能力.

    • 韩玉兰, 顾琴, 崔玉杰, 兰朝凤

      优先出版时间:2023-12-27  DOI:

      摘要:真实场景图像超分辨率重构方法的研究进一步推动了超分辨率重构的应用,成为研究的热点.针对现有方法多采用单一输出代表高分辨率图像的高频特征细节,而难以保障稳定、准确高频细节的问题,本文提出了一种基于树状多分支残差注意力网络的真实场景图像超分辨率重构方法.该方法通过树状结构形成多分支超分辨率重构网络,增强特征表现能力,进而丰富重构图像高频细节.每条分支采用双通道残差策略对基础块进行连接,允许更多低频特征通过.本文进一步设计了基础块,融入了密集残差结构和注意力机制,可以在加深网络的同时使网络在通道和空间上进行全局信息自适应调整.面对树状分支的多个重构结果,采用空间频率方法进行融合.实验结果表明,同当前先进的同类方法相比,本文方法具有更佳的重构效果.

    • 张书涛, 杨志强, 苏建宁, 周爱民

      优先出版时间:2023-12-27  DOI:

      摘要:产品优化设计策略中,基于用户喜好评价信息开展产品关注度挖掘和用户满意度变化规律的预测研究至关重要. 现有研究大多采用基于量表的半结构化数据分析模型,忽略了评价过程的多维度非线性决策属性,尤其是感性意象之间的耦合问题. 对此,面向非结构化数据构建异质情感主题聚类仿真流程,首先利用网络爬虫获取用户在线评论文本;其次,借助Word2vec词向量进行文本数值化编码,并通过情感分析模型完成情感二分类判断,建立正向和负向情感数据集;然后,采用BTM主题聚类模型开展异质情感主题聚类;最后,输出多维评价指标量化结果. 仿真结果表明,所构建的仿真流程能够准确进行二分类判断(信度检验均大于0.85),且主题聚类结果契合产品优化策略.

    • 何云风, 史贤俊, 卢建华, 赵超轮, 赵国荣

      优先出版时间:2023-12-27  DOI:

      摘要:针对无人机编队跟踪问题,并考虑对静/动态障碍的规避,提出一种基于同步分布式模型预测控制(DMPC)的编队跟踪与避障控制算法。首先,在DMPC的框架下,以轨迹跟踪和编队保持为目标设计代价函数,并将机间避碰和障碍物规避处理为约束条件,同时将轨迹跟踪和定点控制问题进行统一。其次,将速度障碍法与避碰、避障以及相容性约束进行融合,并设计终端约束,实现规避动态障碍的功能。然后,根据新的终端约束,以编队稳定为原则,设计与之适配的完整的终端成分。进一步地,在新的约束和终端成分下,基于Lyapunov理论分析编队系统的稳定性。最后通过仿真验证了所提算法在编队跟踪和避障方面的有效性和优越性。

    • 闫飞一, 王军强

      优先出版时间:2023-12-27  DOI:

      摘要:以多产品两阶段批处理流水线为研究对象, 探究不同调度策略对流水线性能的影响,量化分析产线生产率、在制品水平等性能. 首先, 针对上游机器效率最高优先加工策略、下游机器效率最高优先加工策略、最长队列优先加工策略、循环加工策略等四种不同调度策略, 分别刻画系统状态空间, 基于马尔可夫过程建立性能评估模型, 量化生产率等性能指标. 其次, 考虑缓冲区容量与批容量关系, 对比四种调度策略对系统性能指标的影响. 结果表明: 在缓冲区容量与批容量无关的情形下, 循环加工策略表现优于其它三种调度策略? 在缓冲区容量与批容量正向关的情形下, 最长队列优先加工策略表现优于其它三种调度策略.

    • 尹璐, 周俊龙, 孙晋, 吴泽彬

      优先出版时间:2023-12-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1055

      摘要:设计任务调度算法时,任务执行时长的不确定性是一个重要问题,关系到调度方案能否满足任务的截止时间要求.本文研究不确定性感知的边缘计算任务调度问题,以最小化边缘提供商开销为优化目标建立了任务调度问题的优化模型.该模型将任务执行时长建模为随机变量并推导出任务完成时间的完整概率分布,并引入关于任务截止时间的概率约束,以可调节的概率阈值保证任务的按时完成.为求解该问题,本文进一步提出了一个基于蝙蝠算法搜索策略的元启发式算法,包含两个关键的算法组件.映射算子实现蝙蝠空间与调度解空间的关联,评估算子实现候选解可行性的判定和优化目标值的计算.基于对比实验的仿真结果表明,所提出的算法能够得到高质量的任务调度方案.

    • 宁君, 彭周华, 李铁山, 陈俊龙

      优先出版时间:2023-11-16  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0007

      摘要:针对复杂海洋环境下,欠驱动水面无人船舶(USV) 编队控制任务中存在的模型不确定性、参数摄动及输入量化等问题, 本文提出了一种考虑输入量化的分布式多无人船舶自适应模糊编队控制算法.首先,在USV运动学子系统,设计了基于扩张状态观测器(ESO)的分布式制导律,实现了对期望路径的跟踪,邻居USV速度信息的估计以及海流所引起的运动学偏移的补偿.其次,在USV动力学子系统,通过使用模糊逻辑系统实现对模型不确定及外界干扰的逼近,采用一种线性解析模型来描述输入量化过程,所设计的自适应模糊量化控制器不需要量化参数的先验信息.基于输入到状态稳定性理论证明了闭环系统的稳定性.最后,通过仿真实验验证了本文所提算法的有效性.

    • , 周泓, 郑伟博

      优先出版时间:2023-11-15  DOI:

      摘要:随着社会各界对绿色可持续发展的高度重视,环境友好型电车逐渐在物流配送中占据主要地位。然而,相比于传统燃油车,电车配送里程更短,因此在进行电车路径规划过程中,充电站是一个重要的考虑因素。而实际中,外界因素引起的电量消耗不确定会影响充电站的选址。因此,针对电量消耗不确定下充电站选址-路径问题进行研究,并结合鲁棒优化理论,构建数学模型。为了求解大规模算例,基于自适应大邻域算法框架搭建的改进启发式算法被提出,该算法采用新算子,并结合局部搜索提高搜索效率。数值实验表明,所提出的模型有较好的稳健性,所设计的算子具有较优的搜索能力,这对于实际生活中的充电站选址-路径问题具有较强的现实意义。

    • 贾兆红, 王少贵, 刘闯

      优先出版时间:2023-11-15  DOI:

      摘要:无人机具有快速投递和低成本的优势,已广泛应用于物流配送。考虑到多数车机并行配送的研究中忽视了一些远离仓库中心并且受制于交通条件无法被卡车直接服务的客户。因此,本文在车机并行配送模式上引入车载无人机,使用车载无人机服务该类客户,提出了多模式下的车辆和无人机联合配送模型及其路径优化问题。该问题融合了车机协同配送与并行配送两种模式,包括一辆搭载无人机的卡车和一组独立的无人机舰队.本文在此基础上建立了以最小化交付时间为优化目标的混合整数规划模型,并设计了基于知识学习策略的多算子遗传算法来提高搜索效率.实验结果表明,与传统的交付模式相比,车辆与无人机联合配送模型有效缩短整个配送过程的最终交付时间.在大规模数据集上,改进后的遗传算法比传统方法能够获得更优的解决方案.该研究成果可为解决物流配送中的复杂动态的“最后一公里”问题提供指导和参考.

    • 曾亮, 曾维钧, 向思颖, 王嘉诚, 王珊珊, 李维刚

      优先出版时间:2023-11-14  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0786

      摘要:为了解决现有多目标进化算法难以处理复杂帕累托前沿的问题,本文提出了一种基于改进角度惩罚距离和自适应参考向量的高维多目标进化算法(An Improved Angle Penalized Distance and Adaptive Reference Vector Based Many-objective Evolutionary Algorithm, PDAREA).算法中采用改进的角度惩罚距离策略进行个体选择,有效减少种群中个体收敛性与分布性的冲突.自适应参考向量策略能够根据目标函数的变化动态调整参考向量的分布,有效改善了个体在帕累托前沿上分布不均的问题.通过参考向量再生策略,提高了算法处理带有不规则帕累托前沿问题的能力和效率.最后,将所提算法与七个主流的算法进行仿真实验对比,并应用于两个实际应用中.结果表明,所提算法在求解带有复杂帕累托前沿的高维多目标优化问题上具有较强竞争力,能有效平衡种群收敛性和分布性.

    • 张梅, 田镇遇, 朱金辉, 傅艳霞

      优先出版时间:2023-11-14  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0820

      摘要:针对大型设备混流装配过程中的多人协同、多工种等特点,本文提出了基于双深度Q网络(Double Deep Q Network, DDQN)的多人协同混流装配线平衡优化算法.首先以工作站和工人数量、工人以及工作站间的负载为优化目标,建立了多人协同混流装配线平衡问题的多目标优化数学模型;其次,根据装配过程中生产对象的特征设计状态空间,并根据启发式规则设计动作空间,结合优化目标设计奖励函数,从而将数学模型转化为马尔科夫决策模型.在此基础上,对传统DDQN 算法进行改进,采用自适应探索概率完成动作决策,并设计了基于工人利用率的解码方法;最后,在混流装配线标准测试用例以及多人协同混流装配线测试用例上,将DDQN算法与改进离散水波优化算法和模拟退火算法进行对比,验证了算法的寻优精度以及模型的有效性.并在车身混流装配实际案例中采用DDQN 算法进行平衡优化,验证了算法的有效性和实用性.

    • 姜广田, 宋安斌

      优先出版时间:2023-11-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0839

      摘要:对偶概率语言术语集(DPLTS)能够同时在隶属度和非隶属度角度表达决策者的评价信息,在处理多属性群决策(MAGDM)问题时更具有效性.首先,针对目前DPLTSs距离测度的不足,本文提出了一种新的综合距离测度方式,能够在无需进行元素个数拓展的情况下精确表征DPLTSs之间的差异.进而,基于评价相似度与专家可信度给出了专家权重信息未知情况下的权重求解方法;接着,构建了群体共识的具体达成步骤,得到需要的决策矩阵.再次,依据离差最大化思想计算属性权重,并构建了基于后悔理论的MAGDM决策方法.最后,以新能源车企重型卡车研发策略的选择问题为例进行数值分析,在解决实际问题的同时验证了本文方法的适用性和有效性;并通过灵敏度分析和对比分析,进一步验证了方法的稳定性和合理性.

    • 苗致远, 霍鑫, 马杰, 张凯, 郑小鹏

      优先出版时间:2023-11-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0872

      摘要:在复杂系统的试验评估中,受制于时间和成本,试验次数有限,需要对试验的试验点和样本量进行设计.序贯设计适用于高成本试验,但设计效果取决于使用的准则和方法.针对这一问题,本文基于随机克里金模型研究了序贯设计方法.在试验点设计上,对期望预测误差的组成成分分别进行估计,引入中心化L2偏差平衡探索和开发,构建了一种试验点设计准则;在样本量分配上,以积分均方误差准则为目标函数构造整数规划并转化为多阶段决策过程,利用松弛问题的解构造近似代价函数,提出了一种基于近似动态规划的求解方法.最后,将所提序贯设计方法分别应用于数值仿真实验和实际飞行仿真转台实验,验证了方法的有效性.

    • 梁孟仟, 田亚州

      优先出版时间:2023-11-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0873

      摘要:研究具有不稳定模态的时滞切换非线性正系统的指数稳定问题. 首先, 针对具有不稳定模态的时滞切换 非线性正系统,基于改进的Halanay不等式技术结合多重最大分离Lyapunov函数,并设计模态依赖的切换策略,建 立系统指数稳定的充分条件;其次,由于不再限制子系统运行的最小驻留时间,相比已有结果该条件的保守性更 低,并且时滞切换线性正系统指数稳定作为该结果的特殊情况也被得到;最后,通过给定的数值实例展示理论结果 的有效性.

    • 赵敬华, 施佳, 张艳, 林杰

      优先出版时间:2023-11-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0956

      摘要:针对异质信息环境下类案检索无法精准推送相似案例的问题, 考虑到决策信息的模糊性和属性间的关联性, 提出了一种基于案例推理(Case-Based Reasoning, CBR)和灰色关联分析(Grey Correlation Analysis, GCA)的异质多属性决策方法, 以提高案例检索的准确性和高效性. 首先, 依据模糊测度计算不同属性下的广义Shapley值, 以此体现属性间的交互作用及权重信息;其次, 基于案例推理的思想, 运用灰色关联模型确定目标案例与历史案例的相似程度;此外, 将广义Shapley值与灰色关联相结合, 得到目标案例与历史案例的灰色关联度, 从而获得可供当前目标案例参考的处理措施;最后, 通过司法执行案件的类案检索问题来证明论文所提方法的可行性与实用性, 进而完善了异质多属性决策理论体系,为解决司法领域难题拓宽新路径.

    • 张涛, 薛在发, 卢辉斌, 李少泽, 张菁, 刘学君

      优先出版时间:2023-11-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0953

      摘要:等势概念是形式概念分析和概念认知学习的一个新兴课题, 为社交网络分析提供了新的思路. 现有的等势概念计算方法先搜索所有的形式概念再对其进行过滤, 降低了计算效率. 随着增量式计算的发展, 实现增量式等势概念的计算是一项重要的研究课题. 为了解决上述问题, 本文提出了一种基于图属性拓扑的增量式等势概念计算方法. 针对等势概念属性与对象的数量一致性特点, 该方法通过对属性拓扑的结构进行优化, 定义了图形式背景下的图属性拓扑? 进而证明了图属性拓扑中极大完全多边形与等势概念一一对应的关系, 并将此性质与属性拓扑的形式概念搜索算法相结合, 提出了静态图形式背景下直接计算等势概念的方法? 基于此, 进一步研究了新增属性和新增对象对图属性拓扑中极大完全多边形的影响, 完成了增量式等势概念的直接计算. 实验表明直接计算方法能够有效提升等势概念的计算速度, 并验证了所提增量式等势概念更新计算的可行性和高效性.

    • 党耀国, 王一博, 王俊杰, 杨绍闻

      优先出版时间:2023-11-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1020

      摘要:针对现有面板数据灰色关联模型中不同几何特征的可比性问题,以及关联序受对象排列顺序影响的问题,从时间维和对象维两个方面构建了基于面板数据的灰色向量模关联模型。首先,以向量的形式对面板数据进行表征,进而定义指标多维度上的绝对变化量和相对变化量两种几何特征向量,并基于特征向量对各几何特征进行相应的无量纲化处理。然后,在时间维度考虑指标的横向发展绝对量和相对量向量的模得到时间维灰色向量模关联度,在对象维度考虑指标的纵向振荡绝对量和相对量向量的模得到对象维灰色向量模关联度,对两维度加权平均得到面板数据的灰色向量模关联度。对面板数据灰色向量模关联模型的性质如规范性、接近性、数乘变换保序性等进行讨论,验证了模型的实用性和有效性,且模型不受对象排列顺序的影响。最后,利用所提出的模型对江苏省地区大气污染问题进行研究,以期为江苏省大气污染防治工作提供理论支持。

    • 葛斌, 陈宁洁, 夏晨星, 郑海君, 吴涛林

      优先出版时间:2023-11-12  DOI:

      摘要:在伪装目标检测中,针对以往的特征融合研究大多采用多级特征集成,而忽略了不同特征间的差异。文中提出一种基于全局上下文交互融合网络用于伪装目标检测。利用改进的金字塔视觉转换器 (PVTv2)模型作为骨干网络,在多个尺度上提取全局上下文信息。首先,设计边界增强模块来关注伪装目标的结构细节,并获取物体的边缘特征。其次,借鉴动物捕食机制提出了特征融合解码模块,该模块提供位置信息用于潜在目标定位以产生粗略定位图。最后,通过所搭建的全局上下文聚合模块进行多层次信息的充分交互,减少特征聚合过程中的信息丢失。采用4个公开数据集、4种评价指标进行实验,实验结果表明文中网络性能优于其它17个具有代表性的模型。

    • 彭家磊, 黄成泉, 雷欢, 覃小素, 陈阳, 周丽华

      优先出版时间:2023-11-12  DOI:

      摘要:为了增强传统模糊C均值聚类算法的抗噪性能,保持任意像素与相邻像素之间的隶属度相似性,提出一种自适应空间强度约束和KL信息的模糊C均值彩色噪声图像分割算法。首先,通过快速双边滤波器获取局部空间强度信息,用于平滑噪声像素;其次,将局部加权平均隶属度作为先验概率,并通过KL信息将其嵌入目标函数中,从而优化隶属度的划分矩阵;最后,计算原始图像与双边滤波图像之间的绝对强度差,用指数形式的绝对强度差作为双边滤波图像的自适应权值,并将其倒数作为原始图像的自适应权值。当混合噪声密度为30%时,所提算法在彩色合成图像上的划分系数和划分熵分别为99.66%和0.58%,在彩色真实图像上的划分系数和划分熵分别为98.77%和2.03%。实验结果表明,与其他相关算法相比,所提算法的抗噪性能更强、分割精度更高、稳定性更好。

    • 王旭健, 姚敏立, 张峰干

      优先出版时间:2023-10-25  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0596

      摘要:基于分解的高维多目标进化算法在处理不规则前沿优化问题时需要调整参考向量,为避免这一复杂操作,提出一种基于聚类引导和目标值和的高维多目标进化算法。该算法借助一个储存非支配解并定期更新的精英集,通过聚类引导当前种群进化,从而使当前种群保持较好的多样性。选择个体时,根据Pareto支配关系以及目标值和衡量个体的收敛性,基于该收敛性度量方式进行非支配排序和适应值排序,从而选择收敛性较好的个体。与7种算法在2套高维多目标优化测试题上进行对比实验,实验结果表明,该算法可有效解决不同类型的高维多目标优化问题。

    • 姜博严, 杜文浩, 李传江, 姚文卿

      优先出版时间:2023-10-25  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0407

      摘要:相比无幂函数的传统线性控制方法有限时间控制器(FT,Finite-time Controller)因具有指数参数而能实现更优的控制性能.本文以一阶系统为例,定性且定量地对FTC 和线性控制器(LC,Linear Controller)性能进行较为全面的对比,总共得出11 个相关定理重点研究如何选取FTC 的控制参数,以获得相比LC 更优的控制性能.具体内容为,考虑一阶标称系统和受扰动系统,设定了一系列能反映控制性能的评价指标,如最大控制量能量消耗、收敛速度、稳态精度以及抗干扰能力等、相比已给定的LC,通过计算求出每个指标所对应的FTC参数。并证明存在合适的参数范围使FTC 在评价指标的约束下具有更优的控制性能.此外亦为重要的是。还证明了在同一评价指标约束下,相比FTC,不存在具有更优性能的LC.研究意义为,为FTC优于LC 提供了理论支撑也为如何选取或优化FTC 参数提供了理论依据.

    • 郑长兵, 庞中华, 董燕飞, 司文杰

      优先出版时间:2023-10-25  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0449

      摘要:针对二阶网络化多智能体系统中前向通道、反馈通道和智能体之间通道同时存在通信约束(网络诱导时延和丢包)问题,提出了一种基于网络化预测控制方法和时滞系统方法的新型解决方案.首先,基于智能体自身滞后的位置和速度信息,通过迭代预测得到智能体当前时刻的位置和速度预测值.然后,考虑到智能体之间通道的通信约束,设计了基于邻居智能体滞后信息的时变编队控制协议.进而,推导出了包含前向通道和智能体之间通道通信约束的闭环时滞系统,并利用李雅普诺夫方法给出了闭环系统稳定的充分条件.最后,通过对比仿真验证了所提方法的有效性,以及网络化预测控制方法在主动补偿通信约束方面的优势.

    • 任思达, 冯彦翔, 陈炜, 张广辉, 杨宜康

      优先出版时间:2023-10-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.0663

      摘要:随着低轨星座规模的不断扩张,本就相对匮乏的信关站资源变得更加紧张. 为提高信关站天线的使用效率,提出一种混合克隆选择算法. 首先,将卫星与信关站可见弧段转化为任务集合,将馈电链路切换问题转化为任务分配问题,并建立相应的数学整数规划模型;然后,将抗体编码为一组任务分配向量,结合启发式冲突消解规则,建立基于有向图最短路的解码方法,引入阈值参数降低解码的计算开销,提出基于自适应邻域选择的局部搜索算法,增强局部寻优能力;最后,搭建低轨星座馈电链路切换仿真场景,生成不同规模的算例来开展对比实验. 仿真实验结果表明,所提出算法能够快速收敛到小规模算例的最优解,同时在大规模算例上比现有启发式算法表现出更强的求解能力和更稳定的性能,从而验证所提出算法的有效性.

    • 黄家才, 王徐寅, 高芳征, 薛源

      优先出版时间:2023-10-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0823

      摘要:针对超宽带(UWB)测距存在非视距(NLOS)误差以及LiDAR存在累计误差影响定位精确度的问题,本文提出了一种基于改进天牛须搜索算法(BAS)优化粒子滤波的UWB/LiDAR室内定位方法。该方法综合UWB抗干扰能力强,时间分辨率高和LiDAR的高精度和高效率的优点,使用LiDAR量测信息解算组合定位系统与UWB基站的距离,剔除UWB量测值中的NLOS误差。改进天牛须搜索算法的引入有效延缓了粒子退化现象,减少算法所需粒子数,提升算法运行速度和实时性。最后构建UWB/LiDAR的组合函数,使用图优化的方法优化全局位姿。实验结果表明,同等效果下,经改进天牛须搜索算法优化后所需的粒子数仅为原粒子滤波算法的20%,同时相较于单一的UWB、LiDAR定位,本文方法的定位精度分别提升了58.25%和76.35%,效果良好。

    • 孙立成, 郭晓亮

      优先出版时间:2023-10-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2029

      摘要:随着供应链间渠道竞争的日益激烈,了解并分析消费者低碳参考效应对供应链低碳宣传水平的影响机理,将对供应链决策与协调产生重要影响。本文通过构建制造商主导的双渠道微分博弈模型,并将消费者低碳参考效应纳入模型中,分别在分散和集中情景下分析了消费者低碳参考效应对双渠道宣传水平的影响;针对分散情景下供应链整体利润损失,采用成本分摊契约协调供应链。研究表明:消费者低碳参考效应对双渠道宣传努力水平均存在抑制作用,且低碳参考效应对于线上渠道宣传水平的抑制作用更为明显;消费者低碳参考效应会导致制造商更愿意在线下渠道进行低碳宣传并销售产品;成本分摊契约能够在不影响制造商决策的情况下,有效促进线下宣传水平,并实现供应链成员利润的帕累托改进。

    • 杨闰, 李婧如, 贾志昆, 董二宝

      优先出版时间:2023-10-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0768

      摘要:移动作业机器人的作业任务往往有多个目标,针对每一个作业目标,机器人的可停靠位置有无数个.如何在复杂环境和多作业目标约束下,对移动作业机器人进行合理的路径规划是一项难题.本文提出了一种基于可操作度的移动作业机器人路径规划方法,在进行长度最优路径规划的同时,优化机械臂对目标作业的灵活性.在节点采样阶段,研究了机器人的可操作度在笛卡尔空间的分布,获取机器人在可停靠区域内对目标的可操作度.采用高斯采样和梯度采样的方法在自由空间和移动机器人可停靠区域进行路径点采样,构建可操作度路线图.在路径搜索阶段,本文对传统蚁群算法进行改进,提出了适用于可操作度约束的启发式函数和局部最优预警策略.最后,本文在不同的仿真地图下对路径规划方法进行测试,证明了本方法在不同的环境下均有较高的适应能力,搜索出的路径代价较低,对目标的作业可操作度较高.

    • 雷荣华, 付晓东, 陈力

      优先出版时间:2023-10-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0835

      摘要:对于自由漂浮的刚性空间机器人,设计了一种二阶滑模固定时间轨迹跟踪控制器. 利用拉格朗日法建立了自由漂浮空间机器人系统的动力学模型,结合加幂积分法与虚拟变量策略为系统设计了一种二阶滑模固定时间轨迹跟踪控制器. 通过Lyapunov函数法证明了该控制器可确保空间机器人跟踪误差的全局固定时间收敛,且收敛时间独立于系统初始状态. 该方法可对系统跟踪误差的最小收敛时间上界进行估计,解决了传统固定时间控制方法所存在的收敛时间过度估计的问题,并可有效消除控制力矩的抖振现象. 仿真结果与理论分析一致,校验了该方法的可行性与优越性.

    • 李荣华, 谢辉, 韩兴元, 朱磊

      优先出版时间:2023-10-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1083

      摘要:针对无人机在弱纹理场景下定位不准确的问题,提出一种基于边缘化加速的无人机定位方法。参考开源的VINS-Fusion算法架构,首先,采用Harris角点算法提取需要优化的角点信息,融合亚像素角点算法对提取的角点信息进行迭代和精度提升,为后端优化线程提供良好的初始值;其次,设计一种边缘化加速策略,通过滑窗法筛选出需要优化的视觉残差信息,采用舒尔补方法将筛选出的视觉残差信息转化为先验信息加入优化,拆分边缘化线程,并且重构信息矩阵,索引视觉残差信息的行和列,将含有信息较多的矩阵块移至信息矩阵右下角,保留更多的先验信息;最后,使用EuRoc数据集进行评估,实验结果表明,与开源的视觉惯导融合的SLAM系统相比,本文算法在定位精度上得到了明显的提升,同时可以保证较高的运算效率,满足无人机定位的实时性要求。

    • 王元华, 张秋童

      优先出版时间:2023-10-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0847

      摘要:本文研究了带有切换网络结构的网络演化博弈的同步问题。首先,利用矩阵半张量积方法,给出了局势演化方程的代数化表达式,并得到了一个充分必要的代数条件来验证切换网络演化博弈是否与一个静态网络演化博弈达到同步。然后,通过构造一个辅助系统并使用最大不变子集的方法,将切换网络演化博弈的同步问题转化为辅助系统的集合稳定性,提出了一个易于验证的充分必要条件,并给出了达到同步时最短时间的计算公式。此外,将所得结果推广到局势受限的情况,提出了局部同步的概念,并讨论了切换网络演化博弈的局部同步问题。最后,通过实例证明了理论结果的有效性。

    • 徐杭, 宋斌, 余建慧, 郭延宁, 马广富

      优先出版时间:2023-10-24  DOI:

      摘要:针对高轨在轨服务与主动式碎片清除任务中的Lambert变轨规划问题,提出一种基于深度神经网络的燃料最优快速求解方案.首先,考虑J2摄动力影响与共面圆轨道假设,建立基于Lambert变轨的问题表征;其次,针对轨迹规划问题提出考虑J2摄动力影响的两步PSO优化算法,并经过仿真实验总结变轨过程?V消耗相对转移时长的变化规律(?V-T曲线特性),定义样本形式,构建燃料最优变轨知识库,基于总结的变化规律及样本非线性函数关系的特征,引出基于深度神经网络的快速轨迹规划策略,从而将Lambert计算次数缩小为两次;最后,通过仿真实验,验证所提出高轨最优Lambert变轨规划策略的有效性,在测试集上实现了关键区域变轨时长预测0.0140%的平均绝对误差,新策略具备广泛的应用前景.

    • 陈志旺, 孙泽兵, 吕昌昊, 曹索航, 彭勇

      优先出版时间:2023-10-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0851

      摘要:目标跟踪通常只能使用视频第一帧的外观信息,在线学习目标的外观特征,并预测后续帧中该目标的位置与大小。然而,跟踪过程中目标外观时刻变化,仅通过第一帧并不能准确描述后续目标的外观。针对上述问题,该文提出一种基于并行多外观特征的孪生网络目标跟踪算法。首先,引入了包含目标近期外观信息的动态模板帧,同时提出了三种方法:多外观特征、并行外观特征、并行多外观特征,利用动态模板帧进行目标跟踪。与简单地使用动态模板帧替换初始模板帧不同,该文提出的方法解决了由于动态模板帧中目标容易漂移导致跟踪算法性能下降的问题。其次引入评价模块,使用基于信息熵的评价方法或基于IOU-Net的评价方法,对得到的多个预测结果分别进行打分,选择得分最高的预测结果作为最终的预测结果。最后提出了更新模块,对评价模块得到的得分进行分析,当得分满足更新模块设立的更新条件时,用最终的预测结果更新动态模板帧,使用新的外观信息指导下一帧跟踪。实验结果显示,该算法在GOT-10K、OTB100等标准数据集上取得较好效果,证明了该算法有效性。

    • 杨梦月, 董文杰, 刘思峰

      优先出版时间:2023-10-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1051

      摘要:为了更好地提高客户满意度以及更高效地进行生产调度和设备维护,研究了具有序列准备时间和两种周期维护类型的单机调度问题.\,首先通过不同预防性维护效果定义了两种周期维护类型,同时考虑了序列准备时间,以最小化总延误为目标建立了混合整数规划模型.\,然后,通过分析模型结构得到有效不等式提高模型求解效率.\,接着设计了高效的多起点算法进行求解,为了避免算法陷入局部最优,设计了5种局部搜索算子进行搜索.\,最后通过仿真试验验证了模型和算法的有效性,以及对参数进行了灵敏度分析.\,研究结果表明,在不同种维护类型之间进行权衡可以降低总延误,两种周期维护类型的总延误要优于单一周期维护类型.\,研究结果可以为制造企业实际制定调度和维护方案时提供决策支持.

    • 徐婷婷, 秦晋栋

      优先出版时间:2023-10-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.0610

      摘要:二型模糊集本质上是将模糊集中的隶属函数拓展为一型模糊集而产生的集合, 是处理复杂不确定环境下决策分析问题的有效工具. 首先, 本文系统性回顾了所提出的新的二型模糊集的数学表述定义, 并进一步地展示了 其在不同论域条件下的几何解释. 其次, 针对二型模糊偏好关系在处理复杂决策情景下的多准则决策问题时所具有的显著优势, 开展了针对 二型模糊偏好关系及其在多准则决策中的应用基础研究, 并基于新的数学表述方法 分别给出了二型模糊偏好关系的定义和决策解释, 同时定义了加型和积型一致性二型模 糊偏好关系的条件. 然后, 根据模糊偏好关系理论构建并分析了二型模糊偏好关系的相关方法和性质来说明 二型模糊偏好关系以及所提出的新的二型模糊集的数学表述定义的科学性和合理性. 最后, 通过旅游产品选择案例与对比分析 验证了本文中所提出的新定义下的基于二型模糊偏好关系的多准则决策方法的有效性和可行性.

    • 王静, 雷德明

      优先出版时间:2023-10-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0914

      摘要:针对考虑批处理机(Batch processing machines, BPM)和部分阶段无优先关系的绿色模糊混合流水车间调度问题(Energy-efficient fuzzy hybrid flow shop scheduling problem, EFHFSP), 提出了一种动态人工蜂群(Dynamical artificial bee colony, DABC)算法以同时最小化最大模糊完成时间和模糊总能耗. 给出了基于种群评估的种群裁定方法以在每一代动态决定雇佣蜂种群和跟随蜂种群, 并应用了动态雇佣蜂阶段、基于自适应交流的跟随蜂阶段、多样性强化策略以及自适应侦察蜂阶段. 进行了仿真实验, 实验结果表明DABC在求解考虑BPM和部分阶段无优先关系的EFHFSP方面具有较强的优势.

    • 回立川, 于千皓

      优先出版时间:2023-10-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.1095

      摘要:为了增加基本沙猫群算法的搜索效率、收敛效率,增加种群的多样性,增强全局搜索能力,提出了一种多策略混合的改进沙猫群算法(Improved Sand Cat Swarm Optimization Algorithm,IMSCSO).利用Sine映射进行初始化以得到分布更加均匀的种群;在攻击行为中根据个体适应度的大小对攻击区间进行区域划分,减小攻击范围,增加搜索效率;将向量的线性变换引入到搜寻行为中,通过对系数矩阵的设计增加收敛效率;利用聚集度圆来增加算法跳出局部最优的能力;通过引入生存机制的黄金正弦策略增强其局部开发的能力.使用12个基本测试函数对改进后的算法进行测试,经过Wilcoxon秩和检测、时间复杂度分析、李亚普诺夫稳定性分析验证改进算法的优越性.最后使用改进沙猫群算法对SVM参数进行优化,并应用于轴承故障检测,证明算法在实际应用中的有效性.

    • 黄帅, 孙棣华, 赵敏

      优先出版时间:2023-10-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0834

      摘要:由于传统人驾车(Traditional Human-driven Vehicles, HVs)驾驶行为会受到驾驶员的心理和生理活动的不确定性影响,这可能使得车辆频繁的加减速,进而导致混合交通条件下网联自动车(Connected and Automated Vehicles, CAVs)很难快速跟踪此行为。针对这一问题,本文首先提出一种改进的小波神经网络与长短时记忆神经网络相结合的方法提前预测传统人驾车行为。在此基础上,考虑通信时延和车辆运动学特性,提出了一种在多前车领导者跟随式通信拓扑结构下基于交通信息物理系统(Transportation-Cyber Physical System, T-CPS)的混行车群内车辆协同控制策略,使其能够快速跟踪上传统人驾车行为,并对混行车群内网联自动车之间的串稳定性进行了分析。最后,在混合交通条件下设置由1辆传统人驾车、1辆领头网联自动车和4辆跟随网联自动车形成的混行车群,利用下一代交通仿真(Next Generation Simulation, NGSIM) 车辆轨迹数据选出高质量传统人驾车状态,并通过仿真实验验证了所提协同控制策略的有效性和可行性。由仿真实验结果可知,本文所提协同控制策略可以保证所有的网联自动车能够快速跟踪上传统人驾车行为,同时提出的协同控制方法为解决新型混合交通带来的新问题提供了一定的理论指导和借鉴。

    • 姚绍杰, 闫帅明, 张浩, 石磊, 石华光, 周毅

      优先出版时间:2023-10-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0784

      摘要:近年来,控制障碍函数因其具有实时性强、兼容性强、约束性强、鲁棒性强等优势,已经成为无人机安全 领域的一个重要研究分支. 由于无人机系统多以非线性控制系统为主,且保障无人机飞行安全至关重要. 本文首 先以非线性控制系统为基础,展开介绍了控制李雅普诺夫函数、控制障碍函数、安全屏障证书的基本概念. 接着 围绕基于控制障碍函数构成的二次规划控制器差异的角度梳理其在无人机系统中的应用现状. 多无人机系统相 比单无人机系统拥有更高的任务效率和适应性,因此本文进一步梳理了集中式和分散式两种类型安全屏障证书 在成对无人机中的应用. 最后,本文针对当前控制障碍函数在无人机系统应用中存在的技术难题进行分析,并提出 未来需要进一步发展的研究方向.

    • 姚锋敏, 闫颍洛, 王雨霏, 李永华

      优先出版时间:2023-10-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0615

      摘要:区块链技术能有效缓解线上销售导致的消费者对绿色产品的质疑,而不同销售模式会影响制造商的区块链应用决策。基于此,分别在转销与代销模式下,构建了制造商未应用/应用区块链的四种电商供应链决策模型,分析了消费者质疑下的制造商销售模式选择及区块链应用策略,以及区块链应用对环境及社会福利的影响。研究发现,电商平台拓展市场能力及消费者环保意识的增强,均有利于减弱因消费者质疑以及区块链应用成本增加导致的消极影响。 制造商与电商平台仅在佣金率适中时同时倾向代销模式,且消费者质疑与区块链应用成本的增加,均会使得双方共同偏好代销模式的可能性变小。只有当区块链应用成本较小或消费者质疑程度较高时,制造商与电商平台才能从区块链应用中获益,并且转销模式下双方获益的阈值区间始终更大。即使制造商应用区块链能够提高产品绿色设计水平及其利润,也不一定能起到减弱产品环境总影响以及增加社会福利的作用。

    • 苏本跃, 郭梦娟, 朱邦国, 盛敏

      优先出版时间:2023-10-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0569

      摘要:人体运动是肢体运动方向、关节活动顺序以及动作幅度相互协调的过程. 然而现有方法往往直接对原始 3D 骨骼关节点信息进行建模, 容易忽略肢体关节活动的顺序关系、运动方向性以及动作幅度变化影响. 因 此, 本文提出了一种顺序主导和方向驱动下基于点边特征的骨骼卷积神经网络, 通过刻画人体关节点运动顺序、帧间距离和骨骼边方向向量等特征对人体动作分类识别. 该网络包含顺序主导单元和方向驱动单元. 顺序主导 单元对骨骼边末端关节点进行建模, 利用关节点的排列方式、帧间距离信息对关节活动顺序和肢体变化幅度进行表征. 方向驱动单元利用骨骼边方向向量信息表征肢体运动的方向性. 最后, 将顺序主导单元与方向驱动单元进行特征融合, 对人体日常行为动作进行分类识别. 实验结果表明, 在两个大型数据集NTU-RGB+D60和NTURGB+D120上的实验结果分别较基准方法提升了 2.6%、3.5%和 5.9%、6.1%. 因此, 本文所提方法能有效利用多特征之间的协同互补性对人类日常行为运动进行深层次刻画, 提高人体动作识别的精度.

    • 周欢, 郭红洁, 王坚强, 刘嘉

      优先出版时间:2023-10-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0491

      摘要:跨区域、跨行业、跨组织融合已成为重要发展趋势,分析跨界融合供应链网络的风险传播过程,探讨跨界融合供应链网络抗毁性的提升策略,对跨界融合供应链网络应对风险冲击、实现安全稳定发展具有重要意义。本研究基于分布在不同领域的部分企业开展跨界合作的现实情况,构建了节点部分相依的跨界融合供应链网络,在考虑企业欠载和过载状态同时存在的基础上,提出跨界融合供应链网络风险传播模型,并设计基于不同外部冲击类型的网络恢复策略,从网络组合形式、跨界融合强度等方面对跨界融合供应链网络的抗毁性进行仿真分析。结果表明:1)异质结构的跨界融合供应链网络抗毁性更强;2)供应链核心企业或跨界团队企业受到风险冲击时,网络抗毁性下降幅度更加明显;3)跨界融合强度越大,网络抗毁性下降速度更快;4)网络恢复策略的恢复效益存在边际递减效应;5)调整风险传播模型参数能在一定范围内提高网络抗毁性,抑制风险大规模扩散。

    • 马钧文, 毕文豪, 张安, 兰轶冰, 唐长红

      优先出版时间:2023-10-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0453

      摘要:针对现有态势评估方法在高动态、强对抗的近距空战环境下存在的空战对抗特性指标考虑不充分、常值权重应用不合理问题,本文提出了一种基于模糊动态权重的近距空战态势评估方法.首先,根据近距空战对抗特性,研究导弹攻击、机动特征和能量状态对空战态势的影响机理,从打击、占位、机动、能量态势和固有能力多角度构建态势评估指标体系并建立相应的指标评估模型;然后,设计了基于态势分类的模糊权重动态适配方法,利用区间二型模糊表征权重求解过程中的不确定性,同时结合最优最劣法确定态势指标模糊权重,根据态势典型样式进行权重适配与指标聚合;最后,基于空战对抗飞行数据进行了仿真验证与对比分析。仿真结果表明本文提出方法能够更加合理、准确地呈现近距空战过程中的态势变化情况.

    • 郭伟, 姚欢, 张昭昭, 朱应钦

      优先出版时间:2023-10-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0444

      摘要:随机生成的回声状态网络动态储层存在大量冗余神经元,导致网络高维状态空间矩阵产生共线性问题而影响网络预测性能.为解决该问题,本文提出一种基于强化学习的储层神经元筛选优化方法(SC-ESN),其实质是基于集成学习的思想构建多个初始储备池,利用互信息度量储层池中每个神经元对网络性能的贡献,并结合强化学习的决策机制筛选出对网络输出有效的神经元,进而达到优化网络结构提高网络预测性能的目的.基于人工数据集和实际数据集的实验证明,本文所提SC-ESN模型与其它预测模型比较,该模型在保证预测性能的前提下具有最小结构.

    • 冯爱兰, 周映雪, 龚艳茹, 杨乐昌

      优先出版时间:2023-10-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1420

      摘要:现阶段外卖平台持续地提升顾客服务质量和降低成本,忽视骑手的权益保障。针对骑手困境,引入骑手奖惩激励机制,建立以平台成本、顾客满意度和骑手激励收益为目标的外卖订单分配模型。基于抢派结合的订单分配模式,考虑配送顺路程度、配送距离和配送能力,构造效用函数描述骑手自主抢单对订单的偏好及匹配度,利用Logit离散选择模型实现骑手实时抢单决策;并设计自适应变邻域搜索算法实现平台派单分配和骑手路径优化过程。算例实验证明与派单模式相比,抢派结合模式下配送方案能有效降低配送成本、提高顾客满意度和骑手收益,研究结果拓展了外卖订单分配模式等理论研究,为外卖行业健康发展提供参考。

    • 赵健程, 冯良骏, 岳嘉祺, 张堡霖, 付永鹏, 赵春晖, 王福利

      优先出版时间:2023-09-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0924

      摘要:随着工业大数据技术的发展, 应用于工业对象的有监督方法得到了广泛研究. 然而, 由于真实数据往往遵循长尾类分布, 导致传统有监督模型在实际应用过程中存在模型退化以及模型失效等问题. 零样本学习(Zero-shot learning, ZSL)技术的提出为这一问题提供了一种新的解决思路. 零样本学习的目标是使用收集到的已见类别数据训练模型, 使得训练好的模型对于收集不到数据的未见类别同样适用. 零样本学习通过将故障的文本描述等辅助知识引入到模型中, 一定程度上缓解了模型在实际工业场景中对训练数据收集的依赖, 提高了模型的泛化性能. 然而, 目前领域内尚缺乏对零样本学习在工业领域应用的系统梳理与讨论, 而工业零样本学习在辅助知识的收集和处理、研究方法、应用场景等方面与其它领域的零样本学习相比也具有独特性. 鉴于零样本学习在工业领域潜在的巨大应用价值和未来的发展潜力, 本文系统性梳理和展示了从零样本学习理论模型到工业应用的动机、演变与挑战. 首先, 本文回顾了零样本学习设定与相关方法的发展脉络, 分析了零样本学习与其它任务设定之间的关联, 并指出了本文与前人综述的区别. 接下来, 本文回顾了工业领域零样本学习的研究现状, 介绍了典型的工业零样本学习任务和辅助知识、分析了工业零样本学习的特征和典型问题、梳理了工业领域零样本任务中应用的现有方法. 此外, 本文梳理了工业零样本任务的基准数据集和开源工作. 最后, 本文在现有研究的基础上总结了工业零样本任务面临的问题与挑战, 并对该领域的研究做出了展望.

    • 陈志旺, 李宗轩, 吕昌昊, 岳会安, 彭勇

      优先出版时间:2023-09-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0852

      摘要:目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,针对目标检测算法中存在的模型庞大、多尺度目标检测等问题,基于HRNet和自适应空间特征融合(Adaptivelyspatialfeaturefusion,ASFF)提出了一种多尺度特征融合目标检测算法。首先利用通道拆分(Channelsplit)操作和深度可分离卷积(Depthwiseseparableconvolution,Dwconv)改进HRNet的基础模块,结合CSPNet改进HRNet的分支结构,减少模型的参数量,在得到轻量化L-HRNet三个分支后使用空间特征金字塔EESP(Extremelyefficientspatialpyramid)模块获得不同感受野大小特征,并将其融合后加强特征;其次使用ASFF模块自适应融合EESP模块输出多尺度特征,该模块为三个分支的特征分配不同的特征融合权重,自适应融合重要的空间特征;最后引入SIoU作为边界框定位损失函数,综合考量边界框回归之间的角度关系、中心点距离关系以及边界框的形状关系,使得预测框与真实框之间的损失度量更加准确。整体参数量为5.7M,在公开数据集PASCALVOC上达到了85.1%的mAP,在MSCOCO上的实验结果表明,mAP0.5?0.95达到了38.7%,在模型参数量较少的同时保持了较高的检测性能.

    • 李亚鑫, 刘里宵, 王宇

      优先出版时间:2023-09-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0845

      摘要:针对康达效应矢量推进器输出饱和以及矢量力矩耦合等固有推进特性, 为其欠驱动的水下机器人提出了一种最优等效补偿控制方法. 以轨迹跟踪误差为基础, 设计了滑模控制器, 并利用径向基神经网络和扩张状态观测器对执行器饱和以及外界扰动进行实时估计与补偿. 在此基础上, 最优等效补偿控制借助离散动力学方程构建了关于机器人递推状态偏差的代价函数, 通过在推进器推力可达集内寻求等效力矩使代价函数最小, 从而不仅保证了控制律满足推进器矢量力矩耦合特性, 还能有效抑制机器人欠驱动方向的扰动. 利用Lyapunov 理论最终证明了该控制方法在推进器自身特性约束下渐进稳定? 仿真实验数据也表明欠驱动水下机器人在该方法控制下可实现较精确的轨迹跟踪任务且鲁棒性较强.

    • 孙先涛, 闻勇, 陈文杰, 智亚丽, 胡祥涛, 陈伟海

      优先出版时间:2023-09-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0804

      摘要:针对姿态任意、尺寸不一的物体以及抓取角度离散性问题,提出了一种基于语义分割与旋转目标检测的单目位姿估计方法。第一阶段,先利用Faster-RCNN(faster regions with convolutional neural networks features)进行抓取检测获取候选抓取框;其次,利用语义分割网络获取待抓取物体的轮廓信息;最后,利用语义分割结果为每个待抓取物体筛选置信度最高的抓取框,同时完成角度粗估计。第二阶段,利用旋转目标检测获取精细的抓取角度,以修正第一阶段抓取框的偏转角。此外,考虑到抓取物具有多尺度的特点,提出一种多尺度特征融合模块,使金字塔的所有层共享相似的语义特征。针对智能算法求解逆运动学时,出现迭代后期收敛速度慢的问题,利用牛顿法收敛速度快的优点,加快智能算法后期的收敛速度。基于V-REP仿真以及实际抓取检测实验表明,所提算法的抓取检测精度为98.4%,实际抓取成功率达到了88.3%,仿真抓取时的有害扭矩大小较修正前有所改善,能够满足机械臂抓取要求。

    • 李小华, 邹嵩楠

      优先出版时间:2023-09-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0757

      摘要:为解决因实际输出约束突变而与期望轨迹发生冲突所引起的系统跟踪的安全性问题,本文针对一类具有未知控制方向、未建模动态及时滞的不确定非线性系统,提出了一种自适应安全跟踪控制策略. 该策略基于一种新的预设有限时间性能函数提出了一种安全边界保护方法. 此方法可在实际输出约束突变时自动构建两条自适应调整的安全边界,确保系统同时满足安全边界约束和预设有限时间性能函数规定的控制性能. 在该方法中,提出了一种双向滤波平滑机制, 显著抑制了此时控制输入的大幅抖动. 仿真结果表明所提控制策略保证了系统的安全跟踪及控制性能.

    • 张辰, 徐云雯, 李德伟

      优先出版时间:2023-09-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0700

      摘要:针对车联网和自动驾驶的背景下的混合车流调控问题,本文提出通过路侧设备调节车流中受控自动网 联车速度以实现宏观交通流速度调控的方法. 本文首先将单个受控自动网联车对车流状态的调节过程描述为马 尔可夫决策过程,设计了衡量受控车辆对整体车流影响程度的动态网格,以受控车辆的实时期望速度为动作,并 综合考虑了受控车对网格车流的影响程度、对期望速度的响应快慢以及车流的安全性构造报酬函数,采用深度 确定性策略梯度算法进行策略寻优. 考虑到受控自动车周边交通环境的多样性,提出基于关键参数量的控制策 略模型簇. 其次,面向车流速度的实时调控,根据路段车辆簇的划分,提出多个路侧设备控制同一车辆簇的控制 权时序交接策略. 路测设备以簇为单位对信号覆盖范围内的车辆进行标记与跟踪,实时计算受控车辆的期望控 制信号并下发. 最后,将所提出的方法在多种场景下进行训练验证,结果表明提出方法在适用场景中能够实现 车流的平稳调速.

    • 王洪力, 侯忠生

      优先出版时间:2023-09-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0600

      摘要:针对城市多交叉口系统具有强非线性、时变以及周期性等特点, 同时考虑道路固有容量, 以及道路拥堵缓解的迫切程度等因素, 在分布式控制架构下, 设计了基于分散估计分散控制的无模型自适应迭代学习信号配时方案. 该方案通过实时调整各交叉口信号配时来调节各路口的流量, 使每个交叉口流量处理能力均衡, 从而提高道路资源的利用率, 达到缓解城市交通拥堵的目的. 最后, 通过仿真分析进一步验证了所提方案的有效性.

    • 彭道刚, 陈晨, 王丹豪, 潘俊臻

      优先出版时间:2023-09-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0592

      摘要:火电厂关键区域的管道、阀门等设备时常发生油液、蒸汽等物质的泄漏故障。为了提高火电厂管道及阀门泄漏故障的分割与检测精度,加快模型推理速度,提出了一种基于改进YOLOv7的火电厂管道及阀门泄漏分割与检测算法,通过在YOLOv7网络中加入相关实例分割模块,实现实例分割与目标检测任务的并行;通过融入极化自注意力机制和可分离的视觉深度自注意力模块(Separable Vision Transformer),来弱化复杂背景的干扰,强化对泄漏区域的边缘提取;然后在后处理阶段运用置信度传播簇机制(Confidence Propagation Cluster),提高模型定位的准确性;最后在颈部网络使用幽灵卷积降低特征冗余,并通过通道剪枝技术压缩模型,实现模型轻量化。实验结果表明,在加入各项改进后,算法分割任务与检测任务的mAP@0.5:0.95指标分别达到75.7%、82.2%,相较于基础模型,指标分别提高了11.9%、7.1%,且模型参数量减少了30.3%,可有效地应用于电厂的实际生产环境中。

    • 王志超, 刘开恩, 纪志坚, 赵美林

      优先出版时间:2023-09-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0575

      摘要:研究了带有不确定扰动的一阶非线性多智能体系统的分布式快速有限时间二分跟踪一致性问题,其中,领导者具有所有跟随者都未知的外部输入.首先,基于全局有限时间稳定性理论、代数图论和变量变换,提出并分析了一种静态分布式非光滑协议,证明了在含扰动的非线性多智能体系统中,所有跟随者能在有限时间内快速地跟踪上时变的期望状态.该协议的局限性是控制增益会依赖于某些全局信息,如Laplacian矩阵的谱.为了消除这一限制,进一步设计了一种自适应分布式协议.理论分析表明,所考虑的多智能体系统在控制增益不依赖于全局信息的前提下同样能实现快速有限时间二分跟踪一致性.最后,用两个仿真实例验证了所提算法的可行性和有效性.

    • 胡磊, 韩敏

      优先出版时间:2023-09-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0573

      摘要:为了增强演化模糊系统在混沌时间序列中的在线预测性能, 本文提出一种基于核共轭梯度的演化模糊系统模型. 该模型通过基于结构演化的前件部分, 挖掘并捕获隐藏在时间序列中的模糊规则. 同时, 基于参数更新的后件部分有机结合稀疏学习策略和核共轭梯度算法, 以降低计算复杂度和提高模型收敛性能. 基于核共轭梯度的演化模糊系统不仅剔除了样本中的冗余信息, 而且有效平衡了模型的预测精度和预测效率. 仿真实验结果表明,相比其他对比模型, 本文所提出的模型在标杆和真实混沌时间序列的在线预测任务中均取得了最优的预测性能.

    • 金立生, 张舜然, 郭柏苍, 王欢欢, 韩卓桐, 刘星辰

      优先出版时间:2023-09-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0545

      摘要:面向交通道路场景中多类别、可变规模的车辆目标检测需求,提出了一种兼顾精度和实时性的轻量化路侧视角多目标检测算法。首先,本文用 MobileNetV3 代替 CSPDarket53 作为检测模型的骨干网络,并通过深度可分离卷积来减少特征提取网络的参数。其次,使用空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling,SPP)处理深度网络的输出特征图,选择轻量级骨干网络的不同深度特征图的输出,并通过路径聚合网络(Path Aggregation Network,PANet)融合深度语义信息和浅表观信息构成瓶颈模型。最后,在本文的检测头中,建立了三个具有不同特征图大小的网络输出,从而将同一图像的不同大小的对象信息获取为适当网络深度的对象信息,完成构建轻量级检测模型 M3-YOLOv4(MobileNetV3-YOLOv4)。通过模型 M3-YOLOv4 训练和测试数据集RSUA,训练结果的各类别AP平均值(mean Average Precision,mAP)为0.906,比一阶段检测模型 YOLOv4 的值低1.1%,M3-YOLOv4 模型的参数降至 YOLOv4 的10%。该模型在同一平台下的正向推理时间也具有明显的优势。

    • 胡志旭, 陈蓓

      优先出版时间:2023-09-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0521

      摘要:研究了一类通信信道受限下“领导者-跟随者”结构的多智能体系统一致性跟踪问题. 为了提升智能体的通信效率和降低能耗, 引入事件触发机制和轮询协议相结合的混合调度策略, 调节相邻智能体之间的信息传输, 提高信道利用率. 考虑到系统存在匹配的输入扰动, 构建基于信道调度令牌的分布式滑模控制策略及协同设计方法, 控制器仅依赖触发时刻的采样状态分量而不是实时状态信息, 从而有效降低控制能耗, 缓解数据冲突. 本文提出的协同控制策略不依赖于任何全局网络信息, 因此, 该控制策略的有效性不受网络规模的影响. 通过Lyapunov稳定性理论,给出了系统一致性误差的跟踪分析来保证领导跟随一致性. 同时, 通过求解所提出的优化问题得到了调度协议参数和控制器增益. 仿真实例验证了所提协同控制策略的有效性.

    • 华彩凤, 马忠军, 李科赞

      优先出版时间:2023-09-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0500

      摘要:二分-分量一致性是指网络系统中部分具有相似特性智能体的某些分量随时间推移趋于相同的值, 而剩余智能体的某些分量则随时间趋于相反的值, 是一种弱于恒同一致和二分一致的动力学行为. 本文研究了符号网络上非线性多智能体系统的二分-分量一致性问题. 首先, 针对多智能体系统中各智能体之间存在的合作关系或竞争关系, 设计了有效的自适应牵制控制器. 随后, 基于 Lyapunov 稳定性理论和矩阵理论, 导出了该非线性系统二分-分量一致性得以实现的充分条件. 最后, 数值模拟验证了理论结果.

    • 朱红蕾, 卫鹏娟, 徐志刚

      优先出版时间:2023-09-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0451

      摘要:人体异常行为识别与检测技术已广泛应用于各种领域。由于视频中存在的物体遮挡、光照及视角变化、复杂背景等问题,使得利用轻量级人体骨架数据处理此类实时任务成为竞争性工具。多数研究从不同角度对此任务相关方法进行综述,但缺少针对人体骨架的整理工作。本文立足于骨架数据,系统综述了深度学习背景下的人体异常行为识别与检测方法。首先,按照应用场景中目标个数的不同,分类总结了典型的人体姿态估计算法。其次,依据特征提取网络的不同,将异常行为识别方法分为五类,分别围绕 CNN、 RNN、 GCN、 Transformer以及混合模型展开对比分析。然后,从数据与标签的映射学习角度,对三类异常行为检测方法进行了讨论。最后,介绍了基准数据集及其上相关算法的表现,并探讨了此任务所面临的挑战及展望,以期为本领域未来的研究提供参考。

    • 姚家琪, 宋鹏宇, 沈萌, 赵春晖, 王文海

      优先出版时间:2023-09-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0334

      摘要:目前机器学习技术已被广泛应用于工业智能故障诊断中,但其成功应用的前提条件是能够获取到充足的含标签故障数据以对机器学习模型进行训练。实际工业场景中,由于设备常运行于正常状态,故障数据的获取与标注成本巨大,可能无法达到模型训练的需求。现有少样本诊断方法通常依赖于额外的有标签数据,无法克服工业场景下的数据采集与标注局限。针对该问题,本文挖掘关键时序依赖特征以及专家先验知识与故障诊断任务之间的内在关联,提出了一种知识自监督深度表征学习方法以实现少样本故障诊断。该方法设计了一个掩码信号重构与先验特征预测多任务联合的模型预训练策略,利用与目标设备类似设备积累的海量历史无标签数据对工业智能故障诊断模型中的特征提取器模型进行预训练,使得模型在无需额外标注数据的前提下,提取具有专家先验知识引导的时序变化模式,从而获取高泛化故障表征能力。通过上述基于知识自监督表征的预训练方法,在诊断过程中仅需利用目标设备的少量有标签故障样本对模型的全局参数进行微调,从而克服模型对有标签样本的依赖性难题。本文通过一个跨数据集的故障诊断实验来模拟跨设备的少样本故障诊断场景,验证了本文所提方法在少样本场景下的有效性。

    • 焦帆, 曹余庆, 谢莉

      优先出版时间:2023-09-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0308

      摘要:针对时滞和阶次未知的双率采样输出误差系统,在有限采样数据条件下,提出一种辅助模型正交匹配追踪迭代辨识算法.首先根据双率采样数据建立目标系统的辨识模型;其次考虑到输入通道的时滞与系统阶次未知,采用过参数化方法,通过设置足够长的无噪输出数据和输入数据回归项,得到一个稀疏度为待辨识参数个数的稀疏系统;然后结合辅助模型思想和压缩感知中的稀疏恢复方法实现参数向量和无噪输出的交互估计,即利用正交匹配追踪算法估计出参数向量,再利用该估计值构建辅助模型计算无噪输出并以此更新参数估计向量;最后根据得到的参数向量结构计算出系统的阶次与通道的时滞.仿真实验表明所提算法能够利用少量采样数据实现系统参数、时滞和阶次的高精度联合估计.

    • 李德志, 鲁云军, 吴健平, 李强, 郭亮

      优先出版时间:2023-09-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0248

      摘要:在时序数据因果关系发现研究中,传统算法针对时间窗口内时序数据之间的因果关系进行分析,存在因果关系识别准确率受限、算法复杂度较高等问题.为解决该问题,本文首先对概要因果图、因果概要互信息和条件因果概要互信息进行定义,在此基础上推导出基于因果互信息的时序变量定向规则,而后区分是否存在混杂因子,结合PC和FCI算法分别提出改进的PCSMI和FCISMI算法。实验结果表明改进后算法能够在低复杂度条件下有效提升时序数据因果发现的准确率。

    • 李丽珍, 程松松, 樊渊

      优先出版时间:2023-09-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0244

      摘要:非完整轮式移动机器人被广泛应用于军事设备、物流运输、医疗和家居服务等场景. 本文采用一种光滑的反馈控制策略来同时解决非完整移动机器人的目标点镇定问题与轨迹跟踪问题, 以使得移动机器人能够自适应地在点镇定和跟踪控制中平滑地切换. 首先, 本文针对点镇定与跟踪问题构建了统一的数学模型. 其次, 基于数学模型并结合一致$\delta$持续激励理论, 本文设计了一种基于时变函数的新型控制器. 该控制器不仅能在无参考轨迹的先验知识条件下解决点镇定控制问题的同时获得更为光滑的自主运动轨迹和更快的收敛速率, 且能够很好地实现期望轨迹跟踪. 基于Lyapunov稳定性理论,本文给出了点镇定和轨迹跟踪误差的稳定性分析. 最后, 通过数值仿真与工程实验验证了所提方法的可行性和有效性.

    • 印振宇, 王平心, 杨习贝, 于化龙, 钱宇华

      优先出版时间:2023-09-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1505

      摘要:利用某一给定度量作为属性评价指标以及启发式算法的约束条件,是大量属性选择方案的关键. 然而,属性相似性评价的缺失与朴素的逐个选择机制,使属性遍历存在冗余,故时间消耗巨大. 此外,单一度量限制了属性评价视角,难以挖掘出高学习性能的属性. 鉴于此,提出一种属性选择框架,其中,1)利用属性粒度及属性间的知识距离对属性分组,组内属性具有明显差异性且组间属性具有较强区分能力,使属性遍历以组为单位,有效压缩候选属性搜索空间,提升属性选择效率; 2)利用提出的受限Pareto最优原则,对属性组进行迭代选取,最终得到期望的属性子集. 在12 组UCI 数据集上,通过注入4种不同比例的属性噪声进行实验,结果表明: 相较于8 种流行方法,所提方法得到的属性选择结果,在分类稳定性这一指标上,平均提升了5.89%;在分类准确率这一指标上,平均提升了12.28%;在时间消耗这一指标上,所提方法平均降低了59.27%.

    • 常路, 单梁, 张伟龙, 王维西, 戴跃伟

      优先出版时间:2023-08-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0108

      摘要:针对未知环境下机器人难以准确理解障碍分布并有效搜索目标的问题, 本文提出一种基于激光雷达的启发式导航算法. 在雷达数据中引入上升/下降沿进行障碍边沿界定及检测, 提出边沿匹配算法识别狭窄间隙和连续障碍, 经间隙去除与安全性拓展, 得到表征周围环境中的连续障碍集合; 面对遮挡目标的障碍, 提出启发式临时目标选取方法并设计其切换条件, 使机器人以较短路径提前避让各类障碍并渐进抵达全局目标. 基于MATLAB 进行一系列仿真和对比, 结果表明本文算法显著提高了机器人在复杂未知环境下的通行效率、轨迹平滑度和全局搜索能力. 基于ROS的实验验证了本文算法在实际环境中的有效性.

    • 郭文, 全五洲

      优先出版时间:2023-08-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0213

      摘要:针对基于联合检测嵌入范式的多目标跟踪方法中,检测与ReID任务间冲突导致系统性能劣化的问题,本文首先设计了一种用于富集多层语义信息并重构特征图针对不同分支倾向的网络,有效缓解检测与ReID分支在优化中对于特征信息需求的恶性竞争;其次采用了一种强化的关联策略,该策略将检测信息更深入地引入到关联流程中,旨在为更多检测结果提供关联机会同时抑制环境干扰在关联中带来的长期损害,有效降低关联过程中误关联和漏关联的发生。实验结果表明本文方法相对于当前的先进方法展现了强大的潜力,在MOT17测试集上取得了75.7% MOTA,73.4% IDF1及60.0% HOTA的性能。

    • 石尚, 张国胜, 闵惠芳

      优先出版时间:2023-08-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0243

      摘要:本文针对不确定非线性系统设计了一种新型指定时间二阶滑模(SOSM)控制器. 首先, 通过选取新的滑模变量, 将标准的二阶滑模积分链系统推广至带有非匹配项的新二阶滑模动态系统, 新滑模动态系统的使用可以有效减少传统滑模系统控制通道中的不确定性. 其次, 通过使用时变放缩函数的概念, 在非匹配项的增益函数上界未知的情况下, 针对新的滑模动态系统提出了一种基于切换策略的指定时间SOSM 控制算法. 所提出的控制器从一个有限时间域的SOSM控制器切换到传统的有限时间SOSM控制器, 前者可以保证滑模变量在有限时间域内实现指定时间收敛到零, 且收敛时间不依赖于系统的初始条件, 后者可以保证滑模变量此后始终保持在零. 最后, 对闭环系统的指定时间稳定性进行了分析. 通过仿真对比验证了理论结果.

    • 廉正, 胡来红, 周志杰, 胡昌华, 陈雷雨, 明志超

      优先出版时间:2023-08-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0331

      摘要:结合加速度计运行机理复杂,测试样本少的特点,提出一种基于置信规则库(BRB)和弹道仿真的健康状态评估模型。首先,基于BRB建立了初始的健康状态评估模型。由于定性知识的主观性,初始的评估模型难以提供准确的评估结果因而需要被优化。然而,在以往的研究中优化所需的健康状态真实值一般通过专家给定,存在模糊性和不精确的问题。因此,根据加速度计在导航过程中的物理模型,基于弹道仿真方法准确计算了其健康状态的真实值。基于协方差自适应进化算法(P-CMA-ES),健康状态真实值被用于初始评估模型的优化,从而准确、快速地进行健康状态评估。最后,以某型加速度计的健康状态评估为例,验证了所提方法的有效性。

    • 李炜, 陈婧婧, 李亚洁

      优先出版时间:2023-08-24  DOI: 10.13195/j.kzykc.2023.0333

      摘要:针对一类隐蔽虚假数据注入(FDI)与执行器故障共存的工业信息物理融合系统(ICPS),将数据驱动与机理解析方法有机结合,研究了综合安全控制与通讯协同设计问题.首先,设计了一种服从指数型自适应律的离散事件触发通讯机制(ADETCS),并构建了可同时抵御网络FDI攻击与物理部件故障的自适应ICPS框架;其次,基于数据驱动技术,通过优选和优化建立了FDI攻击的预测模型PSO-CatBoost,对攻击进行准确重构与补偿;接着,借助于增广型Lyapunov-Krasovskii泛函、改进仿射Bessel-Legendre不等式等少保守性技术,推证出了鲁棒观测器及综合安全控制器的求解方法;最后,通过四容水箱实例,验证了文中方法的有效性,结果表明将数据驱动的隐蔽FDI重构补偿与机理解析的补偿误差抑制深度融合,主被动协同有效容侵了网络攻击,结合对故障的主动容错,并在ADETCS下随系统行为变化自适应调整触发参数,可显著提升ICPS的双重安全防御能力,节约更多的网络资源.

    • 陈辉, 任志刚, 冯祖仁, 刘帅, 冷昊熹

      优先出版时间:2023-08-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0361

      摘要:对角支撑是四足机器人复杂动态以及线性行走必备的一种状态. 然而,目前鲜有有效的状态估计算法,无法支撑相应控制策略. 为此,提出一种融合惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)和运动学约束的状态估计算法. 首先,针对对角支撑状态下运动学模型欠约束带来的位姿估计难题,通过分解机身坐标系到参考坐标系的变换矩阵,简化运动学方程,并利用IMU提供的可信俯仰和横滚角测量值,推导获得其余4个位姿量的解析式?然后,进一步基于腿部微分运动学和IMU提供的俯仰和横滚角速率,结合位姿量的导数获得线速度和偏航角速率的解析式?最后,通过仿真分析验证所提出算法的有效性. 实验结果表明:位姿估计值准确、无漂移,偏航角速率和线速度的均方根误差分别小于2 deg/s和9 mm/s,优于现有算法且满足实际控制需求.

    • 王娟, 朱帅东, Quanmin Zhu

      优先出版时间:2023-08-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0404

      摘要:针对一类具有执行器饱和的切换系统,提出一种基于组合非线性反馈控制(CNF)的事件触发控制方法,以达到在保证系统性能的同时减少网络带宽占用的目的。首先,为了降低系统资源成本,构造事件触发机制来判断是否对系统当前状态进行采样,设计组合非线性反馈控制来提高系统的暂态性能;其次,利用多Lyapunov函数方法得到饱和切换系统在驻留时间切换信号下渐近跟踪问题的充分条件,同时证明事件触发最小的时间间隔大于零,避免了芝诺(Zeno)行为;最后,通过仿真实例验证了所提方法的有效性。

    • 陈志旺, 刁华康, 袁宇, 吕昌昊, 彭勇

      优先出版时间:2023-08-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0414

      摘要:传统孪生网络目标跟踪算法采用互相关或者深度互相关的方式计算对模板帧与检测帧进行相似性度量,无法有效适应极端的目标形变,本文以无锚点框的目标跟踪算法为基础,设计一种基于图网络的IoU感知目标跟踪算法。首先,以ResNet50为基础,在每个残差结构后引入通道自适应调整模块NCAM,构造具有通道自适应调整的特征提取网络;其次,基于图网络设计一种新的模板帧与检测帧的相似性计算方式,将特征图像素点视为图网络的节点,对模板特征与检测特征的图网络节点进行相似性计算。最后在分类与回归部分,在分类部分采用IoU感知的分类损失函数在分类分支与回归分支之间建立联系,在回归部分选用CIoU损失计算离线训练阶段的回归损失。在OTB2015、UAV123、VOT2018、VOT2019等4个数据上对本文算法进行测试实验,由实验结果证明本文算法的有效性。

    • 杜沁龙, 霍鑫, 郑凯, 周典乐

      优先出版时间:2023-08-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0526

      摘要:智能群体的意图识别是多智能体领域的一个热点问题, 由于智能群体规模及环境内障碍物分布具有不确定性, 意图识别模型的泛化能力往往有限. 针对该问题, 本文提出了一种基于态势图序列的意图识别方法, 将观测得到的智能群体信息转化为态势图序列, 基于态势图序列训练识别模型; 此外, 为降低对专家知识的依赖, 采用卷积神经网络对运动态势图的斥力场因子进行估计; 针对含有障碍物的环境, 提出障碍物阻碍态势的生成方法, 从而提高模型对环境变化的适应能力. 最后, 与其它几种意图识别方法对比并进行消融实验, 验证了本文方法的准确性及泛化能力.

    • 王子实, 吴耀华

      优先出版时间:2023-08-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0597

      摘要:针对柔性制造系统中机器与混合多载AGV(automated guided vehicle)集成调度问题,以最小化最大完工时间为目标,提出一种改进混合离散差分进化算法,通过离散操作进行差分进化算法的变异、交叉,并对每次迭代的最优个体进行变邻域搜索。设计基于工序和机器的双层编码结构,以及基于多载AGV调度规则的解码策略;设计基于关键路径的变邻域搜索,通过选择关键路径上的工序进行工序交换产生邻域结构,提高局部搜索效率;设计基于粒子群算法的种群更新策略,将较差解向全局最优解进行位置移动,提高全局搜索效率。最后通过实验证明所提多载AGV调度规则的有效性,算法改进策略的有效性,以及所提的算法的有效性和优越性。

    • 马旭淼, 徐德

      优先出版时间:2023-08-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0631

      摘要:当前,机器人的应用场景正在不断更新换代,数据量也在日益增长。传统的机器学习方法难以适应动态的环境,而增量学习技术能模拟人类的学习过程,使机器人能利用旧知识来加快新任务的学习,在不遗忘旧技能的前提下学习新的技能。当前对于机器人增量学习的相关研究仍然较少,因此本文主要介绍机器人增量学习研究进展。首先,对增量学习进行简介。其次,从参数和模型的角度出发,将当前机器人增量学习主流方法分为变参数方法、变模型方法、混合方法三类,分别对每一类进行了论述,并给出了相应的增量学习技术在机器人领域中的应用实例。再次,对机器人增量学习中常用的数据集和评价指标进行了介绍。最后,对增量学习未来的发展趋势进行了展望。

    • 曹瑞, 裔扬, 刘燕斌

      优先出版时间:2023-08-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0747

      摘要:本文提出了一个概率深度学习框架,通过基于物理信息的神经网络对非线性微分系统中的不确定性进行量化和演化分析.该算法中使用潜在变量模型(即噪声/随机变量模型)来构建系统状态的概率表示,并将偏微分方程描述的物理定律引入训练过程中,建立约束关系,为基于小样本数据集的训练提供了一种有效的机制.所提出的概率物理学信息神经网络算法提供了一种灵活的框架,能够表征由输入中的随机性或观测中的噪声引起的物理系统输出的不确定性,避免了重复采样昂贵的实验或数值模拟器的需要.最后,通过包含随机变量的非线性系统示例对所提算法进行验证,验证了方法的有效性.

    • 杨彪, 黄宏彬, 吴照刚, 彭飞云, 韩泽民

      优先出版时间:2023-08-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0456

      摘要:应用传统数值计算方法求解微波加热媒质过程的温度分布时,存在自由度数量大且无法快速获取温度分布的问题,为此开展如何平衡计算精度和求解速度的研究。一方面,推导微波加热模型有限元离散格式的高阶非线性方程组,并构建瞬像矩阵。在此基础上,引入特征正交分解(proper orthogonal decomposition, POD)方法获取最优POD基底,进一步降维得到低阶微波加热离散控制方程;另一方面,建立TE10波辐射下矩形波导中媒质内部显性耗散功率表达式,开展微波加热媒质全局温度分布的有效计算。数值计算结果表明:所提基于POD的微波加热求解方法不仅能够准确求得加热过程中媒质内部的温度分布,并且计算速度提升82.9%~85.5%;同时,该方法具有当加热边界条件或初始条件发生变化时,无需重新计算POD基底,用较少基底就能够描述高阶模型超99.9%以上能量的特点,对微波加热媒质过程温度分布的实时控制和快速计算具有重要意义。

    • 杨宇航, 王恒, 周欣, 李擎

      优先出版时间:2023-08-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0452

      摘要:针对网络化无人车存在网络带宽、计算资源受限等问题, 提出一种基于事件触发的自适应路径跟踪控制策略. 考虑轮胎侧滑影响, 建立车辆非线性路径跟踪模型, 设计基于有限时间稳定的自适应反步控制器. 通过设计 自适应律估计侧滑角, 抑制轮胎侧滑效应对路径跟踪控制系统的影响, 保证系统在有限时间内达到稳定且收敛至期望路径. 另外, 本文所提出的事件触发机制可以在保证系统路径跟踪性能的前提下有效减少控制指令的传输次 数. Simulink/CarSim 联合仿真实验表明, 在轮胎侧滑干扰的影响下, 本文所设计的方法能保证系统具有期望的路径跟踪性能, 同时降低网络带宽占用率.

    • 梁成龙, 陈志环

      优先出版时间:2023-08-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0436

      摘要:针对樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)在求解复杂优化问题时存在的易陷入局部最优、收敛精度低等缺点,提出一种基于混合策略改进的樽海鞘群算法(ISSA)。首先,采用Sobol序列实现樽海鞘种群的初始化,使初始种群在解空间中分布更加均匀,进而提高算法的全局寻优能力;其次,在领导者位置更新阶段引入步长控制因子,根据不同寻优时期自动调节领导者的搜索范围,有效平衡算法的全局搜索与局部搜索;然后,采用改进的透镜成像策略对领导者进行映射,避免算法陷入局部最优;此外,在追随者位置更新阶段,引入了一种自主选择追随机制,改善追随者的盲从性,以提高算法的收敛精度;最后,与其他几种代表性优化算法在12个基准测试函数上进行仿真实验对比,并进行Wilcoxon秩和检验,实验结果表明:本文所提ISSA在收敛速度和精度上有明显提升,相较于其他优化算法具有更好的寻优效果和稳定性。另外,通过两个工程设计案例实验进行测试,进一步验证了所提ISSA 的可行性和适用性。

    • 孟亭亭, 王久斌, 崔爔

      优先出版时间:2023-08-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0397

      摘要:在本文中, 具有弯曲和扭转变形的柔性翼系统由一个四阶PDE方程与一个二阶ODE方程描述,其中各个通道的干扰和参考轨迹来自于一个未知外系统. 此时所有干扰和参考轨迹的系数均未知, 且由于外系统初值未知, 扰动和参考轨迹的时变状态也未知. 首先, 本文将柔性翼系统的鲁棒输出调节问题转化为跟踪误差系统的镇定问题, 此时, 来自于干扰和参考轨迹的时变未知项被进一步转化为未知系数与已知的时变信号的组合. 然后,提出了非线性自适应控制, 其中, 非线性对数项用于保证时变输出约束, 自适应律用于估测未知干扰的系数. 基于Barrier Lyapunov 函数, 本文证明了闭环系统跟踪误差的收敛性, 以及跟踪误差的时变约束特性. 此外, 本文通过Matlab数值仿真进一步验证该控制方法的有效性.

    • 徐甜莉, 孙宗耀

      优先出版时间:2023-08-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0380

      摘要:研究了磁悬浮系统在非线性建模下的两个问题: 时变有界扰动产生的系统振荡和通信网络传输导致的数据丢失. 首先, 借助于同胚坐标变换对磁悬浮系统不可控的高度非线性进行抑制. 然后, 在控制中分别利用自适应律和指数衰减项来消除外部风阻和内部噪声电压, 并将指数衰减项与量化分解方法相结合弥补量化误差带来的影响. 构造的连续鲁棒自适应反馈控制器解决了有量化输入和受干扰磁悬浮系统的渐近跟踪问题. 最后, 用仿真结果验证了控制策略的有效性.

    • 陈丹, 谭钦, 徐哲壮

      优先出版时间:2023-08-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0330

      摘要:针对基于随机采样的RRT机械臂路径规划算法在全局工作空间下采样效率低、随机性强等问题,提出了一种基于采样点优化RRT算法的机械臂路径规划算法.相对于全局工作空间采样,优化算法首先基于非障碍物空间生成随机采样点,以降低算法碰撞检测概率与冗余节点的生成,再结合一定概率的人工势场法产生启发式采样点,使得机械臂臂体于路径规划采样过程中既能保证随机采样的概率完备,又能使采样点更具目标导向性.其次,为使得路径更加简洁平滑,使用了冗余节点删除策略剔除路径中的冗余节点来优化最终路径.最后在二维、三维的仿真环境中对优化算法进行了对比实验分析,证实了算法在随机采样路径规划算法中的良好性能,并在IRB 1200-7/0.7机械臂上进行避障规划算法试验.仿真和试验结果都表明该算法在机械臂路径规划中的可以获得更高的规划效率和更优的路径.

    • 付华, 刘尚霖, 韩冰, 管智峰, 韩昊通, 李琨, 刘昊

      优先出版时间:2023-08-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0322

      摘要:针对闪电连接过程算法鲁棒性欠佳、个体多样性有限等不足,提出一种多策略改进的闪电连接过程算法.采用透镜成像学习策略与准对立学习策略扩张候选解搜索域并筛选精英种群,有效提升初始化实验点个体质量,避免自有随机因子过度影响算法收敛性能;设计实验点自适应动态跟随机制,在提升算法寻优性能的同时兼顾探索开发能力的协调,克服算法早熟,强化算法自适应性;采用镜像均值替代策略替换当前最优解与种群均值,防止算法因个体同化程度升高而增加局部停滞概率,敦促算法脱离局部最优.选取基准测试函数进行智能算法对比寻优实验、改进算法对比寻优实验及Wilcoxon符号秩检验实验,实验结果直观表明改进算法寻优性能的优越性及改进策略的有效性.通过多策略改进的闪电连接过程算法优化长短时门循环控制单元参数进行变压器故障诊断工程应用实验,进一步验证改进算法的工程实用性.

    • 孙焕琪, 熊伟丽, 丁锋

      优先出版时间:2023-08-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0205

      摘要:本文以带惩罚项准则函数为基础, 研究了受控自回归系统的辨识问题. 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, 推导了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.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, 推导了带 惩罚项多新息随机梯度辨识算法. 最后, 通过仿真例子验证所提算法有效性.

    • 杨隆浩, 陈江鸿, 叶菲菲, 王应明

      优先出版时间:2023-08-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0195

      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。为此,本文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。所提模型的基本原理为:先依据密度聚类分析对EBRB进行规则聚类,以识别EBRB中无效的扩展置信规则和优化传统EBRB的建模过程;再以聚类所得的规则簇(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;文末,引入非线性函数拟合和基准分类问题数据集开展模型有效性检验和参数灵敏度分析. 结果表明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。

    • 温震宇, 胡慧峰, 钱滨, 洪榛, 俞立

      优先出版时间:2023-07-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0241

      摘要:针对智慧交通中多点位监控视频分析时出现的计算任务繁重、设备之间资源利用不均衡的问题,提出一种基于云控制的视频分析卸载方案.首先,针对客户端算力不足而无法完成视频分析任务的问题,使用一种视频卸载框架,将部分视频分析任务切块卸载至云服务器处理;其次,针对服务器和多客户端之间的算力资源竞争问题,提出一种阶段优化卸载算法,平衡设备之间负荷,提高资源利用率;最后,针对不同点位的客户端需求不同的问题,在算法中加入精度和能耗偏好,满足不同客户端的需求.通过与其他卸载方案对比的实验表明,本方案能够更好地对视频分析任务进行合理分配,提高系统收益,并通过扩展实验证明了本系统的扩展能力.

    • 朱泽, 朱战霞

      优先出版时间:2023-07-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0246

      摘要:本文为实现对一类二阶非线性系统的轨迹跟踪控制设计了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,并给出了整体系统伪偏导数(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, 进而通过采用MFAC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控制系统进行了稳定性分析, 证明了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来验证SM-MAFC控制理论, 在多体运动学与动力学仿真软件MBdyn中搭建了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,而本文所设计的SM-MFAC控制器相对于PID(proportional-integral-differential)、基于比例-微分(proportional-differential,PD)的MFAC可以更快更准确的追踪目标曲线.

    • 徐光明, 郭婧, 陈婉茹, 秦进

      优先出版时间:2023-07-24  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0593

      摘要:为充分利用高铁非高峰期的列车运能,高铁快运已成为铁路快捷货运发展新趋势.然而,受客运需求波动影响,载客动车组可用于高铁快递的运能呈现高度不确定性,给日常运营组织带来巨大挑战.为增强高铁快运系统应对随机运能的能力,提出一种考虑随机运能的高铁快递运输计划优化方法.首先,采用离散场景刻画列车运能的不确定性,以最大化高铁快运期望总收益为目标,综合考虑快递的送到时限和运营约束,针对场景概率分布精确已知情形,构建两阶段随机规划模型(SP).基于此,进一步考虑场景概率分布信息部分已知情形,构建两阶段分布鲁棒优化模型(DRO).基于盒式模糊集,借助对偶理论将DRO模型转化为等价的整数线性规划模型并利用GUROBI求解.最后,基于宁杭高铁设计数值实验验证模型的有效性,结果表明:相较于SP模型,DRO模型体现出较强的鲁棒性,只需付出较小的代价即可有效抵抗运能波动对运输计划的影响,并且能改善最坏情形下解的质量,切实改善高铁快递实际运营中的稳定性.

    • 李永福, 曾柯月, 黄龙旺, 黄鑫

      优先出版时间:2023-07-19  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0656

      摘要:针对由于复杂多变的环境因素造成的无线通信系统通信中断的智能网联车辆队列控制问题,提出一种基于组合间距策略的分布式纵向车辆队列控制器. 首先, 通过嵌入固定间距策略、固定时距策略和可变时距策略进行组合来应对由于领导车或跟随车通信中断的特殊情况, 并考虑队列通信中断后建立新的通信拓扑结构. 然后, 基于三阶非线性动力学车辆模型, 考虑相邻车辆间的加速度误差以及组合间距策略开发一种新型车辆队列控制器. 利用Lyapunov-Krasovskii定理推导出车辆队列的渐近稳定性条件. 同时, 通过使用无穷范数方法验证串稳定性. 最后, 通过Matlab数值仿真和Simulink & PreScan 联合仿真验证所提出控制器的有效性和稳定性. 仿真结果表明, 基于组合间距策略的车辆队列能够应对不同场景满足不同的间距需求.

    • 黄绩, 程德强, 寇旗旗, 张剑英, 李云龙

      优先出版时间:2023-07-19  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0510

      摘要:无监督域自适应行人重识别旨在将源域训练的识别能力泛化到目标域上,以减少对标签的依赖. 目前基于聚类方法的网络,聚类过程中不可避免地会受到环境噪声的影响,降低网络原有识别性能. 为了解决这一问题,提出一种基于相关性得分的伪标签优化行人重识别网络. 首先,通过计算全局与局部特征间前k个相似样本集合的相关性得分,找到两类特征直接可靠的关联性,从而提取已有伪标签优化方法所忽略的局部细粒度特征?然后,利用得分对局部伪标签进行优化处理,降低网络对与行人无关局部特征的关注?最后,依赖于相关性得分,利用优化后局部伪标签的预测结果对全局伪标签进行细化, 缓解聚类过程中噪声的同时也细化了行人的特征完整表示. 与近年无监督域自适应行人重识别方法相比,所提出网络在DukeMTMC-ReID、Market1501和MSMT17三个公开数据集上的实验结果表现优异,验证了所提出网络的有效性.

    • 罗党, 李良帅

      优先出版时间:2023-07-19  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0499

      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,提出了多变量时滞阻尼累加灰色模型(TLDAGM(1, N))及其扩展形式,本文模型理论上可达到与传统多变量灰色预测模型的兼容性。讨论了模型的参数估计方式及求解方法,给出了模型的参数优化方法及具体的建模步骤。最后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:本文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,新模型能够较好的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本文模型的合理性、适用性和有效性。

    • 单芮, 孙平, 王硕玉

      优先出版时间:2023-07-19  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0417

      摘要:为了提高康复步行训练器人的智能性和安全性,提出了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。建立了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,提出了机器人运动速度的决策方法,从而使康复者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,提出了有限学习时间的迭代控制方法,并基于Lyapunov理论验证了跟踪误差系统的有限时间稳定性。通过仿真对比分析和实验研究,结果表明文中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。

    • 田瑾然, 刘建昌, 张伟, 刘圆超, 谭树彬

      优先出版时间:2023-07-19  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0356

      摘要:尽管许多高维多目标进化算法已被提出,但大多仍无法有效处理具有不规则Pareto前沿的高维多目标优化问题. 鉴于此,提出基于目标迁移和条件替代的高维多目标进化算法(MaOEA-OTCR),在环境选择过程中利用目标迁移策略和条件替代准则协作逐一选择收敛性和多样性好的个体进入下一代. 前者首先选择位于Pareto前沿边界的极值解进入下一代,以确定Pareto前沿的范围,同时选择收敛性最好的若干个体进入下一代,以加速种群收敛; 然后迁移已选解集且利用迁移解集和未迁移解集的最大距离来选择收敛性和多样性好的个体进入下一代. 后者利用基于角度和收敛性评估的条件取代准则来防止前者过度强调多样性. 此外,提出一个多标准决策的匹配选择策略,旨在增加具有良好收敛性和多样性种群个体结合的概率,进一步提升算法的搜索效率. 为了验证MaOEA-OTCR 的有效性, 在 3 个测试集上与 8 个先进的高维多目标进化算法进行对比实验. 实验结果表明,MaOEA-OTCR在处理高维多目标优化问题时不仅能够获得较强的竞争性能,而且有能力处理具有不规则Pareto前沿的高维多目标优化问题.

    • 郭林, 刘冉, 蓝发籍, 邓天睿, 肖宇峰

      优先出版时间:2023-07-19  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0263

      摘要:目标跟踪是实现人机交互的重要一环,二维激光雷达探测范围广、精度高,被广泛用于目标跟踪,但由于缺失语义信息,难以区分外观近似的物体.针对这一问题,提出一种基于激光与UWB序列匹配的目标跟踪方法,使用最近邻算法关联激光聚类,构建物体轨迹,并基于改进的高斯相似度计算物体的激光轨迹与UWB测距序列的相似度,根据相似度大小实现目标的匹配定位.此外,针对目标被遮挡的情况设计了重跟踪算法,利用UWB测距信息、目标丢失位置和目标特征模型在环境中搜索被遮挡的目标.利用TurtleBot2机器人平台,在10米×10米的室内环境中进行了实验验证.实验结果表明,本文所提出的方法能够以8厘米的精度稳定地跟踪携带UWB节点的目标.

    • 陈燕婷, 李登峰

      优先出版时间:2023-07-19  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0233

      摘要:航运物流行业涉及多个环节,因此航运物流区块链平台的应用需要许多物流企业积极加入。航运物流区块链平台应用下的航运物流信息披露水平和消费者偏好都会对物流企业的参与决策产生影响。基于消费者存在航运物流服务、信息偏好以及有两个船公司可选择参与已搭建好的航运物流区块链平台(简称“上链”)的假设,用两阶段博弈模型刻画了航运物流信息披露下的两个船公司的博弈均衡,进而通过对比三种“上链”模式分析船公司的“上链”决策。研究发现,当消费者更关注航运物流服务水平时,与都“上链”相比,两个船公司都“不上链”能使双方获益;同时,披露航运物流信息和虚报舱位数量多的船公司能获益更多;若仅有一个船公司“上链”,能获得最大的收益。当消费者更关注航运物流信息披露水平时,若两个船公司都“上链”,能实现共赢,同时,披露航运物流信息水平高的船公司,其收益更高;同样,若仅有一个船公司“上链”,能获得最大的收益。研究结论为航运物流企业是否在航运物流业务应用区块链技术提供有益的管理启示。

    • 刘辉, 张雪波, 李如意, 苑晶

      优先出版时间:2023-07-19  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0158

      摘要:激光同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)算法在位姿估计和构建环境地图时依赖环境结构特征信息, 在结构特征缺乏的场景下, 此类算法的位姿估计精度与鲁棒性将下降甚至运行失败. 针对这一问题, 本文结合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)不受环境约束、相机依赖视觉纹理的特点, 提出一种双目视觉辅助的激光惯导SLAM算法, 解决了纯激光SLAM算法在环境结构特征缺乏时的退化问题. 具体而言, 本文采用双目视觉惯导里程计算法为激光扫描匹配模块提供视觉先验位姿, 并进一步兼顾视觉约束与激光结构特征约束进行联合位姿估计. 此外, 本文提出互补滤波算法与因子图优化求解的组合策略, 完成激光里程计参考系与惯性参考系对准, 并基于因子图将激光位姿与IMU数据融合以约束IMU偏置, 在视觉里程计失效状况下为激光扫描匹配提供候补的相对位姿预测. 为进一步提高全局轨迹估计精度, 本文提出基于迭代最近点匹配算法(Iterative Closest Point, ICP)与基于图像特征匹配算法融合的混合闭环检测策略, 利用六自由度位姿图优化方法显著降低里程计漂移误差并构建环境地图. 最后, 本文在公开与自制数据集上进行实验验证, 并与主流开源的激光/激光-IMU/视觉-IMU算法进行对比.实验结果表明,本文所提算法可以在结构特征缺乏环境下稳定运行, 并且相较于对比算法具有更高的位姿估计精度和算法鲁棒性.

    • 霍海丹, 阎高伟, 程兰, 任密蜂, 肖舒怡

      优先出版时间:2023-07-19  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0133

      摘要:针对实际流程工业过程存在动态时变和概念漂移特性,导致软测量模型预测精度下降的问题,提出了基于低秩重构表示的动态回归迁移模型.为了更好的描述动态过程,在动态内模型偏最小二乘框架下,将高维过程数据映射到低维潜变量空间中,来捕获质量变量和潜变量之间的动态相关性.为了减小概念漂移,在获得动态相关性的同时,通过增强不同工况质量变量估计值之间的相关性,来实现数据的条件分布对齐.在三个公开工业数据集上的实验结果与静态基模型相比分别提升了14.8%、33.1%、30%和47.3%,与动态基模型相比分别提升了4.2%、5.6%、8.4%和43.2%. 表明本文提出的方法可以有效地提高模型的预测精度和泛化能力.

    • 施文, 陈奥

      优先出版时间:2023-07-19  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0028

      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(EE)法.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,本文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,节省了大量的仿真预算.蒙特卡罗仿真实验表明ECS在不损失实验效力的基础上大大提高了实验效率,充分证明了该方法的有效性.

    • 贾之阳, 倪泽军, 王遵君

      优先出版时间:2023-07-19  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2204

      摘要:随着智能制造和绿色制造战略的提出,实际生产对小批量定制化加工的需求日益增加,同时为了进一步提高生产制造的加工效率和产品质量,返工生产线在企业中的应用也日益频繁. 基于小批量生产背景,针对应用随机故障机器和有限缓冲区的多返工生产系统,进行了瞬态性能分析,并对多返工系统进行生产调度. 为定量分析该生产系统的瞬态性能,通过马尔科夫分析方法建立了系统的数学模型,提出了一种动态的分解和聚合算法来预测系统的生产率、消耗率、在制品库存等瞬态性能指标,基于仿真对比实验验证了所提出算法的精确性和有效性. 此外,针对返工生产系统在劳动力有限的情景下,采用优化算法对各机器效率进行合理分配来优化系统的生产性能. 最后,通过劳动力分配实验结果总结了分配策略,为该系统的生产运行提供了决策支持.

    • 罗聪, 龚文引

      优先出版时间:2023-07-19  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2145

      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, 提出了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, 实验结果验证了所提出算法的优越性.

    • 王道平, 常敬雅, 郝玫

      优先出版时间:2023-07-19  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2030

      摘要:本文在碳交易政策背景下,以投资碳减排技术的制造商和投资区块链技术的零售商组成的供应链为研究对象,建立了基于技术投资的集中决策模型、分散决策模型和纵向合作决策模型,运用微分博弈的方法研究了供应链的技术投资决策与纵向合作策略问题,并设计了双向成本分担契约来协调供应链。研究结果表明:只有当零售商的边际利润满足一定条件时,零售商才会选择与制造商纵向合作,且碳交易政策的存在会使纵向合作的条件变得更加严格;纵向合作能够实现供应链“减排增效”的双重红利;当碳交易价格高于某一阈值时,消费者绿色偏好和绿色信息敏感度的增加会降低供应链成员的技术投资水平;在一定条件下,双向成本分担契约能够完全协调供应链。

    • 刘颖, 刘德彦, 吕政, 赵珺, 王伟

      优先出版时间:2023-07-19  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1746

      摘要:为了提高多核学习(Multiple Kernel Learning, MKL)的表示能力同时降低其计算成本, 本文提出了一种融合深度特征与多核学习的最小二乘孪生支持向量机(Least Squares Twin Support Vector Machine, LSTWSVM)算法. 针对支持向量机等核分类器在多核学习中高计算复杂度的问题, 提出了一种基于边缘错误最小化原则的多核LSTWSVM框架, 利用分类器优势提高了多核学习的性能. 针对高斯多核浅层结构的问题, 采用MKL法设计了一种基于深度神经网络多层信息的高鲁棒性深度映射核, 将此深度核与多尺度高斯基核以核矩阵哈达玛积方式相融合, 来构造一组新的具有高度表达能力的改进核. 最后, 本文将基于LSTWSVM的多核训练算法与改进的多核结构进行高度集成, 通过大量基准数据集与工业数据实验表明, 其能有效结合深度学习与多核学习的优势, 且以较低的计算成本提高了分类精度与泛化能力.

    • 李文锋, 周敬龙, 王其, 蒋绍勇, 贺利军

      优先出版时间:2023-06-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0260

      摘要:针对超宽带信号在非视距环境下测距误差大等问题,基于首径和最强径的位置差、接收信号与首径的功率差及距离残差,提出一种计算简单、识别准确度高的非视距识别方法,并基于偏置卡尔曼滤波和极大似然估计算法,提出一种超宽带信号接收强度和信号达到时间相融合的非视距误差抑制方法,最后开展动、静态场景实验以验证算法的可靠性。实验结果表明,所提出的方法对于非视距场景的平均识别准确度达到95.42%,定位的平均距离误差在0.14m以内。

    • 王元慧, 任哲达, 邵兴超, 王心玮

      优先出版时间:2023-06-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0232

      摘要:针对多水面船协同控制过程中存在的时变海洋环境干扰、模型参数不确定性、速度测量值未知和输入饱和的问题,提出了一种基于非奇异快速终端滑模的固定时间分布式协同控制方案.\;该方案保证了协同控制系统的全局固定时间稳定性.\;首先,设计了一个固定时间扩张状态观测器,用于估计速度和集总干扰(包括时变海洋环境干扰和模型参数不确定性).\;其次,设计了一种新型的固定时间辅助动态系统来处理输入饱和.\;再次,基于固定时间非奇异快速终端滑模面提出了一种分布式抗饱和的滑模控制器,消除了系统的奇异性,并且使得收敛时间上界独立于系统的初始状态.\;最后,为了避免在编队控制律中使用邻船的加速度,设计了一种改进的一致鲁棒精确微分器来估计邻船的加速度信息.\;仿真结果验证了所提方案的有效性.

    • 王立夫, 寇晓宇, 孔芝, 郭戈

      优先出版时间:2023-06-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0202

      摘要:网络结构对实现网络完全能控有很大的影响。因此,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。本文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。给出了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。

    • 马海平, 刘 婷, 张雅静, 费敏锐

      优先出版时间:2023-06-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0185

      摘要:针对一类非高斯噪声环境下固定点平滑估计问题,设计了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。

    • 郑思宇, 黄敏, 蒋松辰, 尹明强, 张宇鑫

      优先出版时间:2023-06-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2113

      摘要:为解决由区域配送中心和不同地点前置仓构成的多地点库存系统的动态调拨问题,建立了以最小化总成本为目标,考虑紧急和预防纵向调拨、紧急横向转运的多地点库存动态集成调拨模型。由于模型的非线性特征,设计了一种嵌入贪婪紧急横向转运修复策略的鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm embedding greedy emergency lateral transshipment repair strategy, GELTR-WOA)。通过基于现实场景产生的不同规模算例的数值实验,验证了算法的有效性。最后,探究了加入紧急横向转运对系统运作成本的影响,并分析了单位缺货损失、单位运输成本等因素对调拨策略的影响,从而为电商企业提供库存管理建议。

    • 张川, 田雨鑫, 李灿灿

      优先出版时间:2023-06-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1506

      摘要:随着我国电动汽车保有量迅速增长, 大量退役动力电池亟需回收和利用. 本文研究碳限额与交易政策下电动汽车动力电池制造商开展梯次利用业务决策. 针对由一个动力电池制造商、一个零售商和一个梯次利用商组成的闭环供应链, 分别构建制造商不开展和开展梯次利用业务两种模式下闭环供应链模型. 用Stackelberg博弈理论求得均衡解, 通过理论比较和数值分析探究关键参数对最优决策和制造商模式选择的影响. 研究发现, 制造商最优碳减排水平随碳交易价格增加而增加, 随碳减排成本系数增加而降低, 随消费者低碳偏好系数增加而增加. 制造商开展梯次利用业务并非总是最好选择, 需满足以下条件:一是可梯次利用比例高于一定阈值, 二是制造商为开展梯次业务而投入的成本小于一定阈值, 三是制造商梯次利用单位收益高于一定阈值且梯次利用商梯次利用单位收益低于一定阈值.

    • 潘杰, 郑学驰, 邹筱瑜

      优先出版时间:2023-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0257

      摘要:卷积神经网络表征与预测能力往往依赖结构合理性, 但其主流结构均由人工设计, 存在设计难度高、算力要求强、时间开销大等问题. 如何让神经网络自主搜索合理结构并节约计算资源是当前研究重点. 目前, 基于部分通道连接的可微分结构搜索算法, 以其高效的显存利用率在搜索速度和分类性能上表现良好. 然而, 其针对通道的随机采样策略易造成重要信息丢失, 当通道连接不足时性能明显下降. 为此, 本文提出一种基于通道性能度量的神经网络结构搜索算法, 利用注意力机制提取通道重要性系数, 并以此对通道进行排序采样. 此外, 考虑到预热阶段导致搜索不充分, 产生较大离散化误差, 本文在结构权重连续化的过程中设计温度正则化系数, 提升权重差异. 实验证明, 所提算法能够在节约计算资源的基础上搜索出更优的卷积神经网络结构.

    • 张永博, 张凯, 彭开香, 杨朋澄

      优先出版时间:2023-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0089

      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,以为工业过程的安全、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,本文提出了一种融合分层分块信息的轧制过程运行状态评估方法。主要包括,采用了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,提高了评估结果的可解释性;提出了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,针对传统的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的输出结果为硬判型输出,本文将 SVM 的输出结果映射为后验概率,并通过D-S 证据理论来融合多个层级的运行状态评估结果,从而实现了决策层面的信息融合,提高了评估结果的准确性。最后,将本文提出的方法应用于实际带钢轧制过程,与各类传统的方法相比,评估准确率提高了近18%。

    • 吕莉, 潘宁康, 肖人彬, 王晖, 谭德坤

      优先出版时间:2023-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0051

      摘要:目前多目标优化算法主要针对如何处理多个目标之间的冲突,对于如何处理约束却考虑较少,针对此,本文提出一种求解带约束优化问题的混合式多策略萤火虫算法(HMSFA-PC)。首先,提出一种改进的动态罚函数策略对约束优化问题进行预处理,从而将其转换为非约束优化问题;其次,对萤火虫算法本身进行改进:采用Lévy flights搜索机制有效地增大搜索范围;引入随机扩张因子改进算法吸引模型,使种群突破束缚,有效避免早熟收敛,维护种群收敛性;提出自适应维度重组机制,根据不同迭代时期,选择差异性较大的个体,进行信息交互,相互学习,有效改善种群的多样性。实验部分:为检验算法处理无约束优化问题的性能,将其在基准测试函数上通过与部分经典算法以及新近算法进行比较;为检验算法处理约束优化问题的性能,将其在实际约束测试问题中将其与一些顶尖约束求解算法进行比较。结果表明,HMSFA-PC在处理无约束优化问题时具有收敛速度快、收敛精度高等优势,并且在动态罚函数的协作下求解实际约束优化问题时仍具有良好的优化性能。

    • 郑斐峰, 陈克政, 刘明

      优先出版时间:2023-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0048

      摘要:针对迅速紧急处置突发公共卫生事件的需求,作为有效隔离控制疫情扩散的关键举措之一,提前规划应急医疗设施选址及规模,对于快速响应、节约建设成本和社会资源具有重要意义。本文针对需求不确定的突发疫情状况,研究了应急医疗设施的建设选址以及床位规模的优化决策问题,以最小化建设选址与运营成本以及床位资源供求比差异为优化目标,建立了双目标整数规划模型。根据模型特点,设计了epsilon约束精确算法和基于就近原则思想的启发式算法进行求解,同时运用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行对比分析。数值实验结果验证了所设计算法的运行效率。研究结论对于应急医疗设施建设选址及规模决策具有良好的应用指导价值,可为管理者决策提供一定的理论依据。

    • 蔡中泽, 孙谷昊, 曾庆双

      优先出版时间:2023-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2223

      摘要:本文主要研究了分数阶Buck变换器的互补滑模控制(CSMC)方法. 首先, 基于电子元件实际非整数阶的特性和Riemann-Liouville(R-L)定义相比Caputo定义更能准确描述Buck变换器模型的结论, 建立了基于R-L定义的分数阶Buck变换器数学模型. 然后, 将参数不确定性和外部扰动统一为匹配干扰和不匹配干扰, 建立两个分数阶干扰观测器(FDOB)分别实现对干扰及其分数阶导数的跟踪. 进而, 设计新型分数阶互补滑模面, 利用CSMC的高精度和分数阶微积分的记忆特性提升滑模运动的鲁棒性和稳态精度, 然后, 设计了新型趋近律, 提升趋近速度的同时保证了滑模面邻域内的鲁棒性. 最后, 基于Mittag-Leffler稳定性理论证明了滑模控制器的稳定性. 仿真结果验证了所提出FDOB的优越性, 控制器相比传统滑模方法能够得到更好的动态性能和更低的稳态误差.

    • 王磊, 苑博荣

      优先出版时间:2023-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2179

      摘要:针对图模糊多属性决策方法基于未知属性权重且往往只考虑客观属性信息的不足,提出了一种基于后悔理论的图模糊LINMAP多属性决策方法. 首先,依据后悔理论的思想,定义了图模糊后悔-欣喜函数,给出了方案感 知效用值的计算方法. 然后,设计了图模糊偏好信息集,用其表示属性之间的相互影响关系,并提出了方案对序列与决策者事先给定偏好信息的图模糊一致性程度和非一致性程度. 其次,通过图模糊得分函数和精确度函数构建了含有参数的目标函数,并设置了图模糊阈值,使得非一致性程度最小化且一致性程度与非一致性程度差别至少不小于该图模糊阈值,据此建立了新的优化模型,获得备选方案的属性权重向量和模糊理想点,进而利用感知效用值对备选方案进行排序择优. 最后,通过算例分析验证了所提方法的合理性,并通过灵敏度分析与对比分析表明了所提方法的灵活性和优点.

    • 翟艳丽, 罗格格

      优先出版时间:2023-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2044

      摘要:针对面板数据样本行为矩阵间的关联性分析,从接近性视角提出了基于面板数据的灰色点集关联分析模型.首先,将样本行为矩阵的二元指标子矩阵投射为空间中的点集,利用对应点的高度差建立对应点集的绝对离差矩阵,依据此矩阵中数据的平均值和标准差分别建立对应点集的绝对离差平均值关联系数和绝对离差标准差关联系数,基于此构建了灰色点集关联分析模型.然后,讨论了模型的规范性、接近性、正定性、对称性等性质.对比分析发现,模型不仅不受指标排序的影响,而且能够感知样本行为矩阵间数据差距的变化并有效反映其接近性.最后,利用灰色点集关联分析模型对豫中四城市的空气质量进行定量评价,并基于此进行了豫中四城市的关联聚类,将豫中划分为3 类污染区域,以期为豫中大气污染联防联控的区域划分提供理论支持.

    • 徐泽水, 钱渝, 李铭, 缑迅杰

      优先出版时间:2023-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1860

      摘要:循环经济作为应对资源短缺威胁和绿色低碳转型需求的新型经济发展模式,正受到越来越广泛的关注。为了推动这一计划的实践进程,众多举措被提出并付诸行动,废旧物资循环利用体系建设就是其中之一。考虑到与此类问题相关的决策过程中通常涉及多方面的制约因素且需要平衡各方意见,本文提出了一种基于语言偏好序和拓展TOPSIS的多属性群决策方法。首先,利用数据挖掘和自然语言处理等技术,对相关新闻网站进行爬虫并获得了大量的公共数据,再通过关键词提取和聚类确定决策属性及其权重;其次,采用基于多准则相互评估矩阵的专家互评方式,对参与决策的专家完成了赋权;再次,运用语言偏好序、拓展的TOPSIS方法及最小-最大优化模型依次实现了决策信息表征、个体排序和集体排序的完整决策过程;最后,为验证本方法的适用性,将其应用于废旧物资回收站点设置方案选择的实例,并进一步通过比较分析对其优势和特点展开具体说明。

    • 王姝, 魏楠, 孟思彤, 王福利

      优先出版时间:2023-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1811

      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。本文建立、验证并应用了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,提出了参数的延迟时间间隔学习算法,即移动搜索最大 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,优化推理过程,减少因延迟时间造成的故障误报率。使用某浮选过程因果图网络进行算法验证。最后,将所提出的策略应用于湿法冶金浸出过程,并与单值/多值不确定动态因果图进行对比,表明故障预测策略的先进性和有效性。

    • 周栋, 孙光辉, 吴立刚

      优先出版时间:2023-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1669

      摘要:随着航天航空技术的发展,空间目标视觉检测技术作为航天器智能在轨服务的重要技术支撑,获得了国内外研究学者的广泛关注。考虑到太空中恶劣的光照条件以及未知的动态场景,空间目标视觉检测的鲁棒性问题亟待深入研究。本文首先提出了一种黑盒迁移实例攻击方法,将图像识别领域的对抗样本攻击方法应用到空间目标检测任务中,实现对EfficientDet目标检测模型的欺骗攻击。同时,本文提出了一种协同防御策略,将对抗训练和SRMNet去噪器相结合,有效增强目标检测模型的鲁棒性。实验表明,该防御策略不仅能够成功抵御对抗样本攻击,还能够取得高于原始空间目标检测模型的检测精度。

    • 张志强, 储昭碧, 陈立平, 杨清宇

      优先出版时间:2023-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1519

      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. 提出的CCAE通过伪标签的方式嵌入区分类别的判别性信息, 增强了特征的判别性, 从而显著提升了诊断性能. 在旋转机械齿轮和轴承数据集上验证了提出方法的有效性. 本文提出的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了一种解决方案.

    • 翁武燕, 储诚斌, 吴鹏

      优先出版时间:2023-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1969

      摘要:针对现实中广泛存在的多资源工序的资源分配问题, 考虑基于资源使用的优先次序约束, 以最小化加权完工时间为优化目标, 构建了一类新的资源分配混合整数线性规划模型. 其次, 提出了Benders分解和禁忌搜索的混合算法, 该混合算法以Benders 分解为基本框架, 将原问题分为提供资源分配方案的主问题和计算工序加权完工时间的子问题, 并通过改进数学模型和添加禁忌搜索提高了混合算法的收敛速度. 最后, 300个随机仿真算例测试结果表明, 在相同时间下, 求解小规模问题时, 所提的Benders分解混合算法能获得距离商业求解器CPLEX最优解平均差距为0.86%的满意解; 在求解大规模问题时, 所提出的算法的性能表现优于CPLEX、禁忌搜索算法和Benders分解嵌入遗传算法的混合方法, 能给出更好的资源分配方案, 与CPLEX相比, 上界和下界分别提升了4.74% 和9.62%.

    • 陈军, 赵众

      优先出版时间:2023-05-31  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0987

      摘要:针对传统相关积分优化算法在求解实时优化时存在的考虑实时约束不足、算法参数较为单一且参数难以凑试的问题, 本文提出了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与调优变量的梯度,将调优变量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, 并将其作为调优变量的设定值。所提算法继承了传统相关积分优化的优点, 同时提升了约束处理能力, 保证了优化解的实时可行性。仿真研究和二甲苯加热炉热效率实时优化的工业应用测试结果证实了所提方法的可行和有效性。

    • 杨静, 石俊刚, 张玉清, 熊立龙, 杨立兴

      优先出版时间:2023-05-31  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1858

      摘要:针对存在多个出退勤车场的城市轨道交通线路,研究乘务任务配对问题的数学模型及算法,在满足各车场出退勤任务守恒的前提下,尽可能提高整体值乘效率。首先构建任务段衔接时空网络,考虑轮换休息时间、用餐时间、工作量限制等约束,设计广度搜索算法搜寻满足各班种要求的候选任务池。以此为输入,以乘务计划总费用最小为目标,通过设计各车场出退勤任务守恒等约束,构建乘务任务配对问题的集合覆盖模型。为提高大规模问题的求解效率,设计了基于列生成思想的快速求解算法。以南昌地铁1号线实际乘务数据为例,通过数值实验和分析发现,所提出的方法能够合理安排早班和夜班任务出、回场方式,很好满足了多车场情况下的夜、早任务守恒需求。在效率方面,相对于现行方案,有效减少了2个乘务任务,且任务之间的平均衔接时间减少了1分17秒。所提出模型及算法能够很好满足多车场出退勤需求,并保证了乘务整体值乘效率,能够为实际现场编制乘务计划提供决策支持。

    • 孟芸, 廖世龙, 王萍, 黄鹤, 杨盼盼

      优先出版时间:2023-05-31  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2002

      摘要:本文研究了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,结合车辆运动学及全期望公式,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.其次,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,通过仿真对比本文策略与直接编队策略,证明了提议策略能够提升综合经济效益并满足计算实时性要求.此外,仿真结果还说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.

    • 杨启尧, 彭冬亮, 蔡建平

      优先出版时间:2023-05-14  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2107

      摘要:本文针对一类复杂非线性系统, 提出一种新型自适应快速非奇异终端滑模控制(IAFNTSMC)方法, 以解决其在输出时变约束及量化输入情形下轨迹跟踪问题. 利用鲁棒自适应方法处理扰动不确定性, 并结合反演策略和终端滑模策略设计控制器. 本文构造了一种新型的时变约束障碍Lyapunov函数, 用于实现对系统的输出误差进行随时间变化的幅值约束. 为提高闭环系统的误差收敛速度, 文中提出一种新型的滑模面构造方案. 本文所提控制方法能够保证闭环系统的输出跟踪误差快速收敛到约束边界内, 并确保闭环系统所有信号有界. 最后, 通过数值仿真验证了本文所提方法的有效性.

    • 桑海峰, 刘泉恺, 王金玉, 陈旺兴

      优先出版时间:2023-05-14  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2229

      摘要:行人轨迹预测是实现在城市内完全自动驾驶的重要支撑, 并且广泛应用于机器人路径规划、自主巡航等 领域. 驾驶视角下交通场景复杂多变、行人未来位置不确定性大, 只考虑观测轨迹信息预测行人轨迹会有较大位 移误差. 针对这个问题, 本文提出了一种多信息融合网络MIFNet(Multi-information fusion network)来预测驾驶视 角下未来行人轨迹的多种可能. MIFNet在观测轨迹信息的基础上引入姿态信息和光流信息, 分别采用骨架序列 重组和划分局部光流的方法避免遮挡造成的信息失真. 为了更有效的融合这些信息, 本文提出了一种基于信息 评价的跨信息融合注意力机制, 综合考虑了预测过程中不同信息间的重要程度和同一信息间不同特征的重要程 度. MIFNet在PIE数据集上预测1.5秒的平均位移误差取得了最佳成绩, 在JAAD数据集中1.5秒的长时轨迹预测任 务中预测误差最小, 并且模型参数量、推理时间较最新模型大幅度下降.

    • 何杜博, 孙胜祥, 梁新, 谢力, 张侃

      优先出版时间:2023-05-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0127

      摘要:特征选择不仅可以提升回归建模的效率, 还能显著降低特征冗余和噪声的不良影响. 提出一种基于自适应图学习的多目标特征选择算法, 其在单一框架中同时考虑了三种关系结构: 输入特征与目标输出、不同目标输出以及样本之间的相关结构, 并利用上述结构信息进行特征选择. 首先, 在传统稀疏回归模型中对系数矩阵施加了低秩约束, 使其利用子空间学习对特征间相关性以及目标间的依赖关系进行解耦和学习. 然后, 构建了基于样本局部结构信息的自适应图学习项, 来充分利用样本间的相似结构进行特征选择. 进一步地, 引入了基于输出相关性的结构矩阵优化项, 使得模型能够更加充分地考虑目标间相关性. 提出一种交替优化算法来对目标函数进行求解, 并从理论上证明了算法的收敛性. 最后, 通过在8个公开数据集上的实验表明, 所提出的多目标特征选择模型相较于现有主流的多目标特征选择方法具有更好的性能和适用性.

    • 李翔, 何淼, 罗海波

      优先出版时间:2023-05-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0084

      摘要:基于视觉的行人检测是目标检测中的重要研究方向。如今主流的基于锚框的行人检测器输出的结果是大量冗余的,在结果输出之前需要对冗余预测进行非极大值抑制,因而非极大值抑制的效果将直接影响检测器的性能。行人检测任务中最大的挑战在于目标之间互相遮挡的现象,而严重重叠的目标使得传统的基于固定阈值的非极大值抑制方法难以在高召回率与低虚警率之间取得平衡。针对以上问题,提出一种根据重叠度自适应收缩预测框的非极大值抑制方法。根据对应目标的重叠度将预测框进行自适应地收缩,以降低预测框之间的重叠度。对收缩后的预测框进行非极大值抑制,可避免高重叠预测框对处理结果的影响。此外,指向性不明确的预测框将影响本算法的性能,为此提出一种中心点排斥损失函数,通过在重叠框的中心点之间施加排斥力来减少介于两目标之间的指向性不明确的模糊预测框数量,增强自适应收缩非极大值抑制算法的效果。仿真实验结果表明,所提算法可以有效提升基于锚框的检测器对重叠行人目标的检测性能。

    • 刘琴, 谢珺, 胡勇, 郝戍峰, 郝雅卉

      优先出版时间:2023-05-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2023.0033

      摘要:多模态对话情绪识别旨在根据多模态对话语境判别出目标话语所表达的情绪类别,是构建共情对话系统的基础任务.现有工作中大多数方法仅考虑多模态对话本身信息,忽略了对话中与倾听者和说话者相关的知识信息,从而限制了目标话语情绪特征的捕捉.为解决该问题,提出一种基于听说知识融合网络的多模态对话情绪识别模型(LSKFN),该模型引入与倾听者和说话者相关的外部常识知识,实现了多模态上下文信息和知识信息的有机融合.LSKFN包含多模态上下文感知、听说知识融合、情绪信息汇总和情绪决策这四个阶段,分别用于提取多模态上下文特征、融入听说知识特征、消除冗余特征和预测情绪分布.在两个公开数据集上的实验结果表明,与其他基准模型相比,LSKFN能够为目标话语提取到更加丰富的情绪特征,并且获得较好的对话情绪识别效果.

    • 陈伯谦, 王坚

      优先出版时间:2023-05-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1994

      摘要:针对领域知识图谱具有严格的模式层和丰富的属性信息的特点, 提出一种融合概念和属性信息的领域知识图谱补全方法. 首先对领域知识图谱模式层中的概念使用可建模语义分层结构的 HAKE 模型进行嵌入表示, 建立基于概念的实例向量表示; 其次对数据层的实例三元组和属性三元组进行区分, 通过注意力机制对实例的属性和概念进行融合, 建立基于属性的实例向量表示; 最后对基于概念和基于属性的实例向量表示进行联合训练以实现对实例三元组的评分. 使用基于DWY100K 数据集构建的知识图谱、MED-BBK-9K 医疗知识图谱和根据某钢铁企业设备故障诊断数据构建的知识图谱进行实验, 结果表明所提出方法在领域知识图谱补全中的性能优于现有知识图谱补全方法.

    • 谭春桥, 苏小琴

      优先出版时间:2023-05-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1988

      摘要:针对仿冒商进入市场引起的消费者权益难以保证、正品市场份额被抢占、正常的市场秩序受到破坏等问题,考虑正品制造商同时受欺骗型仿冒商和非欺骗型仿冒商威胁的情形下,正品制造商通过零售商进行转售或通过自有渠道直销的两种销售模式,建立Stackelberg博弈对比研究正品制造商的两种销售模式的均衡结果,分析正品制造商的销售模式选择策略,探讨其销售模式选择策略对两仿冒商的打击效果以及对消费者剩余和社会福利的影响。研究结果表明:正品制造商选择直销模式的动力随着消费者在转售模式下对正品和欺骗型仿冒品的感知质量以及欺骗型仿冒品质量的增大而减小,随着非欺骗型仿冒品质量的增大而增大;正品制造商选择直销模式总是能有效打击非欺骗型仿冒商,然而,对欺骗型仿冒商而言,当这两类仿冒品的质量满足一定条件或消费者在转售模式下对正品和欺骗型仿冒品的感知质量大于一定阈值时,正品制造商选择直销模式能够对欺骗型仿冒商进行有效打击,否则正品制造商会选择转售模式并容忍欺骗型仿冒商的存在;正品制造商选择直销模式能够提高消费者剩余和社会福利。

    • 芈菁, 张旭秀, 闫涵

      优先出版时间:2023-05-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1907

      摘要:行人轨迹预测在自动驾驶和社交机器人等领域有着广泛地应用。对行人间复杂的交互关系进行有效建模是提高轨迹预测准确性的关键问题。然而基于图神经网络的方法建模行人间的复杂交互时,存在行人间交互关系不会随着时间推移而改变,并且图模型无法自适应的调整网络参数,导致了预测轨迹和真实轨迹偏差较大。为此,本文提出了基于动态进化图的行人轨迹预测方法,设计了动态特征更新(Dynamic Feature Update,DFU)以定义行人间的动态特性,对行人间动态交互进行建模,以构建时间域的网络动态性,提升了对行人间复杂交互关系建模的能力。采用进化图卷积单元优化编码器,灵活进化图模型网络参数,增强图模型的自适应能力。研究结果表明,在预测8个时间步长下,与STGAT模型相比,所提出模型在两个公开数据集(ETH和UCY)上取得了更好的性能,平均位移误差降低12.26%,最终位移误差降低14.10%。

    • 王安, 党耀国, 王俊杰

      优先出版时间:2023-05-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1772

      摘要:针对一类具有近似幂函数特征的序列建模预测问题,通过引入非齐次欧拉方程,提出了优化的灰色欧 拉模型.对该模型的建模机理、参数估计和时间响应式等进行研究, 讨论了以误差平方和最小为目标,对灰色欧拉 模型的初始点进行优化,研究了灰色欧拉模型的三种基本形式和三种优化形式.该模型可以很好的拟合幂函数 特征的序列,拓展了灰色预测理论的体系,扩大了灰色预测理论的应用范围. 最后利用中国天然气消费量和幂函 数拟合两个实例来测试模型的有效性,提出的新模型具有更好的拟合和预测精度.

    • 李欣, 蔡光斌, 吴彤, 杨芊

      优先出版时间:2023-05-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2186

      摘要:针对复杂环境下无人机集群队形变换与编队控制问题,提出了一种可抑制外部干扰的无人机集群队形变换策略,并设计了基于滑模的编队控制方法.首先,考虑无人机集群中存在多个领导者,提出一种“双层领导者-跟随者”无人机集群协同队形变换控制策略,实现障碍环境下的编队队形变换.然后,基于图论、一致性理论和滑模控制理论设计了针对无人机集群存在外部干扰条件下的从机时变编队控制律,能够实现无人机编队按几何参数和几何图案连续变化.其次,通过构造Lyapunov函数证明了在扰动条件下多领导者无人机集群系统队形变换的稳定性.最后,利用数值仿真验证了本文所提出队形变换控制方法的有效性.

    • 慈雨, 荣淼, 彭晨

      优先出版时间:2023-05-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2098

      摘要:多目标粒子群优化 (Multi-Objective Particle Swarm Optimization, MOPSO) 算法在维护收敛性的同时搜索分布良好的最优解集是费力的. 本文提出一种基于双重距离的 MOPSO, 由种群的平均距离定义粒子的邻域空间,邻域粒子数为粒子的等级, 数量越多, 粒子的等级越大. 当等级相同时算法结合粒子的拥挤距离来选择最优粒子,以及更新外部归档集. 此外, 算法结合粒子的变异行为避免陷入局部最优. 在对比实验中, 该算法在收敛性和多样性上取得了较优结果. 最后, 该算法应用到电力系统的环境/经济调度模型 (Environmental/Economic Dispatch, EED), 也获得性能较好的解集.

    • 李岩, 钱谦

      优先出版时间:2023-05-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2076

      摘要:哈里斯鹰优化算法(Harris hawks optimization, HHO)是2019年提出的群智能算法.HHO算法具有其优点,但还存在一些问题,如探索能力和开发能力平衡性不足等,导致算法收敛速度较慢,寻优精度较低,容易陷入局部最优.针对这些问题,引入多种群策略来解决初始化种群单一的问题,提出基于多种群的多能量策略模拟两只体能不同的猎物的逃跑过程,使两个种群向不同的方向进化,以提高探索阶段与开发阶段的搜索能力,此外,协同量子化策略的加入在迭代前期避免算法陷入局部极值,在迭代后期提高算法的寻优精度.最后,通过对测试函数的优化结果进行分析可以得出,与其他一些经典或最新的算法相比,改进后的算法大大提高了最优解的收敛速度与寻优精度,同时具有更强的跳出局部最优的能力.

    • 贾亚鹏, 赵琦, 郑元世

      优先出版时间:2023-05-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1869

      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.

    • 丁锋, 郑嘉芸, 张霄, 徐玲

      优先出版时间:2023-05-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1867

      摘要:本文研究有色噪声干扰下的随机系统的参数辨识问题. 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, 我们提出了有限脉冲响应滑动平均系统的滤波增广随机梯度算法, 并对该算法进行了收敛性分析. 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了滤波多新息增广随机梯度算法, 且分析了其收敛性. 与增广随机梯度算法相比, 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, 通过仿真实例证明了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的有效性.

    • 刘光辉, 王秦蒙, 孟月波, 陈廷廷, 张娅琳

      优先出版时间:2023-05-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1753

      摘要:诸如夜间等低光场景下的行为识别对安防、自动驾驶等领域具有重要意义。针对现有方法在低光环境下识别效果不佳、鲁棒性较差等问题,提出一种基于特征引导的多模态聚合低光环境行为识别方法(MALNFG)。首先,设计分层骨架特征融合网络(HSFIE),利用光照增强算法提升低光场景的骨架提取能力,采用层次化时空特征融合策略获取侧重于人体行为本身表达的动作特征,改善低光场景下因骨架缺失造成的精度下降问题;其次,设计高效表观特征提取模块(EAFEM),采用零参数时间位移模块在2D特征提取网络上高效捕捉包含丰富场景信息的时空特征;而后,设计特征引导多模态聚合网络(MNF),利用特征引导策略执行骨架特征与RGB表观特征的深层信息交互,实现行为特征的全面性表征;最后,采用全连接层进行特征分类,完成行为识别。实验结果表明,所提方法可以较好的适用于低光环境下的人体行为识别任务。

    • 刘颖, 李旭, 吕政, 赵珺, 王伟

      优先出版时间:2023-05-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1752

      摘要:时间序列数据广泛存在于工业、医疗等应用领域中,由于其时序相关性强、特征空间维度大等特点,传统的时间序列分类方法普遍存在精度不足和需要复杂特征工程的问题. 本文充分考虑深度神经网络在处理复杂时序数据上的优越性,以及决策树方法拟合数据能力强的优势,提出一种基于残差网络和概率决策树的端到端时间序列分类模型. 该模型利用残差网络从原始时间序列中提取高级特征,为了更好地建立时序数据特征与类别标签之间的映射关系,将概率决策树融入到残差网络的分类层中. 同时,设计了随机子空间的集成策略,缓解由于残差网络的深层结构产生的过度拟合现象,并给出联合优化模型分裂参数和预测参数的迭代优化方案. 本文在大量的基准数据集和工业案例上进行了实验与分析,实验结果表明,所提出模型的分类性能优于传统方法和其他深度学习方法,并且可以有效提高残差网络的泛化能力.

    • 邹伟, 沈艳霞

      优先出版时间:2023-05-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1705

      摘要:针对一类不确定性离散线性系统,本文在有限频域范围内研究基于观测器的迭代学习控制问题.首先,结合二维系统理论,构建由基于观测器的状态反馈和PI型前馈学习项组成的控制器.再借助于广义Kalman-Yakubovich-Popov(KYP)引理,将闭环系统有限频域性能规范转换成相应的线性矩阵不等式(LMI),进而得到控制器和观测器存在的充分条件,同时,该条件也确保闭环控制系统的鲁棒稳定性和跟踪误差单调收敛性.最后,通过工业机器人水平面上运动的关节系统的仿真,验证了本文设计方法的有效性.

    • 于军琪, 薛志璐, 赵安军, 杨思远, 宗悦

      优先出版时间:2023-05-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1554

      摘要:针对并联冷机系统负荷分配优化问题提出一种基于多策略的改进麻雀搜索算法,以系统功耗最小为优化目标,以各个冷机的部分负荷率为优化变量进行求解.在改进算法中,首先针对基本麻雀搜索算法初始解的质量差且不均匀问题,引入混沌序列机制对位置初始化;其次针对算法初期易早熟导致搜索精度低的问题,提出将粒子群算法中的速度概念引入到发现者的位置更新公式中,提高了算法的寻优精度.为避免算法长期陷入局部最优,结合狼群算法猛狼的跟随策略优化跟随者的位置,自适应调整个体权重提高了算法的收敛速度.最后,选取三个测试案例对所提算法性能进行详细测试,并同其他常用算法相比,改进的麻雀搜索算法在案例中最高分别可节能17.8%、23.97%和4.31%.然后运用实际系统仿真平台验证了改进算法收敛快、运行时间短、鲁棒性好的优点.

    • 李小华, 包海强, 刘辉

      优先出版时间:2023-05-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1537

      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,并据此设计了新的预设性能函数,解决了预设性能控制依赖于系统被约束量初始条件的问题。文中基于该预设性能函数、有限时间控制理论以及有界H∞的设计方法,获得了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,同时解决了非线性系统在有界稳定情况下难以设计H∞控制器的问题,保证了跟踪误差以预先设定的动态性能在有限时间内收敛到平衡点附近的小邻域内,并对外部干扰有较强的鲁棒性能。

    • 林成龙, 马义中, 肖甜丽

      优先出版时间:2023-04-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2106

      摘要:为解决多目标代理优化方法中代理模型选择单一问题, 提出了基于广义改进函数分解策略的多目标代理优化方法. 该方法充分利用模型预测信息构建广义改进多目标分解准则和广义改进R2 指标准则,有效拓展了多目标代理优化中代理模型的选择空间。所提两种准则通过随机均匀权重实现全局探索和局部搜索能力的自适应平衡. 研究结果表明,所提方法在有限仿真条件下拥有良好的寻优性能, 获得Pareto 前沿在收敛性、多样性及空间分布性方面均具有一定优势. 相比同类方法, 该方法具有优势:(1) 不需要模型预测不确定性信息, 适用于基于不同种类代理模型的代理优化方法; (2) 实现简单且计算复杂度低, 有效提升昂贵黑箱问题优化效率.

    • 吴云凯, 胡大海, 付俊, 周扬

      优先出版时间:2023-04-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2040

      摘要:执行机构的可靠性对系统的安全运行具有重要意义. 本文针对自主式水下机器人(AUV), 提出了一种基 于故障描述因子与多观测器同步协作的故障隔离与辨识方法. 首先, 通过执行机构故障描述因子概念的引入, 将AUV运载器的故障隔离和辨识问题分为两个层级. 其次, 通过扩张状态观测器(ESO)和故障隔离逻辑规则的设 计, 实现了包括舵面、螺旋桨与舵机在内的粗粒度级执行机构的故障隔离; 再次, 根据故障力与力矩的正负性关 系, 进一步分析舵面的具体形变故障类型; 亦或基于螺旋桨与舵机的输出力与力矩关系, 通过分析故障因子的内 部信息, 具体辨识可能的螺旋桨与舵机故障类型. 最后, 仿真结果表明, 本文所提方法对AUV执行机构的故障具有 较好的隔离与辨识精度

    • 陈昭宇, 范洪博, 马美燕, 赵艺博

      优先出版时间:2023-04-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2003

      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.

    • 马江涛, 宋燕

      优先出版时间:2023-04-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1849

      摘要:本文研究了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, 设计了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和满足系统H2安全的固定反馈控制增益和观测器增益; 然后, 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; 再者, 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, 给出了本文所提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了该算法的有效性.

    • 都海波, 李申申, 陈维乐, 朱文武

      优先出版时间:2023-04-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1814

      摘要:本文研究了拒绝服务(DoS,denial-of-service)攻击下的n阶受扰系统基于幂次趋近律的滑模控制. 首先, 通过构造状态预测器重建攻击活跃期间丢失的系统状态, 基于预测器状态和非光滑函数, 设计了能量受限型DoS 攻击情况下的幂次趋近律滑模控制器, 进一步分析了保持系统稳定性的充分条件. 其次, 当系统存在外部干扰情况下, 证明了幂次趋近律滑模控制方法仍保持着非光滑控制器的强抗干扰能力. 最后, 数值仿真验证了理论证明的结果.

    • 张万达, 阴艳超, 唐军

      优先出版时间:2023-04-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1732

      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。本文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;然后,通过时序数据关联波动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;在此基础上,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,对所提方法的有效性和适用性进行验证。

    • 陈思宇, 那靖, 黄英博

      优先出版时间:2023-04-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1731

      摘要:针对一类离散系统, 提出了一种基于随机牛顿算法的自适应参数估计新框架, 相较于已有的参数估计算法, 所提出方法仅要求系统满足有限激励条件, 而非传统的持续激励条件. 该算法的核心思想在于通过对原始代价函数的修正, 在使用当前时刻误差信息的基础上融入了历史误差信息, 进而通过对历史信息和历史激励的复用使持续激励条件转化为有限激励条件. 其次, 为解决传统算法收敛速度慢的问题并避免潜在的病态问题, 采用随机牛顿算法推导出参数自适应律, 并引入含有历史信息的海森矩阵作为时变学习增益, 保证了参数估计误差指数收敛. 最后, 基于李雅普诺夫稳定性理论给出了不同激励条件下所提算法的收敛性结论及证明, 并通过对比仿真验证了它的有效性和优越性.

    • 张涑贤, 王梓豪, 王文隆

      优先出版时间:2023-04-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1407

      摘要:本文针对双渠道绿色供应链,在考虑各方不同风险容忍度的基础上,构建以制造商为主导的供应链博弈模型,利用均值方差法分析了集中式和批发价格契约下参与方的决策及期望利润,并设计协调契约。研究发现:在分散式决策下,产品绿色度与制造商风险容忍度正相关、与零售商风险容忍度无关。最优零售价格均与双方风险容忍度正相关,且线上价格基准系数与直销价格负相关、与零售价格正相关。当绿色产品对消费者需求影响较大时,零售商的期望利润与制造商风险容忍度正相关。带有转移支付的反向收益共享与成本分担组合契约可以实现双渠道绿色供应链的协调。

    • 伊思嘉, 罗继亮, 李旭航, 李浚, 章宏彬

      优先出版时间:2023-04-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0667

      摘要:制造系统优化调度是NP难组合优化问题,而自动导引车(AGV)路径规划与任务分配紧密耦合,又极大加剧了问题的复杂性. 基于此,提出一种基于Petri网和人工势场的启发式优化方法. 首先,将制造系统的工艺工序描述为一个任务Petri网,将AGV系统描述为一个路径Petri网,将两个网合成在一起?然后,利用Petri网的拓扑结构,为网络结点设计势能参数,从而为Petri网赋予一个人工势场?接着,利用人工势场设计制造系统加工时间的启发式函数,并构建Petri网人工势场启发式A*算法,其中包括最大势差启发式函数和总体势差启发式函数,并验证最大势差启发式函数是可采纳的?最后,进行两组数值实验,实验结果表明,最大势差A*算法能够得到最优解,且平均计算效率比Dijkstra算法提高57%,但是无法满足大任务量的调度需求,而总体势差A*算法比最大势差A*算法平均计算效率提高至少1个数量级,能够在有限时间内求解AGV任务分配和路径规划的联合问题.

    • 刘孝保, 袁智慧, 张雨东, 孙海彬, 阴艳超, 姚廷强, 顾文娟

      优先出版时间:2023-04-06  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1881

      摘要:针对流程制造过程中工艺关系复杂、优化效率难保证和数据安全问题,提出一种基于智能合约和改进混沌粒子群算法的工艺参数可信自决策模型PPO-TS。首先,基于区块链技术设计了适合流程制造工艺特性的数据集成与存储机制,通过数据上链技术实现数据的可信存储;然后,设计了工艺参数自决策智能合约机制,利用智能合约搭建基于区块链广播式通信协议的工艺参数优化网络,启动网络并编译质量指标访问、优化自决策和决策自执行智能合约,通过自动触发工艺参数优化事务完成自决策和自执行过程;并在此基础上构建了基于改进混沌粒子群算法CPSO和深度神经网络DNN的优化算法CPSO_DNN,实现了流程制造工艺参数优化。最后,以现场采集的某流程生产线数据为例,验证了PPO-TS模型的实用性和有效性,为流程制造工艺参数优化提供了一种新思路.

    • 刘赢, 关欣, 李易城

      优先出版时间:2023-04-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2088

      摘要:针对犹豫模糊集现有熵测度存在的计算过程复杂以及反直觉等现象,本文提出了一种综合犹豫模糊熵,并基于累积前景理论,改进了传统的TOPSIS决策方法,构建了属性权重未知下的多属性决策模型. 首先,在模糊度和非明确度的基础上,给出犹豫模糊熵新的公理化定义,然后,定义了综合犹豫模糊熵,并证明其满足新的公理化定义,进一步,与现有犹豫模糊熵的对比分析表明,综合犹豫模糊熵在更为合理表征犹豫模糊元模糊性的同时,也解决了反直觉的问题,最后应用改进TOPSIS方法对本文的综合性熵测度进行仿真分析.实例分析证明了本文犹豫模糊熵的有效性,同时相比现有熵测度,综合犹豫模糊熵还具有计算简单和易于理解等优点,改进TOPSIS方法能够考虑决策者的心理偏好,相比传统决策手段,其决策效果更为合理.

    • 马莉, 刘国威, 丁世宏

      优先出版时间:2023-04-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2018

      摘要:针对农用拖拉机的路径跟踪控制问题, 本文提出了基于有限时间和饱和技术的路径跟踪控制策略. 首先, 建立农机路径跟踪运动学模型, 并通过利用有限时间控制技术, 构造有限时间路径跟踪控制方法. 其次, 考虑到农用拖拉机的转向系统物理限制, 将饱和技术和有限时间控制结合, 给出复合的路径跟踪控制方法. 通过严格的理论分析验证了闭环系统在该控制器下的有限时间稳定性. 最后, 仿真结果验证了本文设计的制导方法可以保证农用拖拉机快速、稳定地完成路径跟踪目标.

    • 王杰, 沈艳霞

      优先出版时间:2023-04-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1983

      摘要:考虑机械臂中存在的未建模部分、摩擦力、外加干扰,提出一种自适应精确时间滑模控制方法,实现机械臂各关节角的轨迹跟踪。首先对机械臂进行建模,将未建模部分、摩擦力、外加扰动看作集中扰动;其次,设计一种精确时间收敛滑模面,克服传统终端滑模面收敛时间高估的问题,基于此设计全局精确时间收敛滑模控制方法,使得机械臂系统能够在设定时间实现稳定,并在误差收敛后仍具有较强的鲁棒性。设计低通滤波器削减抖振,通过自适应方法估计扰动上界,避免增益的高估;仿真实验验证提出的控制方法能够严格地控制机械臂系统的稳定时间,并降低稳态误差,实现机械臂系统的高精度轨迹跟踪控制。

    • 于浍, 杨巍, 胡军, 陈东彦

      优先出版时间:2023-04-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1977

      摘要:针对一类由Roesser模型描述的饱和2-D系统, 为了缓解网络数据传输压力, 研究基于动态事件触发机制的输出反馈H?控制器设计问题. 首先, 构建此类不确定饱和2-D系统的数学模型; 其次, 提出一种动态事件触发机制来决定当前信息能否传输到网络, 以降低信号的更新频率; 运用Lyapunov函数方法, 通过引入非负标量μ, 得到保证相应闭环系统满足一定H?性能指标的充分条件及输出反馈控制器的存在性判据. 此外, 利用锥补线性化算法, 将输出反馈控制器的设计问题转化为线性矩阵不等式约束下的非线性最小化问题; 最后, 结合数值仿真验证基于动态事件触发机制的输出反馈控制方法的有效性与可行性.

    • 张程琳, 桑文闯, 孙宁, 邱泽昊, 吴庆祥, 方勇纯

      优先出版时间:2023-04-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1923

      摘要:机械臂可代替人工完成繁重工作、降低生产风险、提高生产效率, 被广泛应用于制造业和生产业中. 工业生产的高质量需求对机械臂的操作精度提出了较高要求. 考虑有色金属工厂中铸锭打磨的应用场景, 该任务的作业轨迹均具有较强重复性. 此外, 实际应用环境复杂, 存在如环境干扰及系统参数变化等多种不确定性, 固定的控制参数难以保证系统持续稳定地运行. 基于上述考虑, 本文针对多自由度机械臂系统, 设计了一种自适应滑模迭代学习跟踪控制方法, 控制器包含参数自整定的比例-微分项、基于滑模的符号函数项和上一次迭代的控制输入, 其中, PD 项的控制参数通过模糊逻辑系统实时调整, 在保证控制系统正常运行的情况下, 提高系统的鲁棒性.随后, 在理论上证明了迭代域闭环系统的稳定性和跟踪误差的收敛性. 最后, 通过仿真验证了所提控制方法的有效性和鲁棒性.

    • 魏亚飞, 冒建亮, 张传林, 杨俊

      优先出版时间:2023-04-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1834

      摘要:为了提高永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM) 伺服系统的响应速度及控制精度, 本文提出一种连续时间域下基于抗扰增强型广义预测控制方法. 首先, 通过构造高阶扩张状态观测器(High-order Extended State Observer, HOESO) 对模型参数摄动及外部不确定性负载扰动进行估计, 同时将干扰以及转子角速度的估计信息引入至位置轨迹输出预测序列中, 实现对预测模型偏差的修正. 进一步, 通过求解位置跟随误差性能指标的优化问题, 得到最优控制序列的显示解析解, 并从理论上给出控制参数的选择规则. 最终, 利用Lyapunov理论对闭环系统进行严格的稳定性分析, 并在快速控制原型(Rapid Control Prototype, RCP) 对拖实验平台上进行所提控制算法的性能验证. 实验结果表明, 与串级PI 控制和传统广义预测控制相比, 本文所提方法提高了伺服系统的位置跟踪精度和抗干扰性能.

    • 张红斌, 侯婧怡, 石皞炜, 吕敬钦, 李雄, 李广丽

      优先出版时间:2023-04-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1807

      摘要:图像情感分析是机器视觉领域热点问题,然而情感判断主观性较强,仅分析完整图像难以准确刻画图像中情感语义,且高质量图像情感数据不足。为此,提出联合多头数据增强与多粒度语义挖掘的图像情感分析模型M2。首先,设计多头数据增强方法:基于自动数据增强与主动样本精选策略构建递进式数据增强模型,从“质”与“量”两个角度提升数据集;其次,引入情感区域检测模型完成情感区域增强,深入挖掘图像中情感语义强烈的局部区域,进而联合局部区域与整幅图像构建多粒度图像;然后,基于深度互学习框架及局部区域完成模型预训练,充分挖掘异构SENet 网络之间互补的情感语义,并以迁移学习方式指导多粒度图像情感分析;最后,设计自适应特征融合模块,融合异构SENet 特征完成多粒度语义挖掘,实现图像情感分析。在Twitter I 与FI 数据集上验证M2 模型,其准确率分别达到90.97% 和81.14%,优于主流基线。M2 拥有泛化性更强的数据增强策略,可以为其训练提供坚实的数据基础,且对应的实证分析效果较好,模型具备一定的实用价值。

    • 王宇梁, 李一平, 李良

      优先出版时间:2023-04-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1776

      摘要:针对执行器饱和、模型参数不确定以及海流干扰等因素影响下的水下机器人,提出了一种考虑状态约束以及执行器饱和的轨迹跟踪控制器. 首先,构建水下机器人水平面轨迹跟踪误差方程;其次,对载体模型参数不确 定性产生的模型误差以及海流干扰,设计一个非线性观测器进行估计并用于对控制器进行扰动补偿;然后,引入执行器饱和补偿系统、二阶滤波器以及滤波器误差补偿系统,设计命令滤波反步滑模控制器来控制水下机器人的水平面轨迹跟踪;最后,严格证明命令滤波反步滑模控制器的稳定性并进行数值仿真,验证了控制器的有效性.

    • 张倩, 黄大荣, 王晶, 周萌, 赵宁, 张宇

      优先出版时间:2023-04-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1741

      摘要:面向有源相控阵雷达的核心部件——T/R组件(Transmit/Receive Module),提出了综合脆弱性评估概念及其数学模型表达,给出了定量评估的博弈组合赋权-优劣解距离方法。首先,从元件和系统两个层次出发分别构建脆弱性评估标准:利用元件自身物理特性建立故障树,基于蒙特卡洛仿真计算得到运行状态的物理脆弱性指标(即可靠性指标);根据系统的电路结构,建立其拓扑网络,计算结构脆弱性指标。接着,提出了融合物理和结构的综合脆弱性评估数学模型,建立博弈组合赋权问题优化组合权重,结合优劣解距离法实现对T/R组件综合脆弱性的定量评估。实验结果表明,T/R组件的综合脆弱性不仅与各元件固有的可靠性水平相关,更与其系统的电路网络拓扑结构密不可分,所建立的综合脆弱性评估模型能有效合理地辨识其薄弱环节。

    • 苏春波, 汪成文, 苑永亮, 赵二辉, 权龙

      优先出版时间:2023-04-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1600

      摘要:针对压力脉冲疲劳测试系统在测试过程中工件体积的不确定性以及脉冲疲劳测试系统的机械与液压双动态耦合问题. 首先,提出通过奇异值摄动理论将压力脉冲疲劳测试系统的多动态耦合进行解耦降阶? 其次,利用自抗扰控制算法实现对系统模型降阶误差及体积参数不确定性等干扰的补偿,保证测试系统输出的压力对指令信号的准确跟踪;最后,对基于降阶模型的自抗扰算法的稳定性和误差收敛性进行理论及定量分析,并对算法的可行性及有效性进行了联合仿真和实验验证. 研究结果表明,基于降阶模型的自抗扰控制算法对压力脉冲疲劳测试系统中工件体积参数的变化具有良好的鲁棒性并能够有效估计和补偿系统模型降阶误差等干扰,其跟踪性能相比传统的 PID 控制器最大提升 35.4%.

    • 万子平, 郑杰基, 任广安, 谢馨, 李宝宇, 范大鹏

      优先出版时间:2023-04-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1419

      摘要:针对电动缸举升机构的高精度伺服控制的现实需求,提出了结合辨识伺服环路和差分激励信号的一种基于限定记忆区间的循环最小二乘法(Cyclic Least Square Method, CLS)和基于迭代控制器参数和观测器参数的一种变参数比例积分控制器(Variable parameter PI controller, VPI)结合基于卡尔曼滤波器的变参数比例多重积分观测器(Variable parameter PMISAKF observer, VPMISAKF)的复合控制策略。实验结果表明:相比于最小二乘法,CLS辨识法辨识拟合的惯量和阻尼均方根误差分别下降了93.61%和 82.39%;相比于PI控制器,VPI结合VPMISAKF的复合控制策略使系统的阶跃响应拟合度在空载和带载工况下分别提高到了0.994和0.991;相比于VPI控制器,VPI结合VPMISAKF的复合控制策略使系统的正弦响应误差在空载和带载工况下分别降低了88.89%和86.45%。CLS辨识法和VPI结合VPMISAKF的复合控制策略对电动缸举升机构的高精度伺服控制有一定的参考意义。

    • 肖婧梅, 蔡玫, 高宇

      优先出版时间:2023-03-19  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2099

      摘要:针对属性权重未知,且考虑决策成员风险态度和属性关联关系的多属性决策问题,构建了一种基于非加性最优最劣方法(BWM)的群体共识模型.首先,为处理不确定环境中的属性关联问题,提出了区间值非加性BWM方法,该方法采用区间值刻画专家关于属性重要性的成对比较结果,以获取个体偏好下的属性重要性指数(权重),扩展了Shapley值的表示形式;其次,通过构建非加性BWM共识模型将个体偏好下的属性重要性指数转化为群体共识的属性重要性指数.在共识达成的过程中,利用隶属度函数度量决策成员的风险态度效用水平,并在一定预算限制下,探索决策成员的风险态度对群体共识的属性重要性指数及共识效用水平的影响.最后,通过案例分析验证了模型的可行性和有效性.

    • 李永福, 周发涛, 黄龙旺, 于树友, 施树明

      优先出版时间:2023-03-19  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2094

      摘要:本文针对车辆队列中多目标控制优化问题, 研究了基于强化学习的车辆队列控制方法. 控制器输入为队列各车辆状态信息以及车辆间状态误差, 输出为基于车辆纵向动力学的期望加速度, 实现了在V2X通信下的队列单车稳定行驶和队列稳定行驶. 根据队列行驶场景以及采用的间距策略、通信拓扑结构等特性, 建立队列马尔科夫决策过程(Markov decision process, MDP)模型. 同时根据队列多输入-多输出高维样本特性, 引入优先经验回放策略, 提高了算法收敛效率. 为贴近实际车辆队列行驶工况, 仿真基于PreScan构建多自由度燃油车动力学模型, 联合Matlab/Simulink搭建仿真环境, 同时引入噪声对队列控制器中动作网络和评价网络进行训练. 仿真结果表明基于强化学习的车辆队列控制燃油消耗更低, 且控制器实时性更高, 对车辆的控制更为平滑.

    • 刘畅, 陈莹

      优先出版时间:2023-03-19  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1945

      摘要:近年来,二值卷积神经网络(BNNs)由于其占用空间小、计算效率高而受到关注,但由于网络前向的二值量化与反向梯度的不匹配问题,二值网络和浮点深度神经网络(DNNs)之间存在着明显的性能差距,影响了其在资源受限平台上的部署。二值网络精度受限的主要原因是参数离散性造成的信息损失以及分布优化不当造成的语义信息消失,针对此种问题,本文应用特征分布调整引导二值化,进一步优化参数分布,通过调整参数均值方差分布,均衡参数分布,减小离散性造成的信息损失。同时,通过分组激励与特征精调模块设计,调整优化阈值分割位置,均衡二值化激活效果,最大程度保留语义信息。大量实验数据表明,所提方法在不同骨干网络、使用不同数据集时均能取得较好效果,其中cifar10上使用resnet18网络量化后网络精度仅损失0.4%,高于当前主流先进二值量化算法。

    • 刘凯, 辛丽平, 刘家硕, 张静

      优先出版时间:2023-03-19  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1882

      摘要:针对一类连续搅拌反应釜系统的跟踪控制问题, 本文提出一种基于反步法和模糊逻辑系统的自适应固定时间命令滤波控制方法. 利用命令滤波器引入误差补偿机制消除了滤波误差的影响, 并解决了反步法虚拟控制信号重复求导的问题; 采用模糊逻辑系统对系统中存在的非线性部分进行逼近; 利用固定时间控制方法使系统跟踪误差更迅速收敛至较小邻域内, 且收敛时间不依赖系统初始状态; 通过Lyapunov定理证明了连续搅拌反应釜系统的闭环稳定性; 利用Matlab/Simulink仿真实验验证了本文所提控制方法的有效性. 与现有控制方法相比, 该控制方法具有控制器结构简单、收敛速度快、控制精度高、无超调等优点.

    • 康庄, 贾利民, 秦勇

      优先出版时间:2023-03-19  DOI: 13195/j.kzyjc.2022.1771

      摘要:针对具有较大且不可观测外界干扰的一类不确定系统提出了一种新的模糊滑模控制器设计方法。首先基于模糊滑模控制原理,引入全局快速终端滑模控制,使系统在有限时间内达到稳态;然后构造了以李亚普洛夫函数导数的绝对值为补偿的自适应干扰估计项,对外界干扰进行准确估计,进而提出了一种双层递阶指数趋近全局快速终端模糊滑模控制器,通过指数趋近率来调节滑模面的动态品质,该控制器能快速收敛到稳定状态,且有效的消除了控制器的抖振情况;最后通过仿真算例验证了所提方法的有效性。

    • 田嘉意, 李辉, 李赛宇, 陈双敏, 刘云

      优先出版时间:2023-03-19  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1673

      摘要:一阶段多目标跟踪框架由于可以有效提升算法跟踪效率而备受关注,然而该框架在提升效率的同时忽略了检测与关联任务间信息的交互,且目标遮挡的频发会导致轨迹碎片的增加,从而影响跟踪效果. 针对这些问题,提出基于多重信息融合与轨迹关联修正的多目标跟踪方法. 通过无锚一阶段主干网络,在检测器上另外建立跟踪分支预测跟踪偏移量和嵌入特征信息;设计中和匹配关联模块优化跨帧特征匹配方式,协调检测与关联任务,提升两任务间信息交互能力;采用多重信息融合模块,对时空多层次特征进行融合以获得更加丰富的特征信息;提出轨迹关联修正网络处理因遮挡造成的轨迹碎片,通过改进数据关联方式评估碎片与检测低分目标关系,尝试找回遮挡目标轨迹;将提出的算法在MOT16和MOT17数据集上进行评估,并与其他优异的算法定量比较. 通过分析实验结果可以发现,所提出的方法能有效缓解关键性问题,提升算法整体性能.

    • 曾华鑫, 吴伟志

      优先出版时间:2023-03-19  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1648

      摘要:多尺度信息系统是一类特殊的对象 -属性值系统,数据集中的每一个对象在每一个属性下根据不同的尺度或者粒度可以呈现出不同的值,并且从细粒度属性值域到粗粒度属性值域之间存在粒信息变换函数. 从多尺度数据集中的每一个属性中选择一个满足预设条件的尺度用于最终的决策分析(这个过程称为最优尺度组合选择)是多尺度决策系统知识获取的关键问题. 针对不协调广义多尺度决策系统的最优尺度组合选择问题, 首先, 通过引入三层思维提出广义决策类最优尺度组合和对象最优尺度组合的概念, 讨论了两者之间的层次关系.其次, 提出属性约简诱导的最优尺度组合和关键尺度组合的概念, 讨论了对象关键尺度组合和广义决策类关键尺度组合之间的层次关系. 最后, 依据对象关键尺度组合和广义决策类关键尺度组合之间的层次关系给出两者之间互相计算的方法.

    • 杨新彪, 陈彦如, 秦娟, 冉茂亮

      优先出版时间:2023-03-19  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1626

      摘要:超短时物流需求预测是企业物流资源智能调度的重要基础,然而超短时物流需求数据具有强随机性、 高波动性、非平稳性等特征,进行多步精确预测较为困难。基于此,本文构建了基于串行数据分解和量子加权 深度网络的超短时物流需求多步预测模型。首先通过变分模态分解(VMD)和经验小波变换(EWT)的串行分解方 法对超短时物流需求数据的时序特征进行有效提取,以剥离噪声信号,降低原始数据的非平稳性及随机性;其 次构建量子加权长短期记忆神经网络(QWLSTM)深度学习模型,设计多输入多输出策略对分解后的模态分量进 行多步预测,并基于树形Parzen评估器(TPE)对QWLSTM的超参数组进行优化;最后对各模态分量的预测结果 进行重构。实验结果表明,本文提出的模型在平均绝对值误差(MAE)、均方误差(MSE)、加权平均绝对百分比 误差(WMAPE)、校正决定系数(R2)方面,均优于其他15种对比模型。

    • 张晓红, 陶倩倩, 杨天祥, 何于港, 甘婕

      优先出版时间:2023-03-19  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1547

      摘要:本文针对周期性切换冷/温混合贮备系统研究其最优切换及视情维修决策,在系统劣化建模的基础上,分析系统结构和切换式运行维修特性,制定了基于周期切换和检测的离线视情维修策略;通过分析系统运行设备与备用设备交替使用、维修过程中的状态转移特性,推导了各检测周期时刻系统状态概率分布计算模型及各维修活动的概率;以系统有限时间范围内平均费用率最小为目标建立了解析优化模型,以决策最优切换周期和维护阈值,并采用遗传算法对模型进行求解;最后以汽轮发电机定子冷却水泵系统为对象验证了策略及模型的正确性和有效性,并对参数进行了灵敏度分析。结果表明所提出的离线视情维修策略能有效的降低系统的维修成本。

    • 高展, 姜艳萍

      优先出版时间:2023-03-19  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1545

      摘要:当日达服务是一种针对随机到达的订单实现当天从点到点送货上门的新兴的高效同城配送服务的模式。针对具有交付期限的、随机到达的当日达订单配送问题,考虑平台可通过自有车辆服务订单,同时也可以委托第三方物流服务订单的特点,提出了一种决定是否接受该订单和确定车辆服务订单集合的订单配送策略。以平台的运营成本最小为目标,建立订单配送的马尔可夫决策模型。然后,分析了最优策略的性质。最后,与FCFS策略和按时交付策略进行了对比分析,结果表明:本文提出的订单配送策略,相比于FCFS策略和按时交付策略而言,不仅能够降低平台的总运营成本,而且提高了顾客满意度,保证了服务质量。并且通过数值分析验证了所建立的模型和求解算法的有效性。

    • 黄祖繁, 周建萍

      优先出版时间:2023-03-08  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0964

      摘要:基于模块化多电平换流器( modular multilevel converter,MMC)的统一电能质量调节器(unified power quality conditioner,UPQC)在电网电压不平衡时,采用传统控制方法存在补偿效率和精确性较低的问题,综合治理困难。针对这一情况,提出了一种无源超螺旋二阶滑模控制策略。首先,基于MMC-UPQC的数学模型和无源控制理论,设计了不平衡电网电压下基于欧拉—拉格朗日模型的正负序无源控制器;然后,加入了超螺旋二阶滑模控制对无源控制器进行改善,抑制了常规滑模存在的抖振,并且解决了无源控制对系统精度要求高的问题,提高了系统的响应速度、补偿精度和抗干扰能力,提升了系统的整体性能;最后,在MATLAB/simulink平台上进行仿真并与PI控制和单独的无源控制对比。仿真结果验证了所提无源超螺旋二阶滑模控制策略的有效性和优越性。

    • 杨志辉, 俞弋峰

      优先出版时间:2023-03-08  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1590

      摘要:为了研究消费者对商品属性的认可度,利用文本情感得分将顾客在线评论转化为图犹豫不确定语言数,基于图犹豫不确定语言广义Shapely-Choquet积分加权平均算子和商品在线评论构建了商品属性分析模型.首先,定义了图犹豫不确定语言集、图犹豫不确定语言数的运算、得分函数和广义距离测度,提出了图犹豫不确定语言广义Shapely-Choquet积分加权平均算子,并研究了该算子的相关性质;其次,针对用户群体权重不完全已知的情况,建立了优化模型来确定用户群体权重,并在此基础上,建立了基于图犹豫不确定语言广义Shapely-Choquet积分加权平均算子和商品在线评论的商品属性分析模型;最后,将该模型应用于某品牌笔记本电脑的属性分析上,验证了所提方法的有效性.

    • 马苗苗, 崔婧, 李钰梅, 刘向杰

      优先出版时间:2023-03-08  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1822

      摘要:针对风电介入下的多区域互联电力系统,提出了一种分布式经济模型预测负荷频率控制策略.通过将大规模互联电力系统分解成若干个动态耦合的子系统,这些子系统能够利用网络交流并共享信息,使得各区域的控制器实现各自优化问题的求解.同时,在满足状态约束和控制输入约束的前提下,遵循传统火力发电优先、风力发电配合的原则,通过在线求解优化问题,实现了风电介入下的多区域互联电力系统的负荷频率控制.为了提高系统整体运行经济性,所提出的分布式经济模型预测控制器将负荷调频成本、燃料消耗成本以及风力发电成本等经济性指标考虑在内.仿真结果表明,在阶跃负荷扰动下,所设计的控制器不仅可以满足调频要求,在降低计算负担和提高经济性能方面也具有一定优势.

    • 胡振震, 陈少飞, 袁维淋, 李鹏, 陈璟

      优先出版时间:2023-03-06  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1790

      摘要:德州扑克中, 相比于采用均衡策略求解的方法, 对手利用是针对存在弱点对手以获取更大收益的更有效方法. 然而在面对一个全新对手时, 在线条件下如何高效利用对手仍然是一大难题. 现有方法常采用离线训练在线适应的方式来避开这一问题, 即利用学习、演化等方法通过海量离线训练来获得具有对手适应性的模型, 使其能在比赛中适应不同的对手, 而不是在比赛中针对一个新对手在线主动地优化自身策略. 本文以在线主动策略优化实现有效对手利用为目的, 基于时间维的粒子定义提出一种基于粒子群优化的策略优化方法, 将在线策略优化的思路引入到德州扑克这种具有强随机性的博弈问题中, 开展对手利用并实现在线比赛收益最大化. 针对适应度计算受随机运气影响以及部分对手针对性策略难优化的问题, 提出了基于局部最优解替代、全局最优解替代的改进粒子群优化算法(称为BR-PSO). 实验结果表明: 对于标准PSO方法难针对的对手,所提出的方法能有效获得对手的针对性策略以实现最大化对手利用, 而且优化策略的收益能够媲美基于手牌预测AI的收益.

    • 袁静, 朱建军

      优先出版时间:2023-03-06  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1785

      摘要:钢铁行业作为最大的碳排放主体,面对日益增大的环保压力,亟待改进工艺流程,提升以废钢为原材料的绿色清洁生产比例。本文运用博弈论和混沌理论研究环保压力和废钢质量水平对供应链各博弈主体的影响。结果表明,外部环保压力的增大会促使钢铁企业逐步向以废钢为主要原料的清洁炼钢模式过渡,逐步提高废钢原料的质量才能使得废钢供应商和钢铁企业达到最优利润。然而,提高废钢原料的质量水平并不利于增强系统的稳定性。当前以铁矿石为主要原材料的钢铁冶炼模式应平稳渐进地向以废钢为原料的清洁生产模式过渡,并通过大数据等信息化技术加强钢铁市场的价格监管,引导企业自律,遵守市场规律调节原材料的价格,否则,价格调整参数超出阈值会导致整个钢铁市场动荡,甚至可能出现经济混沌以及钢铁企业破产。

    • 张思远, 朱晓庆, 阮晓钢, 李春阳, 刘鑫源

      优先出版时间:2023-03-06  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1714

      摘要:哺乳动物的运动学习机制已经被广泛研究,通过对犬科动物进行引导性训练可以加快其对相关任务的学习速度。基于上述启发,本文在软演员-评论家算法(Soft Actor-Critic, SAC)的基础上提出了一种提高四足机器人仿生步态学习效果的强化学习算法。该算法利用环境中的状态反馈机制来引导四足机器人进行有效探索,从而提高训练效率。在本算法中策略网络与评价网络先近似拟合期望状态观测与当前状态的误差,经过当前状态的正反馈后输出评价函数与动作,使四足机器人朝着期望的方向动作。本论文在四足机器人上进行算法验证,通过实验结果可以得出所提出的算法可能够完成四足机器人的仿生步态学习。设计消融实验探讨超参数温度系数与折扣因子对算法的影响,最后设计实验验证改进后的算法具有比单纯的SAC算法更加优越的性能。

    • 孙鑫伟, 钱斌, 胡蓉, 张森, 于乃康

      优先出版时间:2023-03-06  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1615

      摘要:针对实际生产中广泛存在的一类带恶化效应的同构并行机调度问题, 以最小化最大完工时间为优化目标, 构建该问题的整数规划模型, 并提出一种启发式列生成算法(Heuristic column generation algorithm, HCGA)进行求解. 在HCGA中, 首先, 利用Dantzig-Wolfe分解方法, 将原问题分解为一个主问题(Master problem, MP)和多个子问题. 其次, 设计启发式算法获得初始列, 其中每列代表一台机器上的一个调度方案. 基于初始列构建限制主问题(Restricted MP, RMP)模型. 然后, 设计快速有效的动态规划算法求解子问题, 以得到需添加至RMP的列集. 同时, 考虑传统列生成算法收敛速度较慢, 设计一系列方法来加速列生成过程. 最后, 基于所获取的MP线性松弛解, 设计深潜启发式算法确定原问题的整数解. 由HCGA和商用求解器GUROBI的对比实验结果可知, HCGA可在较短时间内获得更优的解.

    • 寇发荣, 胡凯仑, 陈若晨, 何海洋

      优先出版时间:2023-03-06  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1392

      摘要:为了提升不同运行工况下的路面状态识别精度及主动悬架平顺性控制性能,本文提出一种基于ResNeSt(residual convolutional neural networks with split-attention)网络路面状态识别的主动悬架模型预测控制(model predictive control, MPC)方法.搭建基于多路径分散注意力思想的ResNeSt网络架构,建立面向主动悬架实时控制的路面状态识别算法,采用交叉熵目标损失函数和AdamW梯度下降算法进行网络训练以及测试试验验证;在此基础上设计基于路面状态识别的主动悬架MPC控制算法,根据离散状态空间方程推导悬架系统预测模型,以悬架预测输出和控制力输入为性能指标建立目标函数,并考虑不同路面的控制策略确定加权矩阵取值,在系统约束条件下MPC目标函数转化为二次最优规划问题的求解;将所提出控制算法与被动悬架、LQG控制进行对比仿真分析.结果表明:ResNeSt网络可以快速准确地识别多种路面状态;所提出控制算法能够根据路面状态对悬架进行实时瞬态主动控制,簧载质量加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷的均方根值平均值相比LQG控制分别降低36.56%、32.99%和36.28%.

    • 王浩宇, 张欣然, 程玉虎, 王雪松

      优先出版时间:2023-03-06  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1317

      摘要:图像的视觉特征对实现零样本图像分类有至关重要的作用. 尽管目前VGG、GoogLeNet 和ResNet 等网 络提取的深度特征在图像分类领域获得了广泛的应用, 但其在零样本图像分类问题上的表现并不理想, 仍旧存在 很大的提升空间. 此外, 由于零样本学习场景下训练集与测试集不相交的设定, 导致分类模型不可避免地存在领域偏移问题. 为此, 提出一种基于自监督增强特征的直推式零样本图像分类模型, 主要思路为:首先, 通过图像拼图辅助任务构造伪标签, 利用自监督学习获得图像的自监督特征并将其与无监督深度特征进行特征融合;然后, 将融合特征嵌入到语义空间中进行零样本图像分类, 并获得未见类的初始预测标签;最后, 利用未见类特征和预测标签迭代地优化视觉-语义映射模型. 在CUB、SUN 和AwA2 数据集上的实验结果表明, 本文所提模型能够增强特征的判别能力, 在零样本图像分类问题上表现良好.

    • 程志强, 李涛, 庞云福, 朱纪洪

      优先出版时间:2023-03-06  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1313

      摘要:控制攻击时间和角度的协同制导律可以提高多弹突防能力,发挥最大打击效能.当前协同制导律多数未考虑导弹速度变化的情况.本文采用贝塞尔曲线作为打击轨迹,实现攻击角度控制.在证明贝塞尔曲线长度随初始航迹角增加而单调增加的基础上,根据导弹速度包络和曲线长度估算到达时间,并通过调整虚拟初始航迹角来实现弹群协同.经过理论分析,可以证明该协同算法可以控制弹群形成一致到达时间.通过仿真实验,验证了本文算法的有效性.

    • 陈宁, 孙嘉树, 罗彪, 李彬艳, 桂卫华

      优先出版时间:2023-03-06  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1111

      摘要:辊道窑烧结过程是电池正极材料制备工艺的关键,烧结温度的精准控制对提高材料性能、保证产品一致性至关重要,然而,烧结过程通常面临动态信息难以获取、不同温区温度耦合严重以及存在外界干扰等问题,给精准控制辊道窑温度带来了很大的困难。本文提出了一种新的辊道窑温度分散H控制方法。首先,分析引起窑内前后温区、上下子温区热量交换的因素,根据窑炉内部的能量守恒和温度-热量转换关系,建立辊道窑多温区温度关联模型。接着,构造一个有界函数来描述温度关联项对于当前温区控制性能的最大影响,并根据该有界函数建立温区的极小化极大问题,可以将辊道窑温度控制问题转化为更小规模的温区温度控制问题,通过求解所有温区的极小化极大问题的鞍点解可以得到辊道窑温度H控制策略,实现分散控制。然后,采用一种脱策Q学习算法学习各温区极小化极大问题的鞍点解,获得辊道窑关联系统的温度分散H控制器。最后,基于实际窑炉温度数据进行仿真实验,结果表明在干扰存在的情况下,所设计控制器能够仍然能够精准控制辊道窑温度稳定在设定值上。

    • 王怡琳, 刘鹃, 乔非, 张家谔

      优先出版时间:2023-03-06  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0989

      摘要:航空发动机装配是航空发动机制造过程的关键环节,其工序多,流程复杂,生产过程中扰动频发,如装配时间波动、不合格返工等。针对不确定环境下的航空发动机装配线的调度问题,本文提出一种基于门控循环神经网络(Gate Recurrent Unit, GRU)的适应性调度方法。该调度方法包含扰动识别和调度规则调整两个部分。扰动识别模块以滑动时间窗口为周期,利用GRU神经网络进行渐进型扰动的识别;调度规则调整模块以扰动识别的结果为触发,通过构建基于GRU神经网络的调度规则决策模型,输出适配当前生产状态的新的调度规则,用以指导生成更新的调度方案。最后,以某航空发动机装配线为研究案例,对本文提出的适应性调度方法进行验证分析,对比实验结果表明,本方法能够有效提升装配线的设备利用率、日均生产率等性能。

    • 伍国华, 李冰洁, 袁于斐, 陆志沣

      优先出版时间:2023-03-06  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0624

      摘要:为有效求解多平台协同火力分配问题,本文根据“分而治之”的思想,基于任务分解策略将复杂的决策任务分解为子目标平台选择和子平台火力分配两个阶段,通过融合启发式算法与强化学习模型,提出了一种新的强化学习求解方法HARL(a combination approach of heuristic algorithm and reinforcement learning, HARL),并以多平台联合火力打击为作战背景进行了实验仿真。子目标平台选择层根据当前状态,基于强化学习策略选择攻击当前子目标最适合的火力平台,而子平台火力分配层则使用启发式算法为执行攻击任务的平台规划最优的火力分配方案。实验结果表明,融合了启发式算子的HDQN算法相比于传统的强化学习算法进攻成本减少15%以上,相比于经典的启发式算法求解时效性提升20%以上,证明了该研究成果可为未来求解复杂作战决策问题提供有力的技术支持。

    • 马天力, 张扬, 高嵩, 刘盼

      优先出版时间:2023-02-21  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1818

      摘要:卡尔曼滤波器被广泛用于解决线性高斯系统的状态估计问题。然而,在实际应用中过程噪声与系统模型参数先验信息未知,且量测受到异常值干扰,给准确估计系统状态带来极大困难。针对具有噪声信息与状态模型不确定的动态系统,提出一种广义交互式多模型自适应滤波算法。该算法设计多个模型并行的方式对系统不确定进行处理,对于每个模型,建立Skew-T分布非对称重尾噪声表示模型,为解决过程噪声与系统协方差相互耦合难以求解的问题,利用逆威沙特分布对系统预测协方差矩阵进行描述,并通过变分贝叶斯推理递归计算系统状态的后验分布。仿真结果与实验验证表明,在噪声信息与系统模型不确定条件下,广义交互式多模型自适应滤波算法具有较高的估计精度。

    • 余高锋, Li

      优先出版时间:2023-02-21  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1802

      摘要:现有网络安全态势评级方法难以同时兼顾专家间信任信息、偏好信息和客观异质信息等多源信息,为此,本文建立基于群体信任的网络安全态势多维偏好评级模型。在描述了网络安全态势多维偏好评级问题基础上,提出社会网络中信任信息不确定程度度量方法,进一步建立一种考虑单链信任信息不确定性和内部差异性、多链间信任非补偿性和内部差异性的不完整信任网络构造模型,据此确定专家权重;定义基于级别特征值的客观排序、专家偏好的群体一致性程度和群体非一致性程度,进一步建立包含专家信任信息、偏好信息和评级信息等在内的网络安全态势评级多维偏好分段变权综合优化模型,获得基于二元语义的网络安全态势等级及等级区分度。该方法为构建和检验网络安全态势评级提供理论依据,有助于研发先进的网络安全态势评级系统,提高网络安全防护能力;同时发展和完善了多维偏好决策方法,有效解决多源异质信息下多指标评级问题,并且拓宽了社会网络应用领域。

    • 李应森, 陈明, 姜海洋, 苏亚坤, 彭开香

      优先出版时间:2023-02-21  DOI: :10.13195/j.kzyjc.2022.1740

      摘要:针对一类严格反馈非线性系统, 提出一种基于有限时间指令滤波的自适应固定时间预设性能控制策略. 首先, 引用非线性映射技术及适当的误差变换, 建立等效的误差模型. 其次, 综合利用反步法、固定时间控制和自 适应控制等方法, 设计一种基于有限时间指令滤波的预设性能跟踪控制器. 该策略应用指令滤波器解决了反步法 中对虚拟控制律反复求导问题, 减轻了计算负担. 此外, 预设性能控制和固定时间控制保证了系统的跟踪误差能 够在固定时间内收敛到预设性能函数限定的范围内, 其收敛时间与系统初始条件无关, 且确保系统中全部信号在 有限时间均达到有界区域. 最后, 理论分析与仿真验证均表明了该设计方法的有效性.

    • 唐明, 廖虎昌

      优先出版时间:2023-02-21  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1726

      摘要:研究在解决复杂系统决策问题时, 群组两种关键特征: 知识分布与群体结构对群体智能涌现效果,即群组绩效的影响. 提出基于群组合作网络的结构特征测度和基于决策要素的知识分布测度. 群组结构主要包括链接强度以及网络的层次化或扁平化程度. 知识分布根据知识的深度或广度衡量了群组成员的构成类型:专才型群组、通才型群组以及混合型群组. 采用基于适应度景观理论的连续时间马尔科夫链模拟群组解决复杂决策问题的能力. 群组成员在两种驱动因素下改变观点: 1) 自我利益,即对个体适应度提升的追求; 2) 社会影响,即寻求与周围个体意见一致以达成共识. 研究表明: 1) 不平衡的知识分布会削弱群组绩效; 2) 然而,群组绩效削弱的程度随不同群组类型而变化, 专才型群组受影响更大; 3) 通才型群组在解决更加复杂的问题时表现明显优于专才型群组以及混合型群组; 4) 群组不应过分追求意见的一致性.

    • 李玉, 崔书琳, 赵泉华

      优先出版时间:2023-02-21  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1717

      摘要:大尺度遥感图像分割对单机处理方式而言是巨大挑战。Spark平台为在单机上构建用于大数据处理的分布式计算环境提供了可能。当Spark平台内置的K-Means算法用于数字图像处理时,其中的Spark Shuffle弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset, RDD)分区一般采用缺省设置,尽管这种RDD设置简单便捷,但对大尺度图像分割任务容易造成“多分区、小数据”现象,极大影响图像分割速度。为此,本文采用覆盖部分上海市区的WorldView-3遥感图像为测试数据,在K-Means算法初始化聚类中心阶段自定义影响RDD分区的参数spark.sql.shuffle.partitions,在迭代计算阶段调用coalesce()算子减少分区数,与串行K-Means算法对比验证了单机处理大数据的可行性与有效性,与优化前的Spark并行K-Means算法对比实现了大尺度遥感图像快速分割。实验结果表明,在K-Means算法初始化聚类中心和迭代计算阶段,将RDD分区数设置在CPU核数的1-10倍,总用时由优化前的145s缩减到97s,尤其在初始化聚类中心阶段的时间效率上,优化后是优化前的500-1000倍。

    • 齐咏生, 陈培亮, 高学金, 董朝轶, 魏淑娟

      优先出版时间:2023-02-21  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1699

      摘要:近年来随着深度学习技术的不断发展,涌现出各种基于深度学习的语义分割算法,然而绝大部分分割算法都无法实现推理速度和语义分割精度的兼得,针对此问题提出一种多通道深度加权聚合网络(Multi-Channel Deep Weighted Aggregation Net, MCDWA_Net)的实时语义分割框架。该方法首先引入多通道思想,构建一种三通道语义表征模型,三通道结构分别用于提取图像的三类互补语义信息:1)低级语义通道输出图像中物体的边缘、颜色、结构等局部特征;2)辅助语义通道提取介于低级语义和高级语义的过渡信息,并实现对高级语义通道的多层反馈;3)高级语义通道获取图像中上下文逻辑关系及类别语义信息。之后,设计一种三类语义特征加权聚合模块,用于输出更完整的全局语义描述。最后,引入一种增强训练机制,实现训练阶段的特征增强,进而改善训练速度。实验结果表明,所提方法在复杂场景中进行语义分割不仅有较快的推理速度,且有很高的分割精度,能够实现语义分割速度与精度的均衡。

    • 马小陆, 谭毅波, 梅宏

      优先出版时间:2023-02-21  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1688

      摘要:研究了符号图下具有扰动的多智能体系统二分一致性控制问题.考虑了线性系统、非线性不确定系统、以及切换拓扑的情况,分别提出了相应的预定时间控制器.各控制器可使得系统在预定时间内实现二分一致性.通过Lyapunov稳定性理论、代数图论和矩阵分析等证明了算法的正确性.仿真对比实验验证了所提算法的可行性和有效性.相较于有限时间控制算法,本算法的收敛时间不依赖于初始状态,可以通过选择单一时间参数设定系统收敛时间上界;相较于固定时间控制算法,本算法预设收敛时间和控制算法参数无关,设定简单,具有更低的保守性.

    • 何杜博, 孙胜祥

      优先出版时间:2023-02-21  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1653

      摘要:针对传统多目标回归算法无法处理输入变量与多目标输出间非线性关系, 且在建模中忽视了不同数据点在输入与输出之间的结构信息, 如实例相关性和目标相关性, 导致算法泛化性能受限、缺乏稳健性等问题, 提出一种基于实例与目标相关性的多目标稀疏回归(Multi-Target sparse Regression with Instances and Targets Correlations, MTR-ITC)算法. 通过构建一个潜变量空间, 来对复杂的输入输出与输出间的关联结构进行解耦; 并引入核技巧以及基于结构矩阵的稀疏学习, 使得模型可以同时对输出输出间的非线性关联和不同输出间的相关结构进行学习. 然后, 引入流形正则化探索不同实例在输入与输出空间中的相关性, 以确保模型输出与真实结果保持局部和全局结构的一致性, 进而提升模型的泛化性能. 提出一种交替优化算法来对目标函数进行求解, 使其能快速收敛至全局最优. 最后, 通过在基准测试数据集上的实验表明, MTR-ITC对不同的MTR问题具有良好的收敛性和适用性, 在多数数据集上较主流方法有更好的测试性能.

    • 孔峰, 司戈, 郭金亮

      优先出版时间:2023-02-21  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1541

      摘要:资源受限项目调度问题(简称RCPSP)是最具代表性的项目调度问题之一,本文针对实际情况中考虑资源投入的必要性建立了一种以资源投入为变量的基于广义资源日历约束的项目调度优化模型。首先,本文引入组合优先关系的概念对广义资源日历的概念和具体内容进行整合和完善,为了避免传统网络图在表示组合优先关系时出现的网络循环等弊端,使用节点表示活动开始和结束的瞬时状态改进节点网络图;其次,考虑活动优先关系、活动持续时间、不可更新资源总量和资源日历约束,以项目工期最短和项目成本最小为优化目标,运用CP优化器进行求解本文所建立的多目标优化模型;最后,通过设计仿真算例并进行数值实验验证了模型的准确性和高效性。

    • 蔡玫, 简兴莲, 王雅

      优先出版时间:2023-02-21  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1497

      摘要:针对已有的信任测度模型中信任源出现的冗余以及之间的干扰未被考虑等缺点,提出了基于干扰效应的社会网络信任测度的决策模型。该模型在计算决策者之间的信任值时,简化了信任源的类型,避免了部分信任源的重复出现,增加了信任源之间的干扰项。首先,根据社会关系与背景对信任的决定性,将决策者之间信任关系的来源划分为“决策者之间的亲近关系”和“决策者的客观背景”;其次,提出“亲疏度”和“专业度”的概念作为这两个信任源的测度,保证在信任源完整的前提下,克服信任关系冗余的缺陷;然后,进一步设计了考虑干扰效应的信任值量化方法,该信任值能够综合体现两个信任源的个体决定程度与整体影响程度。最后,将决策者的信任值转化为权重聚集决策者偏好,以解决实际群决策问题。数值和理论结果表明,所提的考虑干扰效应的社会网络信任测度方法能够作为提高信任关系的准确性以及解决社交网络群决策问题的工具,具有广泛的应用前景。

    • 陈贵震, 邹国锋, 刘月, 傅桂霞, 高明亮

      优先出版时间:2023-02-21  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1402

      摘要:针对行人重识别中可用行人图像不足导致的小样本问题,以双相似网络为基础,提出一种基于多尺度混 合注意力与度量融合的小样本行人重识别方法. 首先,将多尺度混合注意力机制引入特征嵌入模块,即在不同尺 度层内的特征提取中引入空间注意力,在不同尺度层间的特征融合中引入通道注意力,实现更具判别力的小样本 行人特征提取?然后,在度量模块,提出欧氏距离与余弦距离融合的双重度量方法,实现行人特征的空间绝对距离 和方向差异的综合度量,提升行人相似性度量的可靠性?接着,采用双重度量方式和关系度量方式,分别获得行人 特征的相似度得分?最后,通过加权融合获得联合度量得分,构建联合损失实现网络的整体优化和训练. 在Marketmini、Duke-mini和MSMT17-mini三个小型数据集上的实验表明,所提出方法在5-way 1-shot和5-way 5-shot两种 模式下的平均识别准确率分别达到90.40 %和95.69 %、86.77 %和94.96 %、71.08 %和82.63 %,与其他小样本学习 算法相比,识别性能有较大提升.

    • 何勇, 徐鑫, 郭晓彤

      优先出版时间:2023-02-21  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1325

      摘要:本文设计了一套基于状态切换的杂草测绘无人机集群级联失效控制算法。首先分析集群作业场景特征,并基于此划分三种状态类型。其次给出了基于状态切换和最小负载原则的失效控制算法,最终通过数值算例验证了算法有效性和最佳使用条件。本文发现,不同失效过程对集群影响程度不同,中级态节点失效时对网络影响最大;高级态节点失效时失效控制算法的效果最为显著;单机测绘半径和集群含有的低级态单机数目是影响集群测绘面积的两个因素,二者和集群测绘面积呈正相关,且前者对于监控面积的提升效果更加显著。

    • 张韵悦, 孙志毅, 孙前来, 王银

      优先出版时间:2023-02-21  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0811

      摘要:针对挖掘机的自主作业场景,提出基于强化学习的时间最优轨迹规划方法. 首先,搭建仿真环境用于产生数据,以动臂、斗杆和铲斗关节的角度、角速度为状态观测变量,以各关节的角加速度值为动作信息,通过状态观测信息实现仿真环境与自主学习算法的交互?然后,设计以动臂、斗杆和铲斗关节运动是否超出允许范围、完成任务总时间和目标相对距离为奖励函数对策略网络参数进行训练? 最后, 利用改进的近端策略优化算法(proximal policy optimization, PPO) 实现挖掘机的时间最优轨迹规划. 与此同时, 与不同连续动作空间的强化学习算法进行对比,实验结果表明:所提出优化算法效率更高,收敛速度更快,作业轨迹更平滑,可有效避免各关节受到较大冲击,有助于挖掘机高效、平稳地作业.

    • 徐选华, 周鋆洁

      优先出版时间:2023-02-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1012

      摘要:针对突发事件的复杂性、风险性与特殊性和行为主体知识结构的差异性及有限性,将大群体智慧引入到应急决策中,提出一种应用新的融合主体知识水平的方案选择方法。首先,在公众层面基于偏好序列向量和改进的知识测量公式确定公众的知识水平,依据分歧矩阵和控制者进行公众聚类并对子群之间的知识水平标准化,形成基于公众行为知识水平的方案排名矩阵;其次,在专家层面基于多粒度二元语义和灰色关联模型确定专家的知识水平和属性权重,通过聚合算子得到专家对方案的评估信息并形成专家对方案排名的支持矩阵;然后,引入参考公众共识阈值,形成融合上述双重主体的共识矩阵,并进行方案排序;最后,通过Covid-19案例和对比分析验证了方法的有效性和合理性。

    • 滕辎, 吴成东, 于晓升

      优先出版时间:2023-02-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1835

      摘要:为了实现强噪声和模糊干扰下的低清人脸图像重建, 本文提出一种基于多级隐空间信息约束的噪声人脸超分辨率算法. 首先设计了一个用于人脸有效信息提取的特征蒸馏网络, 并通过统计性抗干扰模型和隐空间特征对比算法移除噪声等无效信息, 构建了一个具有高噪声鲁棒性的人脸信息提取模型. 然后,设计人脸重建网络, 该网络利用提取的人脸特征重建高清人脸图像. 最后通过人脸身份嵌入模型和离散小波变换模型分别从超球面身份度量空间和小波域进一步对重建人脸的身份信息和空间结构进行约束. 实验结果表明, 本文提出的算法不仅能够有效地去除高噪声环境下的人脸噪声, 而且还能够有效地提升人脸图像分辨率, 获得更高的峰值信噪比 (Peak signal-to-noise ratio, PSNR) 与结构相似度 (Structural similarity index, SSIM), 具有较好的实用性.

    • 黄宴委, 黄鹏

      优先出版时间:2023-02-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.2028

      摘要:针对水流冲击引起无人船(unmanned surface vehicle, USV)转艏呈现非线性特点, 建立基于转艏运动的 非线性变参数(nonlinear parameter-varying, NPV)USV模型, 并提出一种NPV H1 艏向控制方法, 以提高艏向调 节的快速性和鲁棒性. 首先, 考虑低展弦比机翼理论能较好地描述船体受水流冲击的特点, 建立基于水动力阻 尼的非线性Fossen模型. 通过忽略横荡速度和横流阻力将动力学模型简化为操纵动力学模型, 并引入艏向角, 建立NPV艏向模型. 其次, 构造艏向控制系统状态和纵荡速度变参相关的Lyapunov函数, 推导出满足艏向闭环 控制系统H1 鲁棒稳定的非线性控制器求解条件, 该条件是一个非线性矩阵不等式(nonlinear matrix inequality, NLMI). 由于NLMI难以求解, 根据平方和(sums of squares, SOS) 理论, 用多项式矩阵代替NLMI中的非线性矩阵, 并将NLMI 转化为可使用SOSTOOLS求解的多项式线性矩阵不等式. 最后, 仿真结果表明, NPV H1 控制器在艏 向调节时具有较快的系统响应和更高的准确性.

    • 黄元, 魏春岭, 严晗, 郝仁剑

      优先出版时间:2023-02-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1642

      摘要:本文针对一类具有外部扰动的航天器控制系统,提出一种基于漏斗策略的高精度姿态控制方法,从而对整个跟踪控制轨迹进行规划,保证控制误差时刻满足设计需求,有效提升控制系统动态性能与品质。首先,本文对所提姿态控制策略的跟踪性能进行了理论分析,结果表明如果姿态控制误差初值位于根据性能需求设计的漏斗区域内,则在后续任意时刻跟踪误差将始终位于该动态性能漏斗中。在此基础上,考虑到实际工程应用中航天器系统控制信号的有界性需求,本文进而给出了性能漏斗的优化设计方法,从而保证在输入幅值约束下控制系统的动态性能。最终,本文通过数值仿真对所提航天器姿态漏斗控制策略设计方法及理论分析结果进行了验证,展示了其正确性与有效性。

    • 张萌, 孔昭君

      优先出版时间:2023-02-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1603

      摘要:建立市场化的政企联合储备模式已经成为应急物资储备体系建设的重要方式.基于此, 着眼于应急物资采购及代储服务的交易问题, 设计了一个逆向组合拍卖机制.在这个拍卖机制中, 政府是拍卖的买方兼委托人, 企业是拍卖的卖方兼竞拍者, 应急物资采购及代储服务是拍卖商品.首先, 通过一个报童模型建立了政府决策行为与拍卖活动之间的关系, 并提出了企业的投标策略;其次, 建立了最小化供需偏差和最大化供给数量的竞胜标决定模型;最后, 提出了一个符合实际背景的数值算例对拍卖机制进行了模拟和验证.研究表明, 提出的逆向组合拍卖机制不仅具有经济效率, 还能够促进政府一次性达成与多家企业在多个周期的合作.由此可见, 运用拍卖机制解决应急物资政企联合储备的交易问题具备理论的优越性和现实的适用性.

    • 刘玉敏, 王德园, 田光杰, 王宁

      优先出版时间:2023-02-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1560

      摘要:针对智能制造现场动态生产过程的复杂随机因素影响而造成的高噪声和质量异常监控方法效率低等问题,本文将变分模态分解方法(variational mode decomposition, VMD)与深度卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)相结合,提出了一种基于VMD-CNN的实时质量监控新方法。首先,利用VMD方法,将高噪声动态过程原始数据分解为包含质量异常特征和噪声信息的两类本征模态函数。通过去除噪声数据的本征模态函数,消除动态生产过程的高噪声干扰。进而,采用灰度变换将保留原始质量异常特征的本征模型函数转化为质量异常图像,构建VMD-CNN模型对质量异常图像进行识别,并提出基于VMD-CNN的高噪声动态过程质量异常实时监控框架。最后,通过实验验证了本文所提方法的有效性,并与小波去噪方法和CNN识别模型进行对比分析,实验结果显示本文所提方法的识别精确度显著优于现有的动态过程质量异常监控方法。

    • 郭方洪, 林凯, 窦云飞, 吴祥, 俞立

      优先出版时间:2023-02-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1388

      摘要:为了及时有效地诊断风机齿轮箱早期微弱故障,针对齿轮箱故障早期信号非线性、非平稳、低幅值、低信噪比的特点,本文提出一种基于多维特征评价的风机齿轮箱早期故障诊断方法.首先,利用变分模态分解将原始振动信号分解为多个固有模态分量,并构建“信息熵—峭度—包络谱峭度”多维特征评价模型,结合熵权法筛选关键特征分量以重构信号;其次,运用改进的小波阈值法进一步降低噪声干扰对重构信号的影响,得到显著的故障冲击特征;最后,使用宽度学习系统进行状态识别,并利用L21正则化技术进一步提高其网络结构的稀疏性.通过分析风机齿轮箱实测数据并与传统方法进行对比表明,本方法对早期故障诊断具有适用性和优越性.

    • 刘凯, 赵小强, 牟淼, 张妍

      优先出版时间:2023-01-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1401

      摘要:针对具有多变量、非线性和高维度特点的间歇过程数据使得早期故障信号易被噪声干扰且故障幅值低导致故障监测效果不佳的问题, 本文提出一种基于堆叠鲁棒邻域保持自编码(Stack-Robust Neighborhood Preserving Autoencoder, S-RNPAE)的间歇过程早期故障监测方法. 首先, 通过L2,1范数重新设计自编码器的目标函数, 以提高模型对噪声和离群点的鲁棒性; 其次, 利用邻域保持嵌入来正则化鲁棒自编码器的方式构建鲁棒邻域保持自编码(Robust Neighborhood Preserving Autoencoder, RNPAE)模块, 解决自编码器作为一种全局模型而忽略包含早期故障特征的局部近邻信息的提取问题; 然后, 将多个RNPAE模块堆叠构造S-RNPAE网络, 从而获取深层全局-局部特征, 保证对早期微小故障信息提取更充分, 并建立检测统计量实现过程检测; 最后, 利用一种适用于非线性过程的贡献图方法完成故障诊断, 其诊断结果更准确. 通过Swiss roll数据集和青霉素发酵过程的实验表明, 本文所提方法特征提取能力更强,对间歇过程的早期故障更敏感, 具有更好的早期故障监测效果.