检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2023年第7期38卷 2042-2048页

作者：时侠圣徐磊杨涛中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110004

研究一类带有不等式约束为凸函数的多智能体系统分布式资源分配问题.在资源分配问题中,各智能体拥有仅自身可知的局部成本函数和局部凸不等式约束.分布式资源分配旨在如何利用智能体间的信息交互设计一种分布式优化算法,完成定量资源分... 详细信息

研究一类带有不等式约束为凸函数的多智能体系统分布式资源分配问题.在资源分配问题中,各智能体拥有仅自身可知的局部成本函数和局部凸不等式约束.分布式资源分配旨在如何利用智能体间的信息交互设计一种分布式优化算法,完成定量资源分配的同时还保证最小化全局成本函数.针对该问题,基于卡罗需-库恩-塔克条件和比例积分控制思想,首先提出一种自适应分布式优化算法,其中凸不等式约束的对偶变量可实现自适应获取;然后,为了降低系统的通信资源消耗,设计一种动态事件触发控制策略以实现离散时间通信的分布式资源分配算法;最后,通过数值仿真验证所设计算法的有效性.

关键词：分布式资源分配自适应控制事件触发不等式约束

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不确定工业过程运行指标异步更新强化学习决策算法

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自动化学报 2023年第2期49卷 461-472页

作者：李金娜袁林丁进良辽宁石油化工大学信息与控制工程学院抚顺113000 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110819

运行指标决策问题是实现工业过程运行安全和生产指标优化的关键.考虑到多运行指标决策问题求解的复杂性和工业过程生产条件动态波动引发生产指标状态的不确定性,提出了一种策略异步更新强化学习算法自学习决策运行指标,并给出算法收敛... 详细信息

运行指标决策问题是实现工业过程运行安全和生产指标优化的关键.考虑到多运行指标决策问题求解的复杂性和工业过程生产条件动态波动引发生产指标状态的不确定性,提出了一种策略异步更新强化学习算法自学习决策运行指标,并给出算法收敛性的理论证明.该算法在随机自适应动态规划框架下,利用样本均值代替计算生产指标状态转移概率矩阵,因此无需要求生产指标状态转移概率矩阵已知.并且通过引入时钟和定义其阈值,采用集中式策略评估、多策略异步更新方式用以简化求解多运行指标决策问题,提高强化学习的学习效率.利用可测量数据,自学习得到的运行指标能够保证生产指标优化,并且限制在规定范围之内.最后,采用中国西部某大型选矿厂的实际数据进行仿真验证,表明该方法的有效性.

关键词：运行优化控制强化学习数据驱动控制自适应动态规划安全运行

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基于多智能体的数字孪生及其在工业中应用的综述

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控制与决策 2023年第8期38卷 2168-2182页

作者：张颖伟高鸿瑞张鼎森冯琳张升阳毕诸明东北大学信息科学与工程学院沈阳110819 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110819 普渡大学韦恩堡分校土木与机械工程系韦恩堡46805

数字孪生是一种将物理实体数字化的技术,通过建立虚拟的数字孪生模型模拟实际的物理过程,以便进行模拟仿真、数据分析和优化设计等操作.鉴于此,分析数字孪生技术在复杂工业生产中的发展历程和研究现状,并重点讨论其概念、国家相关重点... 详细信息

数字孪生是一种将物理实体数字化的技术,通过建立虚拟的数字孪生模型模拟实际的物理过程,以便进行模拟仿真、数据分析和优化设计等操作.鉴于此,分析数字孪生技术在复杂工业生产中的发展历程和研究现状,并重点讨论其概念、国家相关重点研究的政策,以及数字孪生使能技术在各行业的应用.主要途径是分析和综述基于多智能体的数字孪生、基于数字孪生的设计、制造和运维、数字孪生的集成在智能制造中的应用相关的研究成果.此外,提出高炉连续生产数字孪生方案和大飞机多智能体离散制造方案,高炉模型包括成分场大模型和增量学习小模型,该模型可以为数字孪生在复杂流程工业中的应用提供带有增量补偿的机理与计算机视觉相结合的解决方案.在复杂工业制造中,数字孪生和多智能体技术可以提高生产效率和质量,减少能源消耗和废品产生,同时也能够降低复杂度、安全风险和成本.

关键词：数字孪生多智能体技术复杂工业流程智能制造高炉

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基于深度学习的单像素成像研究进展

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激光与光电子学进展 2024年第10期61卷 59-73页

作者：王琦米佳帅东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819 河北省微纳精密光学传感与检测技术重点实验室河北秦皇岛066004

单像素成像通过调制光场测量场景对单个像素探测器的强度响应来还原场景图像,相比依赖阵列探测器捕捉图像信息的传统成像技术,在低成本、宽光谱及特定应用场景下具有出色表现。该技术是一种由物理域转为计算域的新型成像方式,因此众多... 详细信息

单像素成像通过调制光场测量场景对单个像素探测器的强度响应来还原场景图像,相比依赖阵列探测器捕捉图像信息的传统成像技术,在低成本、宽光谱及特定应用场景下具有出色表现。该技术是一种由物理域转为计算域的新型成像方式,因此众多研究在寻找高效的计算方式。由于神经网络在计算域中的强大学习能力,深度学习技术已经广泛应用于单像素成像中并取得了显著进展。将深度学习单像素成像分为数据驱动式、物理驱动式及混合驱动式,又在每个驱动模式下划分出神经网络用于“图像到图像”和神经网络用于“测量值到图像”两种成像方法。从6种角度综述基于深度学习的单像素成像方法的基本理论和典型案例,并讨论了各类方法的优势与不足。最后对基于深度学习的单像素成像方法进行总结与展望,有前景的应用包括高光谱成像、瞬态观测与目标检测。

关键词：单像素成像深度学习计算成像神经网络

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面向工业监控典型监督任务的深度迁移学习方法:现状、挑战与展望

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中国科学：信息科学 2023年第5期53卷 821-840页

作者：柴铮汪嘉业赵春晖丁进良孙优贤浙江大学控制科学与工程学院杭州310027 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110819

基于深度迁移学习的工业监控方法在近年来获得了大量研究关注,特别是在以故障诊断、软测量等为代表的工业监控典型监督任务中.通过挖掘与迁移相似源域的知识来完成对目标域的建模,这类方法为实际工业场景中变工况等原因导致的跨域监控... 详细信息

基于深度迁移学习的工业监控方法在近年来获得了大量研究关注,特别是在以故障诊断、软测量等为代表的工业监控典型监督任务中.通过挖掘与迁移相似源域的知识来完成对目标域的建模,这类方法为实际工业场景中变工况等原因导致的跨域监控问题提供了新的思路.本文系统梳理了面向工业监控典型监督任务的深度迁移学习方法,并将其分为基于模型迁移、基于样例迁移与基于特征迁移的工业监控方法.在此基础上,对不同类方法的基本研究思想在故障诊断与软测量任务中的研究进展进行了详细阐述.随后,从实际工业场景的复杂欠数据问题、可迁移性的量化与负迁移问题、工业过程的动态特性问题等角度,指出了当前基于深度迁移学习的工业监控研究中存在的挑战,并对该领域的未来研究方向做出进一步展望.

关键词：迁移学习深度学习跨域工业监控故障诊断软测量

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在纤式回音壁模式微球谐振腔及其传感特性

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光学学报 2023年第1期43卷 23-32页

作者：殷琦寓蔡露李尚文赵勇东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819 东北大学秦皇岛分校河北省微纳精密光学传感与检测技术重点实验室河北秦皇岛066004

提出一种在纤式回音壁模式微球谐振腔,并对其温度和折射率传感特性进行研究。首先,分析了不同尺寸的微球腔与光纤结构耦合时的相位匹配情况,以锥形光纤为探针来拾取并移动钛酸钡微球,将其嵌入空心光纤,形成在纤式谐振腔结构,从而在微球... 详细信息

提出一种在纤式回音壁模式微球谐振腔,并对其温度和折射率传感特性进行研究。首先,分析了不同尺寸的微球腔与光纤结构耦合时的相位匹配情况,以锥形光纤为探针来拾取并移动钛酸钡微球,将其嵌入空心光纤,形成在纤式谐振腔结构,从而在微球中激发回音壁模式,并与空心光纤端面的反射光相互作用,产生法诺共振。实验结果表明,激发的法诺共振峰曲线的斜率高达-99.3 dB/nm。另外,通过实验证明了此结构对温度和折射率均具有较好的传感特性,灵敏度分别为26.8 pm/℃和-244.97 dB/RIU。该谐振腔性能稳定、结构紧凑、加工简单,在纤式的反射结构使其有望在复杂的传感环境中发挥作用。

关键词：光纤光学光纤传感器在纤式回音壁模式微球腔

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多智能体系统专刊序言

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自动化学报 2025年第3期51卷 485-488页

作者：孙长银孙健杨涛易新蕾安徽大学人工智能学院合肥230031 北京理工大学自动化学院北京100081 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110819 同济大学电子与信息工程学院上海201804

近年来,随着互联网技术、通信技术和传感技术的快速发展,多智能体系统逐渐成形.多智能体系统是指由多个具有自主决策能力的智能体通过分布式网络架构组成的协同系统.每个智能体既是独立的功能单元,具备局部感知、计算和执行能力,又能通... 详细信息

近年来,随着互联网技术、通信技术和传感技术的快速发展,多智能体系统逐渐成形.多智能体系统是指由多个具有自主决策能力的智能体通过分布式网络架构组成的协同系统.每个智能体既是独立的功能单元,具备局部感知、计算和执行能力,又能通过特定通信协议与相邻节点进行信息交互,最终通过分布式协调机制实现全局优化目标.该方向仍面临许多挑战,迫切需要融合跨学科理论、设计新型分布式算法,并通过虚实结合的验证平台推动技术落地,最终实现从“机械协同”到“自主认知”的跨越.因此,《自动化学报》组织“多智能体系统”专刊,旨在促进控制、优化、学习理论与多智能体系统的融合发展,为科研人员和其他相关从业者提供一个展示最新理论和实践成果的平台.本专刊包括综述、多智能体系统控制、多智能体系统协同优化和学习,经同行评议录用共计28篇,部分文章将在下期发表.

关键词：多智能体系统分布式算法智能体协同系统传感技术相邻节点科研人员协同优化

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基于InEKF和深度学习的车辆定位研究

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控制与决策 2024年第12期39卷 4037-4044页

作者：郭戈林皓栋刘佳庚李增勃东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110819 东北大学信息科学与工程学院沈阳110819 东北大学秦皇岛分校控制工程学院河北秦皇岛066004

研究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推导以SE(3)为状态量的滤波算... 详细信息

研究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,所提出车辆定位系统可在城市环境下显著提高定位精度.

关键词：车辆定位多源融合深度学习轮速计模型

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基于区块链技术的钢铁企业全流程数据管理

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东北大学学报（自然科学版） 2022年第11期43卷 1552-1560页

作者：胡悦嫣黄敏贾大宇高哲明东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819

钢铁企业全流程数据的有效管理是实现实时决策的保障.现有全流程数据管理系统中心化严重,导致容灾性和安全性弱、效率低.本文利用区块链技术,对其账户机制进行改进,设计了钢铁全流程数据管理方案.首先,描述了全流程数据管理的业务需求... 详细信息

钢铁企业全流程数据的有效管理是实现实时决策的保障.现有全流程数据管理系统中心化严重,导致容灾性和安全性弱、效率低.本文利用区块链技术,对其账户机制进行改进,设计了钢铁全流程数据管理方案.首先,描述了全流程数据管理的业务需求和难点;其次,采用实用拜占庭容错(practical Byzantine fault tolerance, PBFT)共识机制和智能合约技术,设计了基于联盟链的全流程数据管理系统结构模型;然后,针对传统区块链账户只有一种资产的弊端,提出了一种新的资产账户管理机制——多种资产账户,进而提出了相应的账户内资产转化算法和账户间资产交易算法;最后,对系统特征和效率进行了对比分析.结果表明,该系统与传统的中心化系统相比,安全性和容灾性较强,效率较高.

关键词：钢铁全流程数据管理联盟链多种资产账户账户内资产转化算法账户间资产交易算法

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考虑通信时滞的采样控制系统稳定性分析

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中南大学学报（自然科学版） 2024年第3期55卷 963-972页

作者：陈刚刘博林陈云邓琪王震湖南工业大学电气与信息工程学院湖南株洲412007 湖南工业大学轨道交通学院湖南株洲412007 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819

为了研究带有通信时滞的采样控制系统的稳定性问题,首先,考虑采样区间的采样特性,构造一种依赖于采样区间最值的闭环泛函,在这种泛函中,泛函相关的矩阵不需要满足正定定义,且矩阵随着采样区间最值的变化而变化;然后,利用采样控制系统的... 详细信息

为了研究带有通信时滞的采样控制系统的稳定性问题,首先,考虑采样区间的采样特性,构造一种依赖于采样区间最值的闭环泛函,在这种泛函中,泛函相关的矩阵不需要满足正定定义,且矩阵随着采样区间最值的变化而变化;然后,利用采样控制系统的动态信息以及定积分的分部积分法,提出一些含自由矩阵的零等式;再次,结合广义自由矩阵积分不等式,推导出采样控制系统带有通信时滞和无通信时滞的2个稳定性判据;最后,通过数值和实际仿真验证采样区间最值的闭环泛函方法的可靠性。研究结果表明:基于采样区间最值的双边闭环泛函能够使采样控制系统稳定性判断更优且更有效。

关键词：采样控制系统稳定性分析时滞 Lyapunov-Krasovskii泛函闭环泛函

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