检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2025年第4期40卷 1377-1385页

作者：徐磊时侠圣东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110819 安徽大学人工智能学院合肥230601

研究连续多智能体系统的分布式最优一致性问题,即通过智能体之间的信息交互协同寻找全局成本函数的最小点,其中全局成本函数由各智能体的局部成本函数求和得到.基于零梯度和方法与固定时间机制,提出一种新型分布式非线性一致性策略,实... 详细信息

研究连续多智能体系统的分布式最优一致性问题,即通过智能体之间的信息交互协同寻找全局成本函数的最小点,其中全局成本函数由各智能体的局部成本函数求和得到.基于零梯度和方法与固定时间机制,提出一种新型分布式非线性一致性策略,实现智能体在固定时间的最优一致性.所提算法可利用滑模技术实现智能体初始状态自由.证明所提算法收敛上界是某正弦函数的零点,与初始状态无关.通过3组案例仿真验证所提计算法的有效性.

关键词：自适应控制分布式最优一致固定时间控制正弦函数

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考虑执行器非线性的固定时间全局预设性能车辆队列控制

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自动化学报 2024年第2期50卷 320-333页

作者：高振宇孙振超郭戈东北大学秦皇岛分校控制工程学院秦皇岛066004 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110004

针对含有执行器非线性的车辆队列控制系统,提出一种固定时间全局预设性能控制(Global prescribed performance control, GPPC)控制方法.首先,设计一种平滑等效变换,在同一框架下解决死区及饱和问题,同时消除执行器非线性固有拐点问题.其... 详细信息

针对含有执行器非线性的车辆队列控制系统,提出一种固定时间全局预设性能控制(Global prescribed performance control, GPPC)控制方法.首先,设计一种平滑等效变换,在同一框架下解决死区及饱和问题,同时消除执行器非线性固有拐点问题.其次,构造两个新型性能函数,并基于此提出一种全局预设性能控制算法,实现如下目标:1)保证跟踪误差在固定时间内收敛到预定稳态区域;2)消除初始误差必须已知的限制;3)减小误差的超调量.然后,基于上述等效变换及预设性能控制算法,设计一种固定时间滑模队列容错控制方案,实现固定时间单车稳定及队列稳定.最后,通过MATLAB仿真实验,验证了所提算法的有效性.

关键词：车辆队列执行器非线性全局预设性能控制固定时间稳定

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一种融合视觉Transformer和扩散模型的单视点内窥镜手术光场重建方法(特邀)

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激光与光电子学进展 2024年第16期61卷 183-193页

作者：韩晨明吴高昌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

针对内窥镜手术中单一视角图像深度估计不确定性与遮挡导致的手术场景三维感知难题,提出了一种融合视觉Transformer和条件扩散模型的单视点多平面图(MPI)表征方法,用以进行内窥镜手术光场重建。该方法首先利用视觉Transformer将输入的... 详细信息

针对内窥镜手术中单一视角图像深度估计不确定性与遮挡导致的手术场景三维感知难题,提出了一种融合视觉Transformer和条件扩散模型的单视点多平面图(MPI)表征方法,用以进行内窥镜手术光场重建。该方法首先利用视觉Transformer将输入的单视角图像令牌化,从而分解为多个图像块,并通过多头注意力机制提取局部与全局相结合的关联特征。然后,利用多尺度卷积解码器将图像块特征从粗到细进行重组与融合,生成初始MPI。最后,为了解决单视点内窥镜手术中组织之间的遮挡问题,引入了一个基于条件扩散模型的背景预测模块,根据初始MPI获取遮挡掩模,并以遮挡掩模和输入视角作为条件,预测被遮挡区域的分布,有效解决了单视点输入引起的光场内视角不连贯的问题。所提方法将基于视觉Transformer所分解的初始MPI与基于条件扩散模型预测的背景区域相结合,得到优化后的MPI,从而渲染出内窥镜手术光场中的各子视点图像。在达芬奇手术机器人的真实内窥镜手术数据集上的实验验证表明,所提方法在视觉和客观评价指标上均优于现有的单视图光场重建方法。

关键词：光场重建视觉Transformer 多平面图像表示条件扩散模型

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面向可再生能源消纳的火电机组控制结构综合与分析

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自动化学报 2024年

作者：马士全丁进良东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

增加可再生能源在电网中的占比,使能源结构更合理,是加快能源转型实现低碳可持续发展的有效途径.电网中占主导地位的火电,辅助消纳可再生能源的能力,对提高可再生能源在电网中的占比起到重要作用.为了提高火电机组辅助可再生能源的消纳... 详细信息

增加可再生能源在电网中的占比,使能源结构更合理,是加快能源转型实现低碳可持续发展的有效途径.电网中占主导地位的火电,辅助消纳可再生能源的能力,对提高可再生能源在电网中的占比起到重要作用.为了提高火电机组辅助可再生能源的消纳能力,根据当前系统控制方案,分析了影响机组灵活性与调峰深度的因素,包括机炉协调、局部反馈策略下的锅炉控制、系统稳态工作点的规划等.基于补偿方案的协调策略限制了机组对具有随机性和间歇性的可再生能源的补偿能力;局部反馈策略下的锅炉控制只是实现了等效热效应的反馈;非额定工况下的稳态工作点关系到辅助可再生能源消纳的能耗和排放指标.根据以上分析分别给出了进一步的研究内容.

关键词：可再生能源消纳机炉协调控制方案协同控制火电机组

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不确定动态柔性车间调度算法鲁棒性评估

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控制工程 2025年

作者：马建高伟男东北大学流程工业综合自动化全国重点实验室

车间调度在现代制造系统中起着关键作用。然而，传统的静态作业车间调度方法在应对实际制造环境中的动态变化时，常表现出应变能力不足和适应性差等缺陷。此外，大多数现有的动态调度方法仅在单一不确定性环境中能够发挥作用，但在实际... 详细信息

车间调度在现代制造系统中起着关键作用。然而，传统的静态作业车间调度方法在应对实际制造环境中的动态变化时，常表现出应变能力不足和适应性差等缺陷。此外，大多数现有的动态调度方法仅在单一不确定性环境中能够发挥作用，但在实际的生产与调度环境中，常常面临多种不确定性因素并存的复杂局面，导致其在更复杂的现实应用中往往难以取得预期效果。为深入探讨调度算法在多种综合不确定性场景下的鲁棒性，重点分析了三类常见的动态事件：加工时间波动、新作业插入以及作业优先级调整，并在此基础上设计两种结合以上动态事件的综合场景。采用遗传算法、模拟退火算法以及三种基本调度规则，即先进先出规则、最短处理时间规则和最长处理时间规则，并通过特定实验指标对上述算法进行鲁棒性评估。算例测试结果表明，模拟退火算法在应对不确定场景时表现出显著的鲁棒性，而传统的基于调度规则的方法在复杂环境下则表现出较低的调度效率和较长的作业完成时间。

关键词：动态车间调度遗传算法模拟退火算法调度规则鲁棒性

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基于慢特征分析的分布式动态工业过程运行状态评价

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自动化学报 2024年第4期50卷 745-757页

作者：钟林生常玉清王福利高世红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 山西大学自动化与软件学院太原030006

现代工业过程通常具有规模大、流程长和工序多的特点,导致传统的集中式建模方法会淹没过程的局部变化信息,从而无法及时识别早期的非优运行状态.此外,闭环控制的广泛应用使得过程变量普遍存在时序相关性.针对以上问题,提出一种基于慢特... 详细信息

现代工业过程通常具有规模大、流程长和工序多的特点,导致传统的集中式建模方法会淹没过程的局部变化信息,从而无法及时识别早期的非优运行状态.此外,闭环控制的广泛应用使得过程变量普遍存在时序相关性.针对以上问题,提出一种基于慢特征分析(Slow feature analysis, SFA)的分布式动态工业过程运行状态评价方法.首先,结合动态时间规整(Dynamic time warping, DTW)和K-medoids聚类算法对过程进行分解;然后,对每一变量子块建立相应的动态慢特征分析(Dynamic slow feature analysis, DSFA)模型;最后,利用贝叶斯推理获得全局的综合评价指标.通过在数值案例和金湿法冶金过程的仿真应用,验证了该方法的有效性.

关键词：分布式模型运行状态评价慢特征分析动态时间规整 K-medoids聚类

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基于未知状态估计与神经网络补偿的增强PID控制方法

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中国科学：信息科学 2023年第4期53卷 715-736页

作者：孙霄阳周平东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110819

PID控制一直是应用最广泛的工业控制技术.但是基本PID控制算法仅考虑了动态系统输入–输出的外部特性,缺乏对系统内部状态信息的运用,因而在控制非线性耦合动态系统时往往难以获得满意的控制性能.本文在不改变原有PID控制设置的基础上,... 详细信息

PID控制一直是应用最广泛的工业控制技术.但是基本PID控制算法仅考虑了动态系统输入–输出的外部特性,缺乏对系统内部状态信息的运用,因而在控制非线性耦合动态系统时往往难以获得满意的控制性能.本文在不改变原有PID控制设置的基础上,提出一种通过未知状态估计与神经网络控制补偿的增强PID (enhanced PID, En-PID)控制方法,可显著增强原有PID控制的性能.首先,采用扩展卡尔曼(Kalman)滤波技术对未知关键状态进行精确估计,并将状态估计值作为神经网络补偿控制器的输入,从而将基本PID控制算法并未使用的过程状态信息引入到控制输入;其次,采用K均值聚类算法求取历史输入数据的聚类中心,以此作为径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络补偿器隐含层的中心向量;构建关于控制误差熵的优化性能指标,采用梯度下降算法对神经网络补偿器输出层权值向量进行优化和修正;最后,将RBF网络求取的补偿控制输入与原有PID控制器的基本控制输入进行综合,并共同作用于实际被控系统,实现高性能控制.理论分析和污水处理过程控制实验验证了所提方法的先进性和实用性.

关键词：增强PID控制扩展卡尔曼滤波径向基函数神经网络控制补偿熵

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基于YOLO网络的车辆四点标定测距研究

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机械工程学报 2023年第10期59卷 226-235页

作者：梁忠超黄茁胡兴陈杰东北大学机械工程与自动化学院沈阳110819 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110819

精准且快速的车距测量是车辆实现自动驾驶和避障控制中不可或缺的数据依据之一,同时也是智能车辆安全行驶的必要环节之一。基于相机成像原理和Yolo only look once(YOLO)深度神经网络,提出一种快速且有效的单目相机测距方法,即四点标定... 详细信息

精准且快速的车距测量是车辆实现自动驾驶和避障控制中不可或缺的数据依据之一,同时也是智能车辆安全行驶的必要环节之一。基于相机成像原理和Yolo only look once(YOLO)深度神经网络,提出一种快速且有效的单目相机测距方法,即四点标定测距算法。这种方法将深度神经网络和测距算法结合,能够实现快速识别目标车辆并计算与本车的相对距离信息。在车辆目标识别方面,基于Common objects in context(COCO)数据集和YOLO网络模型下的训练权重,完成对与车辆检测框的提取。在相对距离信息获取方面,基于相机小孔成像原理建立动态的纵、横向相机测距模型;同时,建立YOLO网络检测框中像素坐标系与实际测距中世界坐标系的解析方程,提出一种快速四点标定测距法。最后,进行四点标定测距法和内参数标定测距法的实车对比试验,试验结果表明,相较于内参数标定测距方法,提出的四点标定测距法能够省去繁琐的内参数标定步骤,同时测量误差在25 m范围内降低了1%左右,保持了较高的测距精度。

关键词：车距测量神经网络自动驾驶

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信息能源系统的信-物融合稳定性分析

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自动化学报 2023年第2期49卷 307-316页

作者：王睿孙秋野张化光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

尽管信息物理系统的稳定性已经得到了广泛的研究,但大部分的学者皆关注于通信网络延时或攻击下的信息物理系统的稳定性问题,无网络通信的信息物理系统的信物融合稳定性分析策略亟待提出.其中,内嵌数字控制系统的并网逆变器系统是一种最... 详细信息

尽管信息物理系统的稳定性已经得到了广泛的研究,但大部分的学者皆关注于通信网络延时或攻击下的信息物理系统的稳定性问题,无网络通信的信息物理系统的信物融合稳定性分析策略亟待提出.其中,内嵌数字控制系统的并网逆变器系统是一种最简单、最典型的信息能源系统.同时,从效率的角度出发,逆变器的开关/采样频率总是选择尽可能低的频率,其势必产生系统固有延迟时间(控制理论中称为时间延迟).这种延迟时间往往容易引起系统的低频/次同步振荡,弱电网将加剧此现象.为此,提出一种信息能源系统的信-物融合稳定性分析技术.首先,基于柏德近似方法,建立了具有等效延迟时间的信息物理系统阻抗模型.该等效延迟时间由三部分组成,即信息/物理层的采样延迟时间、信息层的计算延迟时间和物理层的脉宽调制延迟时间,其有效地反映了信息-物理相互融合作用的影响.进而设计了稳定禁止区域判据,利用空间映射使开关/采样频率求解过程转化为Hurwitz矩阵辨识问题.在这些空间映射的基础上,最小开关/采样频率通过自适应步长搜索算法获得.最后,仿真和实验结果验证了该方法的有效性.

关键词：信息能源系统稳定性分析稳定禁止区域判据 Hurwitz矩阵自适应步长搜索算法

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端边云协同的苛性比值智能预报方法

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控制工程 2024年

作者：李玉超赵亮贾瑶张亚军柴天佑东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

溶出矿浆的苛性比值是氧化铝溶出过程表征质量、效率与消耗的运行指标，由于溶出矿浆成分频繁波动，目前使用的国外苛性比值检测仪表检测精度低，只能采用人工离线化验苛性比值，而化验结果的严重滞后导致无法实现苛性比值的自动控制，... 详细信息

溶出矿浆的苛性比值是氧化铝溶出过程表征质量、效率与消耗的运行指标，由于溶出矿浆成分频繁波动，目前使用的国外苛性比值检测仪表检测精度低，只能采用人工离线化验苛性比值，而化验结果的严重滞后导致无法实现苛性比值的自动控制，影响氧化铝产品质量。在分析氧化铝溶出过程动态特性的基础上，建立了由线性模型和未知非线性动态系统描述的苛性比值预报模型，将参数辨识与自适应深度学习相结合，提出了端边云协同的氧化铝溶出过程苛性比值智能预报方法，同时采用氧化铝生产企业的实际生产数据对所提方法进行应用验证，应用结果表明所提的智能预报方法可以实时、准确预报溶出过程苛性比值，为实现苛性比值的闭环优化控制提供条件。

关键词：苛性比值自适应深度学习端边云长短期记忆神经网络注意力机制

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