信息与控制

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• 水下高速仿生机器鱼的研究进展与分析

  邱玥, 陈明茹, 王旭, 黄永祥, 余国栋, 庄焱, 王常宇, 肖佳媚

  能实现高速运动的鱼类有许多与提高游泳性能有关的形态学适应特征，这对高速仿生机器鱼的研制具有重要借鉴意义。然而，在以往的研究中，对于鱼体形态效应的讨论较少。本文旨在分析高速游动鱼类的形态特征对仿生机器鱼设计的启发，探索提升仿生机器鱼高速游动性能的关键因素。通过梳理典型鱼类游动模式及其关键形态学特征，归纳出典型高速游动鱼类在体型流线化、推进模式高效化方面的形态学特征。系统地总结了当前高速仿生机器鱼在流体动力学优化与运动过程控制方面的主要研究成果，评估了不同推进方式、机械结构与游动性能的关系。结果表明，目前多款高速仿生机器鱼的游速能达到1 m/s及以上，最高游动速度可达到3.7 m/s，且已应用于多种实际场景；但各高速模型机普遍在推进效率、机动性与能耗控制等方面存在优化空间。此外，本文分析了高速仿生机器鱼在设计和控制过程中面临的材料结构轻量化、自主决策控制与动力协调等关键技术难题，并针对性地提出了发展方向和应用展望，以为后续高速仿生机器鱼的研制和应用提供理论支持与技术参考。

• 5G LAN赋能工业无线网络：架构、关键技术及未来方向

  许驰, 张帅, 屠雅春, 韩从菲, 陈晓光

  工业互联网与5G的创新融合发展面临着工业运营技术与信息通信技术深度融合的底层难题，导致广域5G网络难以满足现场级工业控制要求。5G局域网（LAN）打破标准5G的广域单播组网模式，创新实现了局域多播组网模式，成为工业无线网络的合适选项。为此，本文通过深入分析工业无线网络在异构任务高并发接入、确定性无线通信、多协议融合等方面的基本通信需求，系统梳理5G LAN的技术特点及演进情况，提出了基于5G LAN的工业无线网络架构，支持工厂级、企业级组网。进一步，提出了5G LAN工业无线网络的虚拟动态组网、超可靠低时延通信、数据链路层和网络层混合转发、广播和组播通信等关键技术，并搭建实验平台开展了系统级的实验测试。最后，探讨了5G LAN工业无线网络在独立自主部署、边缘智能增强、虚拟化控制内生融合、网络安全等方面的挑战及未来研究方向。

• 基于力误差及其变化率的改进自适应阻抗控制

  王晓波, 田建艳, 王守昌

  针对在地缸中对酒醅挖取过程中使用目前阻抗控制策略时存在接触瞬间接触力过大的问题，提出了一种基于力误差及其变化率在线调整阻尼系数的改进自适应阻抗控制策略。首先，针对接触力超调过大的问题，将自适应阻抗控制算法与PD（Proportional-Differential）控制思想相结合，即以力误差及其变化率作为输入设计了改进自适应阻抗控制律，通过实时调整阻尼系数，在减小力超调的同时，实现力跟踪。随后，基于李雅普诺夫稳定性理论，得到了系统稳定时的参数选取原则。最后，仿真和实验结果表明，本文提出的方法在保持低的力跟踪误差同时，能够有效减小接触阶段的力超调，提升机器人操作的稳定性。

• 基于扩张控制集的双三相永磁同步电机零共模电压有限控制集模型预测电流控制

  张会林, 卢强, 张建平

  针对双三相永磁同步电机的高共模电压问题，提出了一种基于扩张控制集和优化占空比调制的零共模电压有限控制集模型预测电流控制策略。首先，建立零共模电压矢量控制集。为了抑制谐波电流，采用虚拟电压矢量合成方法生成了6个基本虚拟矢量。在此基础上，为减小基波子平面电流跟踪误差，进一步合成了6个具有新方向的虚拟电压矢量，构建出包含12个虚拟电压矢量的扩张控制集。其次，采用锯齿载波调制法，通过在开关序列两端和中间插入零电压矢量，实现固定开关频率。最后，通过与现有抑制共模电压的双三相永磁同步电机模型预测电流控制算法进行仿真对比，验证了所提算法在共模电压抑制和电流跟踪精度方面的优势。

• 基于多目标蛾群算法的机械臂最优轨迹规划

  张琦, 罗海风, 阚江明

  为了提高绿篱修剪机械臂的效率和稳定性，以运行时间和关节冲击为优化目标，提出一种基于改进的多目标蛾群算法（improved multi-objective moth swarm algorithm，IMOMSA）的最优轨迹规划方法。根据机械臂结构形式，结合其可操作性选择路径点并进行插值拟合。在运动学约束下使用IMOMSA进行时间－冲击多目标优化，生成Pareto最优解集并通过模糊隶属函数选择最优解。该算法整合Pareto存档和拥挤距离机制以扩展单目标算法，并引入混沌初始化和对立学习（opposition-based learning，OBL）改进策略。通过两个算例将IMOMSA与经典多目标优化算法进行对比，在ZDT测试函数集中评估算法多样性和收敛性指标，在实际轨迹规划问题中验证算法有效性。最后得到的仿真结果显示，优化后的运行时间减少11.8%，各关节冲击指数下降5.98%至39.96%，IMOMSA在最优轨迹规划问题中的应用可提升绿篱修剪机械臂的效率与稳定性。

• 面向工艺路线发现的时间序列多视图聚类方法

  叶童, 王艳, 刘相, 纪志成

  在工业生产中，发现和提取典型工艺路线对于提升生产效率和质量控制至关重要。传统的工艺路线提取方法通常依赖相似度计算和聚类分析流程，在多视图数据适应性和计算效率上存在不足。本文提出了一种结合时间序列平滑性约束与自适应加权的多视图子空间聚类算法。该方法通过自适应权重调整不同视角的数据表现，结合动态时间规整对时间序列数据进行有效对齐，从而精确地提取工艺路线。在不同视角下，本文方法在多个真实数据集上展现出卓越的聚类性能，且有效应对时间序列的波动性和不确定性。实验结果表明，本文提出的方法能够有效提升聚类准确性，在处理复杂的多视角数据与时间序列特征方面具有显著优势，体现了在多视角与时间序列聚类分析中的创新性。

• 面向约束优化问题的聚类多目标狼群算法

  吴莉娟, 吕莉, 肖人彬, 吴烈阳, 王晖

  针对多目标狼群算法在寻优过程中存在的多样性不足、难以摆脱局部最优的问题，提出了一种面向约束优化问题的聚类多目标狼群算法（CMOWPA-C）。首先，通过融合自适应惩罚与自适应权衡模型，提出了一种将约束问题转化为无约束问题的新方法。然后，引入随机扰动因子，优化种群的移动步长，防止种群陷入局部最优。最后，采用K均值聚类算法对种群分组，根据种群距簇心的距离将种群划分为不同的类簇，确保每个簇心周围都有个体与之关联，增加种群的多样性。为验证算法性能，在基准测试问题上与9种新兴算法进行了比较，并在实际约束问题上与9种约束多目标进化算法进行了比较。结果表明，CMOWPA-C的多样性显著提升，且能有效地避免局部最优。

• 基于变量筛选的关键工艺质量指标预测

  赵飞, 王艳, 马浩, 王团结, 戴翠红

  为提高连续工业过程关键工艺质量指标预测的准确性，提出了一种结合变量选择、深度特征提取和时序分析的工业质量预测新方法。首先，利用基于K近邻条件互信息的变量选择方法，从高维、冗余的数据中筛选出与质量变量高度相关的关键工艺变量；然后，采用改进的深度自编码器对筛选后的变量进行特征提取，并将原始特征与提取的深层特征进行融合，构建增强的特征集，通过引入正则化项增强了模型的鲁棒性和泛化能力；最后，利用长短期记忆网络构建质量预测模型，充分捕捉数据中的时间依赖关系。在3个工业案例的验证中，所提出的方法均获得较高的预测准确度，且在不同案例下表现出较低的预测误差和较小的输出波动幅度，表明其对连续工业过程具有一定的适用性。

• 基于混沌增强多策略大鹅优化算法的机器人全局路径规划

  刘俊毅, 付青

  针对新兴的大鹅优化算法（GOOSE）在全局搜索能力上存在不足、易陷入局部最优的问题，提出了一种改进的GOOSE算法（IGOOSE）。IGOOSE通过融合混沌映射和精英反向学习策略提升种群多样性，从而增强全局搜索能力；采用非线性正弦Alpha控制函数以避免早熟收敛，同时引入混沌随机Lévy飞行策略来提升高维搜索效率。为平衡局部和全局搜索能力，IGOOSE结合改进的柯西逆累积分布函数与黄金正弦策略，加快了算法的收敛速度并提升了局部开发能力；此外，通过最优爆炸粒子策略有效避免陷入局部最优，并通过去冗余点策略进一步优化路径规划。仿真实验结果显示，IGOOSE算法在2维平面长度和3维飞行路径中表现出显著优势：相比GOOSE，最短路径长度缩短了6.31%，平均路径长度减少了7.53%，稳定性提升了34.72%，验证了其在复杂环境中的实用性。

• 基于输入整形与滑模控制的钢包车液体晃动抑制方法

  刘宏杰, 周红军

  针对以钢水运输过程为代表的欠驱动系统中，系统参数的不确定性及外界干扰等因素严重影响了系统的稳定性和安全性的问题，提出了一种基于输入整形与粒子群优化（PSO）滑模控制相结合的复合控制策略，以有效抑制液体晃动并增强系统的鲁棒性。首先，将液体晃动现象建模为单摆系统，推导出其等效动力学模型，为准确刻画晃动特性提供理论依据。然后，设计输入整形器，优化输入信号以减少系统的过渡振荡，从而改善瞬态性能。在此基础上，引入滑模控制，设计鲁棒控制器，以增强系统对非线性特性、模型不确定性及外部扰动的抗干扰能力。为进一步提升控制器性能，采用粒子群优化算法对控制器参数进行整定，确保系统在不同工作条件下的稳定性和控制精度。通过与传统PID控制、超螺旋滑模控制的仿真对比，输入整形PSO滑模控制实现了系统的快速平稳响应，稳定时间从PID控制的20 s缩短至1.5 s（缩短了约92.5%），且最大晃动幅度从PID控制的0.083 m减小到0.026 m，相比于超螺旋滑模控制的0.072 m也有明显改善，从而验证了所提出的复合控制策略在抑制晃动、提高系统的稳定性方面具有显著优势。