信息与控制杂志

信息与控制杂志2019年第3期

• 一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法

  杨阳, 丁家满, 李海滨, 贾连印, 游进国, 姜瑛

  如何在海量不确定数据集中提高频繁模式挖掘性能是目前研究的热点.传统算法大多是以期望、概率或者权重等单一指标为数据项集支持度，在大数据背景下，同时考虑概率和权重支持度的算法难以兼顾其执行效率.为此，本文提出一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法（UWEFP），首先，为了同时兼顾数据项的概率和权重，计算一项集的最大概率权重值并进行剪枝；然后，为了减少对数据集的多次扫描，结合Spark框架的优点，设计了一种具有FP-tree特征的新颖的UWEFP-tree结构进行模式树的构建及挖掘；最后在Spark环境下，以UCI数据集进行实验验证.实验结果表明本文的方法在保证挖掘结果的同时，提高了效率.

• 基于启发式机制的改进蚁群算法

  朱艳, 游晓明, 刘升

  针对蚁群算法在求解最短路径问题时收敛速度慢，容易陷入局部最优解的问题，提出基于启发式机制的改进蚁群算法.在蚁群系统（ant colony system，ACS）算法基础上通过候选节点到目标点的距离动态调整启发函数，提高收敛速度；算法陷入局部最优时，引入惩罚函数，使当前最优路径上的信息素快速下降而降低蚂蚁下一次搜索正反馈的影响，避免算法陷入局部最优.仿真实验表明，在复杂环境中，包括终点处存在凹形障碍物时，该算法在解的质量和收敛速度上都显示出了良好的性能.

• 复杂网络的事件驱动故障估计

  张丹, 刘洋

  针对一类非线性耦合的复杂网络系统，提出了一种基于复杂网络估计器的近似最优故障估计方法.首先将复杂网络的状态与故障进行增广，然后对增广后的状态和故障进行了联合状态估计.为了处理多信号传输可能发生的数据冲突，采用了事件驱动的方法使复杂网络的输出传输至远程估计器.通过递推矩阵方程方法给出了估计误差协方差矩阵的上界，并通过设计估计器参数使得该上界在迹的意义下最小.最后，通过仿真例子验证了所提联合估计方案的可行性和有效性.

• 基于改进飞蛾扑火优化算法的MIMO雷达相位编码信号集设计

  王娇, 李琦, 高军萍, 李怡, 王彤

  提出一种MIMO雷达相位编码信号集设计方法，该方法对飞蛾扑火优化算法进行改进，利用改进的飞蛾扑火算法优化相位编码信号集，提高其正交性.在改进方法中，增加对火焰的更新过程，使火焰不仅能够保存最优飞蛾位置还具有搜索最优解的功能.优化过程以自相关函数旁瓣峰值和、互相关函数峰值和，以及自相关函数旁瓣能量、互相关函数能量作为算法适应度函数.仿真实验结果表明，改进方法明显提高了飞蛾扑火优化算法的收敛速度和收敛精度，且优化得到的信号集具有较低的自相关旁瓣值和互相关值.

• 基于一维卷积自编码器—高斯混合模型的间歇过程故障检测

  王硕, 王培良

  传统基于数据驱动的间歇过程故障检测方法往往需要对数据的分布进行假设，其模型多阶段划分不精确，导致故障检测率受到影响.对此提出一种基于一维卷积自编码器—高斯混合模型（One dimensional convolution-auto encoder-Gaussian mixture model，1DC-AE-GMM）的检测新方法.该方法不需要对原始数据进行假设，首先对原始数据进行等长和缩放处理，并以最小重构误差的原则在具有卷积和多个中间层的深层神经网络上进行训练，以非线性的方式自动、精确地进行阶段划分和特征提取；然后在网络的编码层上建立高斯混合模型并进行聚类，在提取特征的同时大大减少了建立模型的计算量；最后结合马氏距离提出全局概率检测指标，实现故障检测.通过在一类半导体蚀刻过程的仿真实验，结果表明该方法可以有效地提高故障检测率.

• 基于ADP的导引控制一体化全状态受限反演控制

  吴翔, 刘春生, 孙景亮

  针对导引控制一体化设计中状态受限及非线性最优问题，提出了一种结合反演控制与自适应动态规划（ADP）技术，考虑全状态受限的新型导引控制一体化设计方法.首先，将状态受限的严格反馈系统通过坐标变换转化为非状态受限系统.然后，采用前馈反演控制与反馈最优控制相结合的设计思路，利用ADP技术在线求解非线性HJB方程得到最优解.最后通过李亚普诺夫理论证明了系统的闭环稳定性与所有信号的一致有界性.与传统方法的对比仿真验证了该设计方法的可行性与优越性.

• 具有双通道数据包丢失的Delta算子系统故障检测

  张端金, 张银双

  研究同时存在双通道数据包丢失和时变时延的Delta算子网络控制系统（NCSs）故障检测问题.假定数据包丢失发生在控制器到执行器、传感器至控制器的数据传输过程中，并且利用两个相互独立的伯努利随机变量描述是否发生丢包.将上述的NCSs建模为网络切换系统，提出任意切换律下故障检测滤波器的设计方法.利用线性矩阵不等式（LMIs）方法、Lyapunov-Krasovskii泛函和平均驻留时间等得出所考虑的网络切换系统具备指数均方稳定性的充分条件.证明了所用的网络切换系统满足H∞性能，并推导出了滤波器参数的显式表达.数值仿真结果验证了所提方法的有效性.

• 稀疏高斯厄米特PHD机动多目标跟踪算法

  张文, 赵宣植, 刘增力, 金文骏

  针对基于概率假设密度（probability hypothesis density，PHD）的非线性机动多目标跟踪精度低、滤波发散、目标数目估计不准确等问题，提出一种基于交互式多模型的稀疏高斯厄米特PHD算法.该算法在PHD滤波器下，采用稀疏高斯厄米特方法对目标进行状态预测和量测更新，构造一种稀疏高斯厄米特PHD滤波器；然后将交互式多模型算法融入稀疏高斯厄米特PHD滤波框架中，解决了目标机动过程中运动模式不确定的问题.仿真结果表明该算法能对机动多目标进行有效的跟踪，相比交互式多模型不敏卡尔曼PHD等滤波方法具有更高的状态估计精度，且目标数目估计更准确.

• Femtocell网络的鲁棒议价博弈功率控制

  叶成荫, 梁炜, 郑萌

  针对具有不完美信道状态信息的Femtocell双层网络，为了保证网络效用最大化、最小服务质量要求及Femtocell用户之间的效用公平，提出了基于议价博弈的鲁棒功率控制方案.在保证宏小区用户正常传输情况下，考虑到Femtocell家庭用户的最小服务质量要求，将Femtocell网络的鲁棒功率控制问题转化为议价博弈功率控制问题.为了保证Femtocell家庭用户之间的公平性，给出了Kalai-Smorodinsky（K-S）议价博弈解，证明了议价博弈解的存在性和唯一性，并提出了一种基于二分查找算法的分布式鲁棒功率控制方案.仿真结果表明，所提出的算法不仅具有较好的收敛性能，而且能够较好地保证用户之间的公平性.

• 分层离散事件系统的不透明性

  刘富春, 严飞, 赵锐, 崔洪刚

  针对离散事件系统（DES）的不透明性问题，结合具有分层（hierarchical）结构的自动机模型，提出了分层离散事件系统的不透明性.对分层离散事件系统进行标准化，给出了分层离散事件系统不透明性和K延迟不透明性两个概念.为了对分层离散事件系统的两种不透明性进行验证，分别构造了两种相应的不透明性验证器，得到了关于不透明性和K延迟不透明性的充分必要条件，并对构造不透明性验证器的复杂度进行了分析.

• 面向工业控制系统终端的轻量级组认证机制

  尚文利, 杨路瑶, 陈春雨, 尹隆, 曾鹏, 刘周斌

  针对当前国内工控系统中普遍缺乏认证能力的现状，本文结合无证书签名和传统信息安全中的群组认证提出了一种面向工控终端的轻量级组认证机制，针对传统信息安全中的身份认证技术进行改进，实现工控系统中多机协作场景下对多台PLC进行同时认证.基于本方案实现的可信PLC设备采用嵌入式处理器和安全处理单元的结构，在数据传输时采用PCIE协议传输，替代了传统的网络接口的数据传输，确保网络数据不会外泄，最大程度上保证了数据的安全性.验证表明，本文提出的轻量级组认证机制减少了认证过程的计算量和通信开销，能够解决控制系统中身份认证机制存在的终端计算能力有限等问题.

• 永磁同步电机电流传感器故障诊断及容错控制

  林京京, 沈艳霞

  电流传感器对永磁同步电机矢量控制系统的稳定性和安全性十分重要.为实现电流传感器的故障诊断及其容错控制，提出了一种简单的逻辑判断策略，该策略基于αβ相电流构造3个故障判断因子以实现故障判断，一相电流传感器故障时，根据基尔霍夫定律重构电流；两相以上故障时，基于李亚普诺夫稳定性定理设计自适应反推观测器进行电流估计，以确保系统稳定运行.在低速和高速运行状态下分别进行了仿真和实验，证明了该策略能够快速诊断故障、准确判断故障相，并基于逻辑判断策略稳定地重构电流，具有较高的可行性和可靠性.

• 机器人串联弹性关节驱动器的刚度控制方法

  林光模, 赵新刚, 韩建达, 刘光军

  机器人关节的柔顺性在人机协作过程中具有重要作用，然而固定的关节柔性无法满足动态变化的人机协作需求，因此对机器人的关节驱动器提出了具有刚度调节能力的要求.本文采用阿基米德螺旋线平面涡卷弹簧作为机器人关节的柔性元件，并提出一种可用于具有固定刚度的串联弹性驱动器的刚度控制方法.根据关节刚度的定义，将测量得到的弹簧输出端角度用于计算弹簧的输入端转角，使得机器人关节驱动器的等效刚度可以被调整到所期望的大小.该方法以电机位置控制为内环，关节刚度控制为外环，简化了控制器设计，并实现了解耦控制.对所设计的刚度控制器进行了分析.最后在自主设计的单自由度薄型串联弹性驱动器实验平台上进行了刚度调节实验，包括刚度的双向阶跃、零刚度和正弦变化的刚度，实验结果表明关节等效刚度能准确跟踪期望值，验证了该方法的有效性.

• 考虑震后道路可靠性的多目标应急调度问题研究

  李巧茹, 范忠国, 田晓勇, 王京京, 崔洪军

  针对重大自然灾害应急物资调度决策问题，提出一种考虑灾后道路可靠性的多目标优化应急调度模型，以最长车辆行驶时间最小、最小车辆行驶路径可靠度最大和系统物资未满足度最小为目标函数，采用第二代非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）和加权遗传算法（GA）进行求解，并对求解目标函数结果进行对比分析.以“汶川地震”为仿真算例，结果表明：在多目标应急调度问题上，NSGA-Ⅱ各目标最优解均优于加权GA算法且收敛速度更快，验证了该应急调度模型的有效性.

• 基于实例迁移的数据流分类挖掘方法

  刘三民, 刘余霞

  为解决数据流分类过程中样本标注和概念漂移问题，提出了一种基于实例迁移的数据流分类挖掘模型.首先，该模型用支持向量机作学习器，用所得分类模型中的支持向量构建源领域，待分类的当前数据块为目标域.然后，借助互近邻思想在源域中挑选目标域中样本的真邻居进行实例迁移，避免发生负迁移.最后，通过合并目标域和迁移样本形成训练集，提高标注样本数量，增强模型的泛化能力.理论分析和实验结果表明，所提方法具有可行性，相比其它学习方法在分类准确性方面更具优势.