信息与控制杂志

信息与控制杂志2021年第6期

• 基于去噪自编码器的故障隔离与识别方法

  王浙超, 曾九孙, 谢磊, 陶银罗

  针对现有基于自编码器（AE）的过程监测方法在故障隔离和识别方面存在的缺陷，提出了一种基于去噪自编码器（DAE）的故障隔离与识别方法，其主要思路是通过在DAE的优化目标函数中引入未知的故障子空间实现故障的隔离和识别.考虑到故障的特性，引入了l1正则化项以实现稀疏隔离，并设计了基于自适应矩估计（ADAM）的优化问题求解方法.与传统方法相比，基于去噪自编码器的故障隔离与识别方法在非线性过程故障诊断中具有更好的效果.在Tennessee Eastman（TE）过程和高炉炼铁过程中的应用验证了所提出方法的可行性.

• 基于模糊预测与扩展卡尔曼滤波的野值剔除方法

  李宇峰, 章政, 黄卫华, 余晨雨, 张舰栋, 陶卓, 何佳乐

  针对基于微机电系统无人机的野值的辨识和处理，设计了一种基于模糊预测与扩展卡尔曼滤波（EKF）的野值剔除方法.首先，将角速度模长引入梯度下降法中，通过动态调整梯度步长，提高模糊预测量的精度，有效避免模糊预测时对阈值依赖性较高及野值剔除后造成的数据点丢失；其次，以新息作为野值的判别准则，利用加速度计测量值信任度因子调整新息判别阈值，从而剔除观测传感器的野值；然后，通过共轭梯度法将模糊预测值转化为姿态四元素重新修正卡尔曼滤波的状态估计.最后，基于所搭建的共轴双桨无人机实验平台系统验证所提算法的有效性.实验结果表明：在共轴双桨无人机悬停、强机动情况下，所提算法能保证共轴双桨无人机的稳定飞行，有效提高共轴双桨无人机的姿态跟踪精度和稳定性.

• 基于线性二次规划的自动泊车的控制方法

  钱炎, 王兆强, 李培兴, 梁威, 卢晨晖

  针对自动泊车辅助系统中的规划路径曲率不连续，导致车辆原地转向的问题，采用逆推法，根据车身结构和周围环境约束，确定了控制点，利用贝塞尔曲线的性质设计出一条曲率连续且无碰撞的参考路径.为了提高自动泊车的可靠性，根据离散线性二次规划的原理，设计一个结合前馈控制和反馈控制的跟踪控制器.在Simulink和CARSIM中的仿真结果验证了该方法的可行性，表明提出的方法在泊车位尺寸合适的情况下能有效的跟踪参考路径，误差在可接受的范围内.

• 基于神经网络的多柔性梁耦合结构振动控制

  邱志成, 杜佳豪

  针对一种多柔性梁耦合结构进行研究，搭建了多柔性梁耦合结构实验平台，采用激光位移传感器对残余振动信号进行测量，并建立了有限元模型.为抑制其产生的残余振动，借助了神经网络的拟合效果，设计了神经网络控制器，包括了预测网络与控制网络.预测网络为长短时记忆（LSTM）神经网络，控制网络为反向传播（BP）网络，网络经过离线训练，并在线使用反向传播进行权值更新.通过仿真与实验，表明LSTM网络具有很好的预测作用，验证了神经网络控制器的有效性，总体上能更快抑制振动.

• 基于Katz维数的改进谱减算法

  刘炜杰, 安桐, 张涛

  针对传统谱减算法在低信噪比情况下的性能不佳的问题，提出了一种基于Katz维数的改进谱减算法，利用一种新的动态调整过减因子α的策略实现对谱减法的改进，提升了算法性能.实验结果表明，相比于传统谱减法、小波变换法及谱减结合小波变换的语音增强法，所提算法在信噪比、主观感知质量和可懂度三个方面都得到了提升.

• 基于高次指数平滑动态边界限制的深度学习优化算法

  张珂, 杨歆豪, 张嘉慧, 倪俊芳

  针对自适应算法存在的不收敛问题，提出了一种Adam改进算法.通过引入多个超参数，并进行多次指数平滑，来弥补一次指数平滑的不足.此外，对二阶动量计算加以修正，预防了二阶动量数据发生不良的波动，从而达到平滑非预期的大学习率的效果.分别在Resnet模型和Densenet模型上对cifar10和cifar100数据集进行了对比实验.从实验可以看出，所提算法适用于不同的模型结构和不同数据集，与Adam算法相比，其准确率平均提升了1.3%，同时为收敛问题提供了一种有效的解决方案.

• 带有对称约束切换线性系统的结构可控性

  刘培元, 熊军林

  结构可控性是对传统动态系统可控性概念的推广，它基于系统矩阵中非零项的互连关系，在不依靠具体系统参数的前提下，通过结合图论知识，给出系统可控性的判据.不同于过去大多数研究中非零元素相互独立的前提假设，本文研究了带有对称约束切换线性系统的结构可控性问题.本文推广了茎、芽以及仙人掌等在无向图上的定义，讨论了结构可控性在系统中的广义性.结合联合无向图的定义，给出带有对称约束的切换线性系统结构可控的几何判据.

• 全动力学约束的机器人高效时间最优轨迹规划

  赵志强, 朱志红, 周星, 黄石峰, 李岩

  针对当前机器人时间最优轨迹规划算法存在的求解效率低、约束不完整等局限性，提出了一种改进的基于可达性分析的时间最优轨迹规划算法.该算法基于路径离散化将整个规划问题转化为多阶段迭代求值问题，求解效率高；由于考虑了包含摩擦在内的全动力学约束以及运动学约束，算法求得的结果在保证时间最优的前提下更为符合机器人实际运动性能.数值仿真实验证实了本算法的可行性和求解高效性.

• 基于生物激励神经网络的室内实时激光SLAM控制方法

  向玉云, 黄铝文

  传统RBPF（Rao-Blackwellised particle filter）-SLAM（simultaneous localization and mapping）在机器人室内导航过程中因里程计读数产生的累计误差使得机器人定位和建图的精度大大降低，且传统的路径规划方法在突发环境中的动态避障效果差、实时性低.针对这一问题，提出了一种基于生物激励神经网络（biological inspired neural network，BINN）的室内实时激光SLAM控制方法，结合了RBPF-SLAM的高计算效率、高精准性与BINN的实时动态避障特性.首先在RBPF-SLAM抽取新粒子的过程中用机器人当前时刻与前一时刻的位姿差代替里程计读数作为建议分布函数的输入.然后使用BINN在动态突发环境中进行实时路径规划及避障.最后，在动态实时路径规划中利用BINN再次定位机器人，校准机器人的位姿.仿真和实际实验结果表明，基于BINN的室内实时激光SLAM控制方法的定位误差小于10%，建图误差小于9%，且规划的路径质量与传统的A*和Dijkstra算法相比，BINN算法规划的路径长度、转折次数及规划时间分别减少了7.09%、14.29%、6.97%，有效地提高了室内导航控制的定位和建图精度及动态规划的实时性.该方法同样适用于无人驾驶和物流运输等领域.

• 基于姿态估计的护具佩戴检测与动作识别

  吴胜昔, 咸博龙, 冒鑫鑫, 顾幸生

  护具佩戴检测和动作识别是智慧安监系统中的一个重要环节.针对传统并行识别方法准确率低且实时性不高的问题，提出了一种基于姿态估计的并行识别方案，利用一种基于距离和匈牙利算法的数据交互方法，将人员躯干和护具进行匹配，快速并行实现了护具佩戴检测与动作识别.并行识别方案利用深度可分离卷积，对Openpose模型的参数进行压缩，使Openpose模型轻量化，提高了该模型姿态估计的实时性，并提出了一种结合姿态信息的四边形检测法，解决了未佩戴护具（手持安全帽）的误判问题.在实时检测实验中，并行识别方案的手持安全帽的误判率下降29.3%，系统的整体准确率达到93.5%；改进后的Openpose模型的速度比原模型每秒提升12帧，为原模型的2.2倍.实验结果表明，所提的并行识别方案准确度高，且实时性强，满足实际护具佩戴检测和动作识别的需求.

• 基于改进灰狼算法优化核极限学习机的锂电池动力电池荷电状态估计

  赵超, 王延峰, 林立

  动力电池荷电状态（SOC）是电动汽车电池管理系统（BMS）的一个重要技术指标，针对锂电池SOC难以精确估算的问题，提出一种基于改进灰狼算法（IGWO）优化核极限学习机（KELM）的SOC估计方法.为了克服标准GWO算法存在早熟收敛、易陷入局部最优等缺陷，算法首先采用混沌映射和反向学习策略产生初始灰狼种群，其次引入收敛因子非线性调整机制来提升算法的整体收敛速度，最后利用高斯变异及贪婪选择算子更新最优解位置，以降低算法陷入局部极值的概率.通过5个标准测试函数的仿真实验证明了该算法具有更好的寻优能力.利用IGWO算法对核极限学习机的参数进行寻优，并建立起基于KELM的电池SOC估计模型，分别采用美国城市动态循环驱动工况（UDDS）模拟工况下数据和恒流放电实验数据进行仿真研究，结果表明本文所提的方法估算效果优于ELM、KELM、GWO-KELM、扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF），对锂电池系统优化管理具有指导意义.

• 认知—运动康复医疗机器人应用设计

  张宇, 刁亚楠, 梁升云, 叶超翔, 周艳霞, 赵国如

  脑神经损伤及认知衰退人群存在运动能力下降、言语功能退化、跌倒风险增大等问题，目前的功能康复机器人主要关注于被动训练，运动康复效果不佳.设计了一款新型认知运动康复机器人，开发其“感知—认知—运动”多模态智能感知交互功能.采用Pepper机器人搭建了一个集认知、运动康复训练为一体的康复机器人系统：首先，设计了多模态的智能感知及交互系统，实现了与患者的视听触觉交互和言语训练；其次，利用机器人声呐、激光和视觉实现实时地图构建及人体追踪；最后，将深度学习方法应用到机器人上，实现了基于机器人视觉的人体姿态识别，为下一步通过视频图像判别人体稳定性提供了可行性方法.实验结果显示设计的康复机器人系统在认知运动协同康复训练过程中具有正作用，该研究初步证明了智能机器人在医疗辅助康复训练上的可行性，被期望未来用于居家及临床上的认知运动协同康复.

• 基于稳态视觉诱发电位和注意力脑电的混合脑机接口系统

  刘志民, 姜旭, 化建宁

  针对注意力脑电信号的多分类研究、脑机接口系统的实验范式扩展等问题，设计了一种基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）和注意力脑电的混合脑机接口系统.首先，对注意力脑电的多级分类进行探索，设计了融合空间注意和脑力任务的注意力范式，改善注意力脑电的分类性能.脑机接口实验中，使用α波阻断信号实现SSVEP和注意力诱发界面的切换；SSVEP信号用于控制机器人的运动；注意力分级用于改变机器人的运动速度.实验招募了10名被试进行脑机接口系统的实验，实验结果显示，注意力信号的三分类正确率达78.2%；被试控制机器人到达目标位置的正确率可达100%.

• 三相PWM整流器预测直接功率控制

  蒋文睿, 郑志聪

  针对三相PWM（pulse width modulation）整流器预测直接功率控制（predictive direct power control，PDPC）策略中，数字处理过程存在的延迟问题，设计两步预测方法消除延迟，并设计反馈校正环节对传统PDPC策略中参考功率不准确的问题进行修正，消除实际功率与参考功率之间存在的偏差.另外，在三相PWM整流器中，网压传感器使整个系统变得更复杂且耗费成本，因此采用改进型二阶广义积分器（second-order generalized integrator，SOGI）产生同频率的正交信号估算电网电压，并将基于改进型SOGI的无网压传感器算法应用于优化后的PDPC策略中.在仿真平台对所提方法进行仿真，结果表明所提方法消除了功率跟踪偏差，准确估算了电网电压.通过对比传统与优化后的PDPC策略仿真结果，验证了所提方法的有效性.