信息与控制杂志

信息与控制杂志2025年第2期

• 可穿戴腰椎外骨骼研究现状及关键技术分析

  唐欣尧, 刘晓宜, 王旭鹏, 郝雨阳, 张心怡

  有效支持手工搬运(manual material handling，MMH)工作中劳动者降低职业性肌肉骨骼疾病(Work-related MusculoSkeletal Disorders，WMSDs)，尤其是下背痛(low back pain，LBP)的风险，是外骨骼助力技术的一个重要应用方向。本文系统地梳理了动力型、无动力型和准被动型三类腰椎助力外骨骼的研究现状与关键技术。通过对机械结构、驱动方式、人机交互及舒适性等方面的分析，揭示了各类型外骨骼的设计特点及应用适配性。结果表明，动力型外骨骼在助力性能和人机协调性方面表现优越；无动力型外骨骼以轻便性为优势，适用于短时低负荷任务；准被动型外骨骼通过结合能量回收机制，实现了适度助力与节能的平衡。本文明确了当前研究中存在的助力性能优化、人机交互适配性提升等关键问题，提出了基于智能材料与先进控制策略的设计建议，确定并讨论了目前研究中存在的问题和发展前景，为未来腰椎助力外骨骼的研发提供了理论基础与实践指导。

• 面向信息物理生产系统的虚拟控制器研究综述

  王亦卿, 夏长清, 金曦, 许驰, 张艳珠

  工业4.0时代，制造模式逐渐向柔性化和定制化发展，传统可编程逻辑控制器(programmable logic controller，PLC)基于预设指令的离线配置方法难以适用，以虚拟控制器(virtual Programmable Logic Controller，vPLC)为代表的新一代控制器凭借其灵活性和可扩展性等优势逐渐成为学术界与工业界的研究热点。为此，本文以vPLC为对象，围绕工业场景中系统架构、实时性、可扩展性等核心指标，从信息技术(Information Technology，IT)与运营技术(Operational Technology，OT)融合的角度展开综述，分析了控制器的发展历程与内在技术需求、vPLC关键技术的实现与优化方法及其在赋能行业应用。在此基础上，进一步挖掘信息物理生产系统(cyber-physical production systems，CPPS)架构下vPLC构建的共性方法，包括vPLC的结构实现、软硬件平台分析及影响vPLC性能的关键技术等。最后，为验证vPLC技术在工业应用中性能指标的可满足性，对时延、抖动等工业核心指标进行了实验测试与分析，为vPLC研究提供理论与技术支撑。

• 智能优化算法自动设计综述

  蚁文洁, 刘婷婷, 牛奔

  智能优化算法已成功应用于求解复杂困难的组合优化问题。然而，这些算法往往依赖不同领域专业知识进行手动设计，且通常在解决特定的问题实例后便不再使用，造成计算资源的浪费。因此，自动算法设计逐渐成为智能优化算法领域的研究热点。本文系统性地综述了智能优化算法的自动设计方法。首先，采用文献计量学方法分析相关文献发表情况和关键词聚类情况，分析研究发展趋势并划分出自动算法调参、自动算法选择和自动算法组合3个热门研究主题；其次，清晰界定了这3种自动化方式的定义、算法框架及应用场景，总结现有自动化方式和框架的优缺点，并分析它们在不同问题场景中的适用性；最后，给出自动算法设计的未来研究展望。

• 基于冲突避免的无人船编队队形重构规划算法

  王忠泽, 肖金超, 王伟涵, 熊俊峰

  针对无人船(USV)编队中忽视任务点分配导致的点冲突和未充分考虑欠驱动运动学模型导致的边冲突问题，深入分析并形式化地建模队形重构问题，提出了创新的解决方案。对于点冲突，设计了队形解算规则，并结合任务分配算法，规划出无冲突的目标点集合。面对传统轨迹规划算法规划出的分段线性路径无法被欠驱动无人船顺利执行所产生的边冲突问题，引入了实际船舶模型的约束和最小轨迹单元的概念。与其他研究中的算法进行比较，并在仿真环境及实际场景中进行验证，对冲突性进行细致分析。实验结果显示，在非复杂水域环境下，所提算法相比基准算法展现出明显的优势，并且在实际操作过程中未发生任何冲突。这些结果有效地证明了所提算法的高效性和可靠性。

• 多尺度特征深度学习的未知工控协议分类方法

  李新春, 杜昕宜, 许驰, 李琳, 张蕾, 张鑫

  工控协议种类多、规范未知、分类难是实现工控系统互联互通、保障信息安全所面临的核心难题。为此，提出了一种多尺度特征深度学习的未知工控协议分类方法。首先，考虑工控协议头部字段关键信息密集的特点，提出了字节与半字节相结合的多尺度工控协议特征提取方法，实现无先验知识情况下的特征提取。进一步，利用头部字段中特征字节不一致的特性，提出特征自动标记方法，动态更新协议特征集合。在此基础上，设计了具备堆叠门控循环单元的1维卷积神经网络，提出了深度学习分类方法，保障协议分类的实时性。在公开数据集上的对比实验表明所题方法的准确率和精度均可达到99.5%以上。

• 多UAV和NOMA赋能的IoT数据采集系统中资源分配

  岳士博, 唐睿, 张睿智, 马辽, 刘佳, 刘川, 庞川林

  为提升多无人机辅助下非正交多址接入(NOMA)赋能的物联网(IoT)数据采集系统中传输性能，联合调控用户关联、UAV 3维布局、解码排序和功率控制并在概率性信道模型下最大化所有IoT设备的比例公平和速率。针对原混合整数非凸规划问题，提出了一种基于交替优化算法的资源分配机制并分别采用分式规划理论、神经动力学理论和凸优化理论求解关于单一资源分配变量的子问题。仿真结果表明，相较于已有基于K-means算法的机制，所提机制提升了9.60%的传输性能；相较于全局最优机制，所提机制大幅降低了99.33%的运算时间且仅损失0.26%的优化性能。

• 基于非线性特征融合的太赫兹热障涂层脱粘缺陷量化方法

  曹丙花, 孙江龙, 潘金平, 李欣倩, 范孟豹

  热障涂层(Thermal Barrier Coating，TBC)被广泛应用于航空发动机的叶片防护上，但恶劣的服役环境导致TBC内部不可避免地产生脱粘缺陷，太赫兹成像技术的发展为TBC的服役安全提供更高质量的保障。特征融合成像能够提高成像效果，但线性特征融合方法难以表征不同特征数据之间内在联系。针对这一问题，提出一种基于非线性特征融合的太赫兹热障涂层脱粘缺陷量化评估方法。首先，提取涂层脱粘缺陷太赫兹信号的单一特征参数进行成像，并采用图像质量评价指标选取高质量特征参数组成高维数据集；然后，采用拉普拉斯特征映射对高维特征数据进行处理，融合隐藏在太赫兹特征之间的内在低维流形特征，用于热障涂层脱粘缺陷的成像；最后，采用区域生长算法对特征融合成像结果进行图像分割，实现缺陷面积的量化评估。与其他文献方法相比，所提方法的缺陷成像质量更优，本文方法成像结果的图像标准差、平均梯度与能量梯度比指标最优的单一特征成像结果分别提高了57.8%、37.7%和33.2%，且缺陷面积识别准确率高达87.2%。

• 考虑全状态约束和扰动的机械臂神经网络控制

  艾文旭, 姜勇, 潘新安, 王洪光

  针对具有全状态约束、有界未知扰动和动态不确定性的机械臂跟踪控制问题，本文利用正切型障碍李雅普诺夫函数，提出了考虑全状态约束和有界扰动的机械臂自适应神经网络控制。位置误差采用时变约束，速度误差采用静态约束。在虚拟控制设计中引入时变类比例-积分(PD)项，加快了系统的响应速度。考虑并抑制机械臂末端搬运物体而未固定好的有界扰动，采用自适应神经网络来处理机械臂系统的不确定性，即使在外部扰动和未知动态下也能保证满足预定义的状态约束。引入摩尔-彭罗斯逆并基于李雅普诺夫理论证明闭环系统信号最终有界。对比仿真结果表明了所提方法响应速度快、跟踪误差小、鲁棒性强的优越性。在Franka Emika Panda机器人上的实验结果验证了所提方法的有效性。

• 基于不确定性感知探索的近端策略优化算法的无人机辅助移动边缘计算与缓存优化

  谢键, 于思源, 张旭秀

  针对传统边缘计算和缓存技术在处理计算密集型和延迟敏感型任务时的不足，提出了一种以无人机(UAV)为核心的主动边缘计算与缓存优化方案。利用UAV主动感知车辆需求，结合二分类数学模型和Hawkes模型，提高对道路车辆需求预测的准确率。将上述问题用马尔可夫决策过程描述，通过对PPO (Pronimal Policy Optimization)算法进行改进，提出了不确定性感知探索的近端策略优化(UAE-PPO)算法，对边缘缓存与卸载进行优化。UAE-PPO算法在Actor网络中集成了不确定性感知探索和动态调整探索策略的方法，结合了自适应衰减clip参数和L2正则化技术，显著提升了模型的稳定性和泛化能力。仿真实验表明，对比传统PPO算法，所提算法奖励收敛速度提高了28.6%，奖励值提高了6.3%。

• 基于轻量模块化设计的水下图像增强方法

  牛奔, 李亿平, 周天薇, 高宏伟

  水下成像技术面临着由于光线吸收和散射而导致的对比度降低和色彩偏移的挑战，这些问题在海洋和水下环境中的图像依赖应用中尤为明显。为了克服传统方法的局限性，本研究设计了一个轻量模块化水下网络，称为LMUW-Net (Lightweight Modular Underwater Network)，旨在提高水下图像的视觉质量和色彩真实性，同时避免显著增加网络复杂度。该框架首先通过基础特征提取，获得并增强水下图像的结构特征。然后，结合红绿蓝三通道颜色增强和全局稀疏特征增强的强大能力，有效提取图像的全局信息，增强水下退化图像的对比度与亮度。同时显著降低了计算复杂度和内存需求，通过网络结构优化和参数共享机制，不仅保证了实时处理的可能性，还确保了增强后图像在视觉质量和色彩真实性方面的显著改善。在多个公开水下图像数据集上的实验结果显示，在LMUW-Net可训练参数值仅为9 000的前提下，在峰值信噪比和结构相似性指数这两个图像评价指标上相比现有方法分别提高了5%和3%，突显了其在增强水下图像视觉效果和提高计算效率方面的明显优势。综合而言，本研究提供的网络为水下图像处理领域提供了一个综合性的增强解决方案，特别适用于需要实时处理的应用场景，有效提升水下图像的清晰度。

• 刚柔耦合探测系统的一致性跟踪及振动控制

  刘伟民, 李乐, 王永越, 刘金琨

  面向复杂协同探测任务，研究了多个刚柔耦合探测系统在有向图下的领导者跟随一致性及振动控制问题。单个刚柔耦合探测系统由刚性机械臂、柔性缆绳和末端负载构成。首先，针对单个系统，利用哈密顿原理得出了由一组偏微分方程和常微分方程描述的分布参数动力学模型。然后，基于系统的分布参数模型设计了一种一致性边界控制策略，使得刚性机械臂的转动角度一致地跟踪领导者的期望角度，同时抑制柔性缆绳的弹性变形。通过构造李雅普诺夫函数并应用拉萨尔不变集原理，证明了闭环系统的渐近稳定性。最后，通过对不同情况进行数值仿真对比，验证了所提出的控制策略可有效实现一致性跟踪及振动抑制。

• 一种轻量级空间位置注意力模块及其在图像分类网络中的应用

  许云峰, 刘畅达, 梅卫, 徐振峰, 张妍

  针对以往的注意力方法忽略了空间位置信息对跨维度交互的重要性的问题，提出了一种轻量级的空间位置注意力模块(spatial location attention module，SLAM)，该模块通过3个分支结构计算输入特征图在水平方向、垂直方向和通道方向上的位置信息注意力权重，并沿3个空间方向进行特征聚合得到注意力权重特征图，实现特征图中空间和位置信息注意力权重的自适应调整。基于该模块改进了ResNet18、ResNet50和MobileNetV2网络，并且针对图像分类任务进行了大量的实验，结果表明SLAM能够显著提高模型的性能，且性能优于其他注意力方法。在ImageNet-1K和Stanford-Cars数据集的分类任务上，基于SLAM改进的ResNet18、ResNet50和MobileNetV2网络的Top-1准确率最高分别提升2.62%和2.4%。在废钢评级任务中，基于SLAM改进的YOLOv5s和YOLOv8s网络与基于CBAM (convolutional block attention module)和CA (coordinate attention)改进的这两个网络相比在召回率、F1分数、mAP 0.5：0.95和mAP 0.5等4个指标上均有提高。

• FCDN：一种新的多重注意力机制的轻量化红外弱小目标检测算法

  王国刚, 肖峰, 刘云鹏

  针对传统目标检测框架对红外弱小目标检测能力不足、召回率低、模型参数量大的问题，提出了一种新的多重注意力机制的轻量级红外弱小目标检测算法——FCDN。首先，提出了轻量级网络结构，减少目标信息在信息流传递过程中的丢失；其次，在上采样过程中采用轻量化的上采样算子来获取更大的感受野，提升召回率；再次，采用带有多重注意力机制的检测头从不同层次来更多关注小目标信息用于目标的回归和识别；最后，采用一种新的损失函数，使用最大相似包围框度量来表征真实框和预测框的相似度。实验结果表明，在复杂背景下的红外弱小目标检测数据集上，相比于基准模型YOLOv5(You Only Look Once version 5)，精确率达到99.4%，召回率提高了5%，达到94.7%，mAP50提高了4.3%，达到97.8%，参数量相比原基础模型下降约42%，模型大小被压缩至8.66 Mb。检测结果表明该算法可以满足未来对于红外弱小目标的检测需求，对于红外跟踪、预警侦察、导弹制导等实际应用具有重要价值和参考意义。