• 2021年第36卷第12期文章目次
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    • >综述与评论
    • 基于深度学习的行人轨迹预测方法综述

      2021, 36(12):2841-2850. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1841

      摘要 (304) HTML (265) PDF 1.98 M (521) 评论 (0) 收藏

      摘要:为了规划合理的路径以规避行人,针对行人轨迹预测的研究具有广泛的应用价值.基于手工特征的传统方法难以预测复杂场景下的行人轨迹.深度学习以人工神经网络为架构,具有强大的学习能力,在各个领域取得了显著的效果.基于深度学习的行人轨迹预测方法已逐渐发展为一种趋势.为了宏观把握基于深度学习的行人轨迹预测的研究状况,首先,对不同方法进行组织与分类,比较不同方法的优缺点,讨论不同方法在行人轨迹预测领域的应用与发展;其次,根据行人轨迹预测模型的设计差异,对比不同算法对模型性能产生的影响;最后,针对行人轨迹预测中存在的问题,对基于深度学习的行人轨迹预测方法的未来发展进行了展望.

    • >论文与报告
    • 城市低空环境中多旋翼无人机在线航线规划方法

      2021, 36(12):2851-2860. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0557

      摘要 (161) HTML (170) PDF 3.33 M (449) 评论 (0) 收藏

      摘要:为无人机规划一条从起点出发到达指定目标点的航线是实现无人机各种应用的重要前提.飞行过程中,无人机应具备对于各种动态变化快速响应并重新规划航线的能力.针对多旋翼无人机在飞行过程中可能遇到的各种动态变化,研究其在离散城市环境下的在线航线规划问题.首先,建立离散环境模型,并基于此模型定义无人机飞行规则;随后,建立无人机航线规划模型,包括对航点的约束条件及航线规划的指标;其次,将各种动态变化按照其对无人机的不同影响进行分类,分为固定禁飞区、合作无人机、非合作无人机3类,并针对不同种类动态变化特点,分别提出重新规划三维航线、改变飞行速度、滚动优化三维航线3种在线航线规划策略及综合应对策略;然后,改进快速随机扩展生成树算法(RRT),使其适合于离散城市环境.仿真实验中分别验证了所提出的在线航线规划策略在应对单一动态变化及组合动态变化时的有效性.

    • 基于$pm3sigma$正态概率区间分族遗传蚁群算法的移动机器人路径规划

      2021, 36(12):2861-2870. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0745

      摘要 (123) HTML (168) PDF 1.56 M (212) 评论 (0) 收藏

      摘要:针对移动机器人路径规划问题,提出一种基于正态概率区间分族的家族遗传蚁群融合算法.首先提出初始种群优化及删除算子解决传统遗传蚁群融合算法中遗传阶段随机生成的初始种群质量低的问题;然后引入适应度值正态概率区间种群分族机制及家族混合交叉算子,解决传统遗传蚁群融合算法中易出现未成熟收敛的问题;最后引入混合变异策略以提高随机变异后生成的路径质量.将全局路径规划算法与局部路径规划算法-动态窗口算法相结合形成完整移动机器人运动规划.基于Matlab仿真平台与机器人操作系统平台进行实验分析,结果验证了所提出正态化概率分族遗传蚁群融合算法求解移动机器人路径规划问题的有效性.

    • 具有重组学习和混合变异的动态多种群粒子群优化算法

      2021, 36(12):2871-2880. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0898

      摘要 (160) HTML (103) PDF 638.26 K (179) 评论 (0) 收藏

      摘要:为解决粒子群优化算法中种群多样性与收敛性间的矛盾,提出一种具有重组学习和混合变异的动态多种群粒子群优化算法.该算法动态划分多种群并融入重构粒子作为引导因子,在增加种群多样性的同时保留优秀粒子的空间信息;在算法执行阶段对最优个体施加混合变异,基于时变概率实施反向学习策略或者邻域扰动操作,帮助粒子快速跳出局部困境,加强对附近区域内的精细搜索.基于14个多类型标准测试函数,并与其他的改进粒子群算法进行对比,验证了几种改进措施的有效性和叠加影响.为进一步探究概率性混合变异策略的敏感性,对变异方式及参数设置进行仿真实验,结果表明,所采用的极值扰动策略具有显著的优势,合理地控制学习强度可以充分发挥反向学习的作用,并给出影响参数的建议取值范围.实验结果还表明,所提出的算法能够更好地平衡种群的开发与勘探能力,提高求解精度和收敛性能.

    • 一种基于多层语义特征的图像理解方法

      2021, 36(12):2881-2890. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0927

      摘要 (136) HTML (101) PDF 5.04 M (194) 评论 (0) 收藏

      摘要:视觉场景理解包括检测和识别物体、推理被检测物体之间的视觉关系以及使用语句描述图像区域.为了实现对场景图像更全面、更准确的理解,将物体检测、视觉关系检测和图像描述视为场景理解中3种不同语义层次的视觉任务,提出一种基于多层语义特征的图像理解模型,并将这3种不同语义层进行相互连接以共同解决场景理解任务.该模型通过一个信息传递图将物体、关系短语和图像描述的语义特征同时进行迭代和更新,更新后的语义特征被用于分类物体和视觉关系、生成场景图和描述,并引入融合注意力机制以提升描述的准确性.在视觉基因组和COCO数据集上的实验结果表明,所提出的方法在场景图生成和图像描述任务上拥有比现有方法更好的性能.

    • 考虑Showrooms效应的供应链定价与渠道模式策略

      2021, 36(12):2891-2900. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0877

      摘要 (88) HTML (95) PDF 3.65 M (181) 评论 (0) 收藏

      摘要:构建双渠道和线上到线下(O2O)两种模式下的供应链博弈模型,研究Showrooms效应影响下的供应链定价和渠道模式策略选择问题.研究结果表明:无论何种渠道模式,Showrooms效应和线下展厅服务使得制造商和零售商提高线上和线下渠道的零售价格;双渠道模式下制造商将降低批发价格,而O2O模式下制造商不一定降低批发价格.线下展厅服务和Showrooms效应可以增加线上、线下渠道和总需求量,实现零售商利润增加,零售商会提供线下展厅服务并愿意接受O2O模式.只有当Showrooms效应较小时,制造商选择O2O模式,此模式在大部分条件下可以提高供应链运作效率.因此,当Showrooms效应和线上渠道需求比例满足一定条件时,O2O模式是制造商和零售商的一致选择,从而实现由双渠道模式到O2O模式的成功转型.

    • 基于一致性算法的多模式搅拌器微波加热系统温度均匀性优化

      2021, 36(12):2901-2909. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0986

      摘要 (71) HTML (85) PDF 3.44 M (158) 评论 (0) 收藏

      摘要:微波加热的内部传热方式及热点的随机分布特性导致采用常规测量方法难以获得温度的准确信息,在改进机械设计的研究中,螺旋辐射单模式搅拌器微波加热系统能够改善温度分布的均匀性.在单模式搅拌器的基础上,进一步探索具有多个模式搅拌器的微波加热系统的温度均匀性及其计算问题;同时,由于微波加热过程中多物理场的深度耦合及边界条件的时变特性,如何协同模式搅拌器的状态特征与有效计算温度场,开展温度均匀性的优化处理成为关注的重点.为此,应用一致性算法表达模式搅拌器的状态信息,对温度场分布的均匀性进行优化计算.一方面通过一致性算法将加热空间电磁场边界条件的时变性用编队队形表征,组合模式搅拌器的位置状态信息表达编队队形的变换;另一方面由整型变量与连续型变量混合的优化问题构建温度有限元模型,并对温度场的均匀分布优化解开展有效计算.数值计算结果验证了所提出一致性算法及其计算方法对微波加热温度均匀性的优化是可行和高效的.

    • 基于多种群分解预测的动态多目标引力搜索算法

      2021, 36(12):2910-2918. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1002

      摘要 (83) HTML (78) PDF 734.84 K (138) 评论 (0) 收藏

      摘要:为提高算法求解动态多目标问题的寻优性能,提出一种多种群分解预测动态多目标算法.首先,提出进化向量生成策略,即基于偏好目标的解生成一组均匀分布的平行向量,并采用引力搜索算法优化每个子问题,保证其对应解的精度和分布的均匀性;其次,设计插值生成策略,即根据进化向量子问题的解在目标空间中的取值,通过线性插值的方式生成更多非支配解,保证解集的多样性和均匀性;再次,在环境变化后,根据相邻子问题的解存在相近性预测生成搜索种群,提高算法的寻优速度.与5个对比算法在10个标准动态测试函数上进行对比分析,实验结果表明采用所提出算法求解动态多目标问题具有较好的分布性和收敛性.

    • 自适应直觉模糊相异直方图裁剪的图像增强算法

      2021, 36(12):2919-2928. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0845

      摘要 (71) HTML (101) PDF 11.41 M (164) 评论 (0) 收藏

      摘要:针对经典的直方图均衡化图像增强算法可能存在的对比度过度增强、亮度分布不均匀和细节信息不突出等问题,提出自适应直觉模糊相异直方图裁剪的图像增强算法.基于直觉模糊集的“投票模型”,引入直觉模糊相异直方图的概念,并基于此提取图像像素的空间位置信息.同时,利用S型隶属度函数对图像直觉模糊相异直方图进行自适应裁剪,采用分段策略对裁剪后的直觉模糊相异直方图进行均衡化处理.最后,利用直觉模糊集的犹豫度刻画原图像的未知信息,修正由引导滤波获得的细节图像,从而保留图像丰富的细节信息.针对3种类型的图像,即自然图像、MRI脑图像及近红外图像的实验结果表明,所提出算法能够有效提高图像的对比度,保留图像的细节信息,使图像呈现较自然的视觉效果,改善图像的质量评价指标.

    • 面向工业软测量应用的定制化生成对抗数据填补模型

      2021, 36(12):2929-2936. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0974

      摘要 (69) HTML (68) PDF 724.98 K (151) 评论 (0) 收藏

      摘要:在工业领域,数据缺失十分普遍,对解决下游任务(如软测量、异常检测)造成阻碍,这些任务大多依赖完整而高质量的数据集构造模型.现有缺失数据填补方法很少考虑数据填补后的具体下游任务(软测量).如何根据下游任务针对性地进行数据填补是当前研究中的挑战之一.为此,提出一种加入临时软测量模块的对抗生成数据填补模型(SSIGAN).与生成对抗数据填补模型(GAIN)相比,SSIGAN模型显式地考虑了软测量损失对数据填补模型的影响,通过临时软测量模块指导对质量相关变量的修复,实现数据填补的“定制化”,用于更精准的工业软测量建模.通过某工业炼钢过程中的终点成分软测量实验,验证了所提出方法对软测量质量相关变量缺失数据填补效果以及最终软测量效果的提升.

    • 基于生成对抗网络的大规模路网交通流预测算法

      2021, 36(12):2937-2945. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0333

      摘要 (87) HTML (92) PDF 8.06 M (164) 评论 (0) 收藏

      摘要:对大规模路网交通流进行准确预测,能够应用于区域交通协同控制与管理,提高路网运行效率.针对如何高精度地拟合大规模路网交通流时空分布并对其进行准确预测,提出基于梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial network with gradient penalty,WGAN-GP)的大规模路网交通流预测算法.根据大规模路网交通流数据特点,为了增加模型对时间相关性和远距离空间相关性特征的抽象能力,采用残差U型网络作为生成器来增加网络深度;采用多重判别器分别从时间和空间特征来对生成数据进行判别,从而提高判别器的判别能力.所提算法能够解决判别型深度学习模型仅能针对路网整体误差最小化,而忽略各交通流观测点预测误差最小化原则的问题,能够更好地满足现实交通场景需求.实验结果表明,所提算法能够有效地学习路网交通流数据内部多因素耦合特性,具有更高的预测精度.

    • 基于高斯混合模型聚类的非均匀采样系统的多模型切换辨识

      2021, 36(12):2946-2954. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0671

      摘要 (78) HTML (98) PDF 811.46 K (112) 评论 (0) 收藏

      摘要:从概率统计方法出发,提出一种基于高斯混合模型聚类与递推最小二乘算法的非均匀采样系统的多模型建模方法.首先,采用高斯混合模型作为调度函数,使用最大期望(EM)算法迭代更新估计高斯混合模型中参数,从而通过每个子系统的高斯概率密度函数计算和比较来确定子系统的激活情况; 其次,采用递推最小二乘算法估计局部子系统参数;然后,使用鞅收敛定理对所提出的算法性能进行分析; 最后,通过非均匀采样系统的多模型建模来证明所提出方法的有效性.

    • 基于DDPG的冷源系统节能优化控制策略

      2021, 36(12):2955-2963. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0734

      摘要 (78) HTML (99) PDF 531.46 K (142) 评论 (0) 收藏

      摘要:针对传统冷源系统节能优化方式机理建模复杂,缺乏自我学习能力,优化速度较慢等问题,提出一种基于数据驱动和自我学习机制的冷源系统节能优化控制策略,设计冷源马尔可夫决策过程模型,并采用深度确定性策略梯度算法(DDPG)解决维数灾难与避免控制动作离散化问题.以夏热冬暖地区某大型办公建筑中央空调冷源系统为研究对象,对冷源系统控制策略进行节能优化,实现在满足室内热舒适性要求的前提下,减少系统能耗的目标.在对比实验中,DDPG控制策略下的冷源系统总能耗相比PSO控制策略和规则控制策略减少了6.47%和14.42%,平均室内热舒适性提升了5.59%和18.71%,非舒适性时间占比减少了5.22%和76.70%.仿真结果表明,所提出的控制策略具备有效性与实用性,相比其他控制策略在节能优化方面具有较明显的优势.

    • 输入受限下自主水下航行器路径跟踪的级联控制

      2021, 36(12):2964-2972. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0411

      摘要 (75) HTML (58) PDF 1.34 M (136) 评论 (0) 收藏

      摘要:针对自主水下航行器的路径跟踪控制问题,首先,将基于路径坐标系和虚拟向导概念建立的跟踪误差方程转换成一种新的级联系统表示形式,该级联系统由一个位置误差名义系统和与之级联的速度和航向误差子系统组成,与常规控制器求解相比,解耦了位置误差与速度和航向误差子系统;其次,利用滤波反步法对速度和航向子系统进行求解,避免了反步法对虚拟控制量解析求导引起的“计算膨胀”的不足,并通过构造辅助系统对滤波误差和输入受限下的控制量残差进行补偿,基于李雅普诺夫稳定性理论保证了速度和航向子系统的有界收敛;再次,通过级联系统理论证明闭环跟踪误差系统所有信号的一致最终有界;最后,通过仿真实验验证所提级联控制的有效性.

    • 基于向量集逆区间滤波的故障观测器设计

      2021, 36(12):2973-2981. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0212

      摘要 (52) HTML (55) PDF 586.96 K (116) 评论 (0) 收藏

      摘要:针对未知但有界扰动和噪声的线性时不变系统,提出一种基于向量集逆区间滤波的执行器故障观测器设计方法,以实现噪声未知但有界环境下的故障区间估计.通过将执行器故障视为增广状态向量,构造与原系统等价的增广系统;基于增广系统设计故障观测器,得到系统执行器故障的区间估计,同时利用多时刻的测量输出进行区间滤波;采用观测器估计区间和集逆收缩区间的交集,得到更紧致的当前时刻的状态区间,降低区间计算的包裹效应.仿真实例验证了所提方法的有效性和实用性.

    • 基于DLSR的归纳式迁移学习

      2021, 36(12):2982-2990. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0703

      摘要 (68) HTML (88) PDF 446.04 K (107) 评论 (0) 收藏

      摘要:传统机器学习方法的有效性依赖于大量的有效训练数据,而这难以满足,因此迁移学习被广泛研究并成为近年来的研究热门.针对由于训练数据严重不足导致多分类场景下分类性能降低的挑战,提出一种基于DLSR(discriminative least squares regressions)的归纳式迁移学习方法(TDLSR).该方法从归纳式迁移学习出发,通过知识杠杆机制,将源域知识迁移到目标域并同目标域数据同时进行模型学习,在提升分类性能的同时保证源域数据的安全性.TDLSR继承了DLSR在多分类任务中扩大类别间间隔的优势,为DLSR注入了迁移能力以适应数据不足的挑战,更加适用于复杂的多分类任务.通过在12个真实UCI数据集上进行实验,验证了所提出方法的有效性.

    • 基于输出协同调制的四端输出矩阵变换器开关组合优化方法

      2021, 36(12):2991-2998. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0234

      摘要 (47) HTML (63) PDF 659.00 K (107) 评论 (0) 收藏

      摘要:含补偿单元的四端输出三相-两相矩阵变换器(3-2MC)能有效提升带两相独立负载的矩阵变换器输入性能,在现有的调制方法下,四端输出3-2MC的电压增益较三端拓扑低,且该电压增益是与多个变量有关的表达式.针对上述缺陷,提出一种输出协同调制的开关组合优化方法,该方法在单位调制周期时间内对同极性输出侧和补偿侧进行协同调制,以提高有效矢量利用率.通过理论推导和分析可得,与现有调制方法相比,采用所提出方法能将四端输出3-2MC电压增益提高到常规三端输出3-2MC的水平,同时使得四端输出3-2MC的电压增益是一个只与输出不对称度有关的函数表达式.仿真结果表明,基于输出侧协同调制的开关组合优化方法能够实现输入与输出功率的解耦,有效拓宽四端输出3-2MC的线性调节区间,同时使系统具有良好的输入与输出性能.

    • 基于核典型相关性-熵成分分析的工业过程质量监测方法

      2021, 36(12):2999-3006. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0548

      摘要 (47) HTML (127) PDF 864.89 K (164) 评论 (0) 收藏

      摘要:工业过程多变量、数据高维度和非线性的特点使得对其质量监测及质量相关的故障诊断变得复杂.融合核熵成分分析(KECA)及典型相关分析(CCA)方法的思想,进行特征提取降维的同时确保所提取特征与质量变量的最大相关性,提出一种新的质量相关的工业过程故障检测方法.首先,采用KECA对输入数据进行核空间的映射及特征提取,同时融合CCA算法思想使得所提取特征与质量变量间关联最大化;然后,构建监测统计量并用Parzen窗估计其控制限,用于过程的故障检测;最后,运用所提方法对带钢热连轧工业过程实际生产数据进行分析,并与其他4种传统非线性算法对比分析,实验结果验证了所提方法的准确性、有效性及先进性.

    • 带输入饱和的不确定非线性系统自适应模糊触发式补偿控制

      2021, 36(12):3007-3014. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0907

      摘要 (85) HTML (72) PDF 510.92 K (153) 评论 (0) 收藏

      摘要:针对一类带有输入饱和特性的不确定非线性系统,为了在保证系统跟踪性能的同时最大限度节省系统通讯资源,结合Backstepping技术,提出一种自适应模糊触发式补偿控制方法.由于安全需求或者物理限制等因素,输入饱和特性往往不可避免地存在于实际物理系统中,给系统的控制性能和稳定性造成不利影响.为有效解决该问题,将光滑的双曲正切函数融入自适应控制设计过程,以实现对系统输入饱和约束的补偿.此外,由于实际系统模型难以精确建立,系统描述中难免会存在未知不确定部分,对此,利用模糊逻辑系统对系统的未知不确定部分进行逼近处理.为节省系统的通讯资源,引入一种基于相对阈值的事件触发控制策略,以减小系统传输压力.通过Lyapunov 稳定性理论分析,系统的所有信号都是半全局一致最终有界的.仿真结果验证了所提出方法的有效性.

    • 基于多尺度特征表示的行人再识别

      2021, 36(12):3015-3022. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0952

      摘要 (67) HTML (95) PDF 3.16 M (137) 评论 (0) 收藏

      摘要:应用于复杂场景下的行人再识别方法,常采用结合全局特征和局部特征的行人表示策略来提升模型的判别能力.但是,提取局部特征往往需要针对特定的语义区域设计专门的模型,增加了算法的复杂性.为解决上述问题,提出一种基于多尺度特征表示的行人再识别模型.该模型通过对不同细粒度局部特征与全局特征的联合表示,得到多层次具有互补性的判别信息,端对端地完成行人再识别任务.为了在获取高区分度信息的同时保留更多的细节信息,采用最大池化加平均池化的方式对特征进行下采样;此外,通过引入TriHard loss约束全局特征并采用随机擦除方法增强数据来进一步提升模型对复杂场景的适应性.在Market-1501和DukeMTMC-reID数据集上进行对比实验,实验结果表明,rank-1的准确率分别达到94.9%和87.1%,从而验证了所提出方法的有效性.

    • 基于双权重多邻域保持嵌入的间歇过程故障检测

      2021, 36(12):3023-3030. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0659

      摘要 (54) HTML (58) PDF 639.83 K (123) 评论 (0) 收藏

      摘要:针对间歇过程数据的动态特性带来的故障检测问题,提出一种双权重多邻域保持嵌入(double weight multiple neighborhoods preserving embedding,DWMNPE)算法.首先,为每个样本点寻找时间近邻来描述样本点之间的时序相关关系;其次,定义角度近邻,并为样本点寻找角度近邻和距离近邻,以表征样本点在空间上的相似性,通过提取这3种不同的流形特征,充分表征数据的局部结构特征;再次,构造一种新的目标函数,在考虑误差最小的同时兼顾3种近邻的顺序信息,可防止NPE算法在计算重构权值时丢失近邻顺序信息,在解决数据动态性的同时充分提取原始数据的本质局部结构;最后,对降维数据构造局部离群因子(local outlier factor,LOF)统计量进行监控,消除数据非高斯特性对监控效果的不利影响.数值例子和青霉素发酵过程仿真结果验证了DWMNPE方法对动态性间歇过程故障检测的有效性.

    • 基于改进卷积神经网络的动力下肢假肢运动意图识别

      2021, 36(12):3031-3038. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0326

      摘要 (67) HTML (59) PDF 969.66 K (101) 评论 (0) 收藏

      摘要:传统动力下肢假肢运动意图识别算法常使用机器学习算法分类器,在特征选择方面则需要手工提取.针对该问题将深度学习算法应用于运动意图识别研究中,通过在传统的卷积神经网络的基础上进行改进,使算法更适应于基于短时行为样本数据的运动意图识别,同时抑制深度学习算法应用于运动意图识别中的过拟合.在意图识别数据集中进行滑动窗口预处理,目的是对时间序列样本做数据增广,扩增目标数据集能够使训练集更加丰富全面,提高识别的精度,运用改进后的卷积神经网络对增广后的数据集进行特征学习与分类.实验结果表明,该方法在13类运动模式下的识别率达到93%.

    • 基于微波无线传能的动态无线传能链路多目标规划问题

      2021, 36(12):3039-3048. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1187

      摘要 (40) HTML (80) PDF 683.26 K (152) 评论 (0) 收藏

      摘要:针对利用无线传能技术对移动无人单元进行动态传能的需求,选取微波无线传能作为传能方式.考虑在无线传能发射端与接收端之间设置中继传能节点的必要性,以及因无人单元连续移动所导致的无线传能链路的动态性,基于这类动态链路上采用不同中继传能节点部署方案所带来的在传能效率、系统成本等指标上的变化,构建一个包含发射端、接收端和可移动能量中继平台的动态无线传能链路多目标规划模型,在此基础上根据决策变量的特点,采用两种不同的进化算法对动态无线传能链路多目标规划模型进行双层迭代求解.求解结果验证了模型的有效性和微波能量中继传输对提高动态无线传能链路平均传能效率的作用.

    • 基于KRLS的非均匀采样非线性系统辨识

      2021, 36(12):3049-3055. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0962

      摘要 (82) HTML (94) PDF 520.09 K (134) 评论 (0) 收藏

      摘要:利用提升技术可将非均匀采样非线性系统离散化为一个多输入单输出传递函数模型,从而将系统输出表示为非均匀刷新非线性输入和输出回归项的线性参数模型,进一步基于非线性输入的估计或过参数化方法进行辨识.然而,当非线性环节结构未知或不能被可测非均匀输入参数化表示时,上述辨识方法将不再适用.为了解决这个问题,利用核方法将原始非线性数据投影到高维特征空间中使其线性可分,再对投影后的数据应用递推最小二乘算法进行辨识,提出基于核递推最小二乘的非均匀采样非线性系统辨识方法.此外,针对系统含有有色噪声干扰的情况,参考递推增广最小二乘算法的思想,利用估计残差代替不可测噪声,提出核递推增广最小二乘算法.最后,通过仿真例子验证所提算法的有效性.

    • 一种基于MOEA/D的组合权重方法

      2021, 36(12):3056-3062. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0592

      摘要 (73) HTML (69) PDF 442.87 K (119) 评论 (0) 收藏

      摘要:为了准确地求解组合权重的组合系数,将基于分解的多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition,MOEA/D)思想引入评估领域,提出一种基于MOEA/D的组合权重方法.通常,利用加权和法将组合权重模型转化为单目标模型时,模型加权系数难以准确确定.对此,引入MOEA/D算法的分解思想,将组合权重模型转化为多个单目标子模型.MOEA/D算法仅适用于无约束优化问题,而较为常用的惩罚函数法难以表达进化初期无可行解的情况,因而提出改进自适应惩罚函数(improved adaptive penalty function,IAPF),将组合权重模型转化为无约束优化模型.应用所提出方法与其他方法进行仿真实验,实验结果表明,所提出算法具有有效性.

    • 铁路集装箱中心站资源分配与作业调度联合优化

      2021, 36(12):3063-3073. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0597

      摘要 (66) HTML (82) PDF 889.01 K (136) 评论 (0) 收藏

      摘要:铁路集装箱中心站主作业区资源分配与作业调度联合优化对其经营效益和运作效率有重要影响.基于“轨道吊-集卡”协同装卸方案,引入轨道吊动态配置原则,以最大化作业均衡率和最小化作业成本为目标,构建多目标非线性混合整数规划模型,综合研究作业区域动态划分、贝位分配以及多轨道吊调度多层次联合优化问题. 根据问题特点,融合启发式规则、遗传算法和模拟退火算法,设计3层混合启发式算法求解模型.通过不同规模算例,对比Cplex与所设计算法的实验结果,验证模型的正确性和算法的有效性,并借助于不同划分原则、不同优化策略与不同间隔约束下的对比实验,验证优化模型与算法普适性.结果表明,新型装卸方案、动态作业区域以及联合优化策略可大幅度均衡轨道吊作业量,避免资源过度负载、降低中心站作业成本,为中心站的实际运营管理提供决策支持.

    • >短文
    • 时变参数不确定离散时间系统的预见控制

      2021, 36(12):3074-3082. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0373

      摘要 (85) HTML (102) PDF 429.67 K (176) 评论 (0) 收藏

      摘要:基于具有参数依赖的Lyapunov函数方法及LMI技巧,研究一类时变参数不确定离散时间系统的预见跟踪控制问题.首先,采用预见控制理论中误差系统的方法,引入两个与状态变量和输入变量有关的辅助信号,构造出包含未来目标值信号和干扰信号的信息的扩大误差系统,将原系统的预见跟踪问题转化为扩大误差系统的镇定问题;然后,针对扩大误差系统,考虑输出反馈时,通过改造输出方程融合可预见信号的未来信息.研究表明,通过求解LMI,即可确定静态输出反馈预见控制器增益矩阵的参数矩阵.数值仿真表明了结果的有效性.

    • 基于相异性度量选取初始聚类中心改进的K-means聚类算法

      2021, 36(12):3083-3090. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0554

      摘要 (94) HTML (60) PDF 975.67 K (178) 评论 (0) 收藏

      摘要:选取合理的初始聚类中心是正确聚类的前提,针对现有的K-means算法随机选取聚类中心和无法处理离群点等问题,提出一种基于相异性度量选取初始聚类中心改进的K-means聚类算法.算法根据各数据对象之间的相异性构造相异性矩阵,定义了均值相异性和总体相异性两种度量准则;然后据此准则来确定初始聚类中心,并利用各簇中数据点的中位数代替均值以进行后续聚类中心的迭代,消除离群点对聚类准确率的影响.此外,所提出的算法每次运行结果保持一致,在初始化和处理离群点方面具有较好的鲁棒性.最后,在人工合成数据集和UCI数据集上进行实验,与3种经典聚类算法和两种优化初始聚类中心改进的K-means算法相比,所提出的算法具有较好的聚类性能.

    • 基于能量分析的桥式起重机防摆控制方法

      2021, 36(12):3091-3096. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0694

      摘要 (65) HTML (95) PDF 3.07 M (154) 评论 (0) 收藏

      摘要:针对欠驱动桥式起重机在自动化驾驶研究中负载升/落吊运动与台车水平位移联动时,负载摆动抑制效果和控制性能不能满足实际工程需要,易造成安全事故的问题,提出一种基于能量分析的桥式起重机联动系统非线性耦合防摆控制器.采用非线性耦合控制方法,构造新型储能函数,设计出非线性耦合防摆控制器.利用LaSalle不变性原理和Lyapunov方法对该闭环反馈系统稳定性进行严格的数学分析.理论推导、仿真与实验结果表明:相比于非线性跟踪控制器和局部反馈线性化控制器,所提非线性耦合防摆控制器具有更佳的控制性能,不仅提高了负载的吊运效率,而且能够有效抑制和快速消除负载摆角;在添加外部扰动的情况下,仍能取得良好的控制效果,具有较强的鲁棒性,为桥式起重机联动系统提供了一种新的防摆控制方法.

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