控制與決策最新期刊目錄

融合雙重注意力與多尺度級聯(lián)網(wǎng)絡的密集球團粒度測量方法————作者：吳鑫;李靚杰;魏建好;

摘要：球團礦是現(xiàn)代高爐煉鐵的重要原料,合理的粒度分布是影響球團礦質量的重要因素之一.目前球團礦生產過程中,粒度分布檢測主要依賴人工離線篩分的方式,該方法效率低,測量結果滯后,難以滿足工業(yè)生產現(xiàn)場實時性要求.且密集球團顆粒存在重疊、曲面光影等噪聲的干擾,現(xiàn)有基于圖像處理的粒度檢測方法對其邊緣輪廓檢測能力有限,易出現(xiàn)漏檢或過分割現(xiàn)象.針對上述問題,本文提出一種融合雙重注意力與多尺度級聯(lián)網(wǎng)絡的密集球團粒度測量...

基于自適應降階GPEBO的速度測量值未知四旋翼無人機軌跡跟蹤控制————作者：陳城;劉云平;張永宏;孫元鑫;徐梁;

摘要：針對四旋翼無人機軌跡跟蹤過程中存在的速度測量值未知和多源干擾不確定性影響等問題,提出一種基于自適應降階GPEBO的復合非奇異快速終端滑模控制方案.首先,考慮系統(tǒng)的位置和姿態(tài)回路特性,在系統(tǒng)重新參數(shù)化之后構建線性回歸方程將系統(tǒng)的狀態(tài)估計轉化為參數(shù)估計;然后,通過引入動態(tài)回歸擴展與混合理論設計有限時間收斂的自適應降階GPEBO來重構速度測量值未知和估計集總干擾;接著,基于重構的狀態(tài)構建動態(tài)非奇異快速終...

基于關鍵點引導的u-shapelet時間序列聚類算法————作者：陳梅;王鈺;

摘要：針對大多數(shù)基于u-shapelet的時間序列聚類方法未能同時兼顧u-shapelet提取效率和質量的問題,提出了一種基于關鍵點引導的u-shapelet時間序列聚類算法UKey.首先,從時間序列數(shù)據(jù)集中隨機采樣一個時間序列子集.然后,采用所提出的兩步法識別采樣時間序列中的關鍵點.其次,利用這些關鍵點提取子序列得到ushapelet候選集.這一策略不僅確保所提取的候選子序列包含關鍵波動區(qū)域,還有效減...

基于多準則并行采樣的昂貴多目標優(yōu)化————作者：秦淑芬;孫超利;

摘要：實際仿真模擬輔助設計的多目標優(yōu)化問題,完成一次性能評估的成本代價極其昂貴.基于歷史數(shù)據(jù)訓練廉價的代理模型,輔助多目標優(yōu)化算法求解昂貴多目標優(yōu)化問題,是目前主流方法之一.然而,當優(yōu)化目標數(shù)量增多時,將面臨模型管理中如何選取新樣本改善模型質量的困難.為此,從多個目標估值與其可靠性平衡、解的收斂性和多樣性自適應平衡、當前樣本分布3方面考慮,分別提出基于線性組合置信下界函數(shù)、自適應性能平衡函數(shù)、標量偏差矩...

基于可信多源領域自適應的跨域滾動軸承故障診斷————作者：周曠;覃文博;孫天宇;

摘要：針對現(xiàn)有多源領域自適應故障診斷方法未充分考慮不同源域信息質量差異的問題,本文提出一種基于可信多源領域自適應的跨域故障診斷模型(TMDAFD).首先,構建源域與目標域的最優(yōu)公共嵌入空間,實現(xiàn)特征有效對齊;其次,基于證據(jù)深度學習理論,設計具有不確定度量的領域自適應模型,量化不同源域支持下目標域診斷結果的不確定性,為多源決策融合提供可信依據(jù);最后,結合所得的不確定度指標設計信息融合策略,有效整合多源決策...

基于PCA的逆變器開關管微小故障診斷————作者：朱琴躍;王穎婕;史玉明;薛忠一;成翔宇;

摘要：針對逆變器中開關管微小故障引起的特征信號微弱、檢測難度大的問題,提出一種在逆變器輸出端提取相關故障特征參數(shù)并利用PCA方法實現(xiàn)故障檢測的故障診斷方法.通過分析IGBT微小故障與逆變器輸出電壓波形之間的關系,選取暫態(tài)故障特征參數(shù)——超調量、峰值時間、峰值電壓斜率以及穩(wěn)態(tài)故障特征參數(shù)——輸出穩(wěn)態(tài)電壓.通過劃分時間片的方法,從逆變器輸出電壓中提取故障特征參數(shù).在此基礎上,利用PCA對故障特征參數(shù)樣本進行...

無持續(xù)激勵條件下船舶在線魯棒自適應系統(tǒng)辨識————作者：李景志;劉志全;

摘要：針對具有測量噪聲和外部環(huán)境擾動的船舶,設計一種在線魯棒自適應系統(tǒng)辨識方法,解決了缺乏持續(xù)激勵條件下的模型辨識問題.基于雙層積分濾波回歸器設計了一種復合自適應更新律,實現(xiàn)對船舶所有參數(shù)、狀態(tài)及初始狀態(tài)值的在線估計,并自適應參數(shù)變化;采用擴展狀態(tài)觀測器估計系統(tǒng)總誤差,并將其作為事件觸發(fā)信號,以節(jié)約系統(tǒng)資源和監(jiān)控系統(tǒng)精度.在初始激勵條件下,所提出的系統(tǒng)辨識算法確保了所有估計誤差全局一致最終有界.仿真結果...

基于博弈的二階多智能體系統(tǒng)分組編隊————作者：李基賀;紀志堅;

摘要：本文從聚合博弈的角度研究了二階多智能體系統(tǒng)的分組編隊控制問題,每個分組選定一個領導者,為實現(xiàn)期望編隊設計了博弈成本函數(shù),研究發(fā)現(xiàn)二次聚合博弈的納什均衡可以構成領導者的期望編隊.此外,本文設計了一種分布式算法,使這些領導者通過尋求納什均衡來形成期望的編隊,每個領導者對博弈的聚合函數(shù)進行估計.進一步,利用李雅普諾夫穩(wěn)定性理論分析了算法的收斂性.與現(xiàn)有的編隊協(xié)議相比,采用該算法的二階智能體在不依賴鄰居位...

有限周期下考慮成本動態(tài)變化的視情維修策略研究————作者：李婷;戴安舒;何曙光;

摘要：隨著信息技術的不斷發(fā)展,智能運維在工業(yè)設備的數(shù)字化轉型過程中發(fā)揮著至關重要的作用.通過設計科學的運維策略,不僅保證復雜系統(tǒng)的高可用性和可靠性,而且降低企業(yè)運營成本和風險.不同于傳統(tǒng)維修策略假設運行周期是無限的,為了設計出更加符合實際的運維策略,本文不僅在有限周期下考慮了預防性維修成本隨運行時間發(fā)生改變的特點,并結合復雜系統(tǒng)在實際作業(yè)過程中同時受到退化失效和突發(fā)失效的雙重影響,建立了一個有限周期下基...

基于自適應螢火蟲重采樣的區(qū)間粒子濾波器設計————作者：王子赟;馮超;王艷;紀志成;

摘要：現(xiàn)有的粒子濾波器在解決未知但有界系統(tǒng)狀態(tài)估計問題時,普遍存在粒子需求量大和粒子退化問題,影響狀態(tài)估計的精確性.設計一種基于自適應螢火蟲重采樣的區(qū)間粒子濾波器.首先,通過寬度和估計誤差計算每個區(qū)間的權重,進而根據(jù)權重判斷區(qū)間是否被舍棄.其次,在重采樣步驟中引入自適應螢火蟲優(yōu)化策略,通過求解優(yōu)化后的自適應系數(shù)以確定每個粒子區(qū)間的移動方向和步長,從而改進后驗粒子區(qū)間分布.此外,進一步劃分狀態(tài)估計區(qū)間,對...

PSWHBA:面向復雜全局優(yōu)化的多策略蜜獾算法及其性能分析————作者：劉景森;姜西;趙龑驤;周歡;

摘要：為了克服蜜獾算法收斂精度有時不高、易早熟收斂等缺點,增強其尋優(yōu)性能以及優(yōu)化效果,提出一種多策略改進蜜獾算法(PSWHBA).首先,將迭代過程劃分為3部分,在不同的迭代時期選取不同的搜索策略,以更好地平衡勘探與開發(fā);然后,引入停滯門限值,一旦達到該閾值則執(zhí)行多重變異更新策略,幫助個體跳出局部極值;最后,對種群中的較差解進行基于模擬退火的小波變異學習,以提高整體種群質量,進而提升算法的收斂速度和尋優(yōu)精...

基于網(wǎng)格自組織粒球模型的不平衡回歸方法————作者：胡峰;周雨龍;蘇祖強;代勁;于洪;

摘要：現(xiàn)有的不平衡數(shù)據(jù)回歸算法需要多次計算樣本間的距離,當樣本數(shù)量較大時,處理效率較低.粒球模型可以將樣本集合迭代劃分為多個粒球,降低樣本規(guī)模.但是,當前的粒球模型依賴于樣本類別標簽,不適合回歸任務.本文利用粒球內樣本區(qū)域的網(wǎng)格劃分,定義粒球的填充度,提出了一種網(wǎng)格自組織粒球模型(GSOGB),能同時處理回歸任務和分類任務;在此基礎上,給出粒球內樣本在鄰域內的過采樣策略,提出基于網(wǎng)格自組織粒球模型的不平...

面向未知目標收集的移動機器人規(guī)劃方法研究————作者：陳彥杰;范俊煒;張麗萍;江文圣;賴鎮(zhèn)南;王耀南;

摘要：移動機器人在執(zhí)行未知目標收集任務時通常面臨環(huán)境未知、目標信息缺失等挑戰(zhàn).針對未知環(huán)境目標收集任務時容易忽視探索角落邊界、過度拓展覆蓋范圍而產生的任務完成效率低、路徑冗余等問題,本文提出一種同時探索與覆蓋的運動規(guī)劃方法 (Simultaneous Exploration and Coverage Path Planning, SECPP).首先, SECPP算法通過由環(huán)境信息量與移動代價構成的信息增...

基于方位測量與未知領導者線速度信息的編隊跟蹤控制————作者：趙云杰;王晶;竇立亞;鞠爽;周萌;

摘要：本文研究了領導者線速度與航向角均為時變情況下,基于方位測量的編隊控制問題.不同于傳統(tǒng)基于方位的編隊控制方法需要已知領導者完整且時變的速度信息,本文中領導者時變的線速度對于所有跟隨者是完全未知的.為了保證目標編隊的唯一性,考慮了n_l個同步運動的領導者.根據(jù)以通信方式獲得的領導者航向角與速度上界信息,本文為輪式機器人模型的跟隨者設計了一種基于方位測量的編隊控制律,實現(xiàn)了目標編隊的...

面向電動汽車的車-車能量互濟裝置及多類型協(xié)同控制綜述————作者：王睿;賈惟;孫秋野;王鵬;

摘要：近年來交通運輸業(yè)呈現(xiàn)出迅猛發(fā)展的態(tài)勢.電動汽車由于可以減少環(huán)境污染并使得交通系統(tǒng)更加智能,得到了快速發(fā)展.然而由于電動汽車充電樁分布不均勻,導致出現(xiàn)了電動汽車里程焦慮問題.車-車能量互濟裝置(V2V)的研究成為了消除電動汽車里程焦慮的關鍵技術之一. V2V技術不僅可實現(xiàn)兩輛電動汽車之間的電能傳輸,緩解電池續(xù)航不足與充電樁分布不均的問題,還能顯著提升充電靈活性.本文對現(xiàn)有的車-車能量互濟裝置的拓撲結...

韌性視角下考慮供應商失效的應急物資供應鏈決策優(yōu)化————作者：伍佳妮;龍燕妮;

摘要：為確保應急物資的持續(xù)供應和有效分配,使應急物資供應鏈在供應商失效時仍能保持一定的供應能力并快速響應,繼而恢復到良好的運行狀態(tài),從而提升應急管理效率,本文將韌性理論引入自然災害應急物資供應鏈決策中.基于韌性預防策略(產能儲備與多源采購)、韌性響應策略(備用供應商)及韌性恢復策略(原供應商產能修復),在政企聯(lián)合模式的前提下,建立以供應鏈總成本最小和供應鏈總韌性值最大為目標的災前災后兩階段混合整數(shù)隨機規(guī)...

基于相似度的燃氣輪機故障可診斷性分析方法————作者：韓逍豫;曹云鵬;屈東生;馮偉興;

摘要：針對燃氣輪機信號監(jiān)測過程中存在噪聲干擾及特征冗余所導致的數(shù)據(jù)穩(wěn)定性差、診斷效率低的問題,提出一種基于相似度的燃氣輪機可診斷性分析方法.首先,通過多項式擬合得到運行數(shù)據(jù)的整體趨勢,消除局部突變導致的噪聲,計算得到噪聲閾值,解決監(jiān)測信號噪聲干擾問題.然后,利用動態(tài)時間規(guī)整算法對燃氣輪機不同運行狀態(tài)下的數(shù)據(jù)進行相似度計算,得到獨立性特征,構建可診斷性評價矩陣與故障特征矩陣,篩選燃氣輪機最優(yōu)特征組合,解決...

基于可信性理論的電動汽車聚合參與日前市場競標優(yōu)化方法————作者：周鵬;曾君;黃向敏;王鵬旭;黃智鵬;劉俊峰;

摘要：隨著電池技術的逐漸成熟和新能源的快速發(fā)展,電動汽車(Electrical Vehicle, EV)已成為未來電網(wǎng)的重要組成部分,其作為輔助調頻資源的匯聚調度已成為當前研究熱點.為了更好地管理和利用EV資源的潛力,聚合商應運而生.本文首先考慮了EV集群參與調頻服務的主觀意愿度與客觀出行行為,研究評估得到EV集群的可調頻容量,在此基礎上討論了聚合商參與日前市場(Electricity Day-ahea...

兩級銷售返利契約下的零售商庫存與融資決策————作者：吳曉黎;寇淇;范毓升;曾耀儀;

摘要：在供應商給下游零售商提供多級銷售目標返利合同的背景下,構建由資金充足供應商和資金約束零售商組成的二級供應鏈,探究零售商面對隨機需求和兩等級銷售返利時的庫存與融資決策.研究發(fā)現(xiàn):銷售目標在一定范圍內時,銷售返利會激勵零售商增加訂貨量且會促使資金不足的零售商融資補貨達到目標庫存;過大的銷售目標會降低零售商的訂貨量,此時零售商資金過剩但是不訂貨.數(shù)值分析表明,相較于線性返利模式,銷售目標返利能夠提高供應...

融合距離梯度的單目視覺-慣性-UWB緊耦合導航定位方法————作者：蔣浩然;谷豐;滕天啟;何玉慶;

摘要：視覺慣性里程計(Visual Inertial Odometry, VIO)是衛(wèi)星拒止環(huán)境下的高效導航定位方法,但由于傳感器噪聲和累計誤差的存在,不可避免的產生漂移而影響導航定位精度.針對上述問題,本文提出了一種融合距離梯度的單目視覺-慣性-UWB緊耦合導航定位方法.通過構建超寬帶(Ultra Wide Band, UWB)測距傳感器的測量距離及其梯度信息的殘差模型,利用因子圖優(yōu)化方法實現(xiàn)了VIO...

　　控制與決策來自網(wǎng)友的投稿評論：

• 帶頭大哥666

  1月18日投稿，1月25日收稿，2月15日外審，3月29日退修-修改后再審，4月6日修回，4月8日專家復審，4月15日專家復審審回，4月16日修改后發(fā)表(按期刊發(fā)表格式，latex排版) 整體速度非常快，只要有退修，好好改基本穩(wěn)了

  2024-04-20 13:27
• 奔跑的辣椒醬

  今年5月份投稿，7月底外審審回，之前3個外審專家都感覺送好多，這次竟然送了4個專家，好在外審意見相對還可以，給了退修，8月初修回，9月初復審回來修改格式預錄用。整體感覺還挺好，審稿速度在同級別期刊算很快的了，控制與決策期刊論文的質量也感覺要求越來越高了，希望以后都能順利投稿-修改-錄用！

  2023-09-14 15:27
• 畫個圈圈兜住幸福

  速度快，審稿人很負責，兩人審稿，提了不少建議。投稿周期約半年

  2023-04-23 21:54
• 帶頭大哥666

  供應鏈方向文章，初審挺快的，一個月不到給了修改意見，一共三個審稿人，問題稍微有點犀利。復審的時間蠻久，每次主編復審都要一個月左右。經(jīng)過兩次修改，歷時五個月。版面費也較貴，超出6個版面就是雙倍收費。

  2022-10-26 22:51
• zhaohhhh

  投了五篇，中了兩篇，第一篇審稿6個月左右，第二篇3個月左右，如果能有機會修改，基本就穩(wěn)了。

  2022-06-23 11:10

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