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期刊论文 604

会议信息 29

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年份

2023 62

2022 80

2021 66

2020 63

2019 72

2018 44

2017 51

2016 24

2015 7

2014 11

2013 7

2012 7

2011 16

2010 15

2009 19

2008 9

2007 24

2006 18

2005 16

2004 6

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关键词

机器学习 27

人工智能 15

深度学习 15

2020 9

2019 8

控制 8

仿真 7

质量控制 6

学术会议 5

模糊控制 5

智能控制 4

神经网络 4

能源 4

MATLAB 3

主动控制 3

农业科学 3

图像处理 3

智能制造 3

自适应控制 3

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检索范围：

排序：展示方式：

模糊迭代学习方法及高层建筑结构地震响应控制的数值模拟

汪权,王建国,张鸣祥

《中国工程科学》 2011年第13卷第4期页码 81-86

摘要：

结合自校正控制、模糊逻辑和迭代学习控制的基本思想，提出采用自整定模糊控制确定迭代学习律的方法，提高了迭代学习控制的鲁棒性。选取建筑结构振动控制Benchmark第二阶段的地震作用Benchmark模型作为研究对象，进行模糊迭代学习控制地震响应仿真计算，结果表明该方法能够对Benchmark模型的地震响应进行有效控制，而且具有学习控制律简单实用

关键词：高层建筑地震响应迭代学习控制模糊控制

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针对主动磁悬浮轴承干扰抑制的一类结合迭代学习控制与干扰观测器的解决方法 None

Ze-zhi TANG, Yuan-jin YU, Zhen-hong LI, Zheng-tao DING

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第1期页码 131-140 doi: 10.1631/FITEE.1800558

摘要：针对主动磁悬浮轴承系统，传统迭代学习控制可实现高精度轨迹跟踪，但系统扰动必须限定为不随迭代变化。基于目前方法，提出一种抑制主动磁悬浮轴承系统中随迭代变化的不匹配扰动方法。在该方案中，结合经典迭代学习控制和普适性扩张观测器，在使用输出反馈信息情况下，可在每次迭代过程中估计并抑制外界变化干扰。分析证明了整个闭环系统的收敛性，同时，仿真结果表明，相比传统迭代学习控制，该控制方法轨迹跟踪性能更加优良。

关键词：主动磁悬浮轴承；迭代学习控制；干扰观测器

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线性离散时间系统H∞控制的极小极大Q-学习设计 Research Articles

李新兴1,奚乐乐2,3,查文中1,彭志红2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第3期页码 438-451 doi: 10.1631/FITEE.2000446

摘要： H∞控制是一种消除系统扰动的有效方式，但是由于需要求解非线性哈密顿—雅克比—伊萨克斯方程，H∞控制器往往很难得到，即便对于线性系统。本文考虑了线性离散时间系统的H∞控制器设计问题。为求解涉及的博弈代数黎卡提方程，在离线策略算法基础上提出一种新型无模型极小极大Q-学习算法，并证明离线策略迭代算法是求解博弈代数黎卡提方程的牛顿法。提出的极小极大Q-学习算法采用离轨策略强化学习技术，利用行为策略产生的系统状态数据，可实现对最优控制器和最佳干扰策略的在线学习。不同于当前Q-学习算法，本文提出一种基于梯度的策略提高方法。证明在一定持续激励条件下，对于初始可行的控制策略并结合合适学习率，提出的极小极大Q-学习算法可收敛到鞍点策略。将提出的极小极大Q-学习算法用于受负载扰动的电力系统H∞负载频率控制器设计，仿真结果表明，最终得到的H∞负载频率控制器具有良好抗干扰性能。

关键词： H∞控制；零和动态博弈；强化学习；自适应动态规划；极小极大Q-学习；策略迭代

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输入饱和下多智能体系统最优一致性控制：一类非零和博弈方法 Research Article

李洪阳1,2,魏庆来1,2,3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第7期页码 1010-1019 doi: 10.1631/FITEE.2200010

摘要：本文针对输入饱和下的多智能体系统，提出一种最优一致性控制方法。引入多智能体博弈理论，将最优一致性控制问题转化为多智能体非零和博弈。提出脱策强化学习方法，在系统模型未知情况下获得Nash平衡解；引入评判神经网络和执行神经网络实现所提方法。理论分析显示迭代控制律收敛到Nash平衡。仿真实验验证了所提方法的有效性。

关键词：最优一致性控制；多智能体系统；非零和博弈；自适应动态规划；输入饱和；脱策强化学习；策略迭代

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用于规划快速变化无人机群的动态值迭代网络 Research Articles

李伟1,杨波威1,宋广华1,姜晓红2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第5期页码 615-766 doi: 10.1631/FITEE.1900712

摘要：为规划快速变化的无人机群，本文提出一种动态值迭代网络（DVIN）模型，该模型利用无人机自组网的连接信息，采用场景式Q学习方法训练，生成状态值传播函数，使无人机节点能够自适应调节至新的物理位置。然后，评估了动态值迭代网络模型的性能，并将其与非支配排序遗传算法NSGA-II和穷举法比较。仿真结果表明，动态值迭代网络模型显著缩短了无人机节点路径规划的决策时间，且平均成功率更高。

关键词：动态值迭代网络；场景式Q学习；无人机自组网；NSGA-II；路径规划

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基于带积分补偿近端策略优化算法的四旋翼控制 Research

胡欢,王庆领

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第5期页码 649-808 doi: 10.1631/FITEE.1900641

摘要：使用先进的近端策略优化强化学习算法优化随机控制策略，实现对无模型四旋翼飞行器速度的稳定控制。飞行器模型由4个可以学习训练的子神经网络控制，神经网络以一种端到端的方式将模型状态映射为控制命令输送给飞行器执行。将积分补偿器引入行为评估算法框架，可大大提高模型速度跟踪的准确性和鲁棒性。此外，开发了包括离线学习和在线学习的两阶段学习方案，以供实际飞行之需。在在线学习阶段，不断优化模型的飞行策略。最后，对比提出的算法与传统PID算法的实验效果。

关键词：强化学习；近端策略优化；四旋翼控制；神经网络

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基于学习方法的三维医学图像压缩质量控制参数预测 Research Articles

侯宇轩1,任重1,陶煜波1,陈为2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第9期页码 1169-1178 doi: 10.1631/FITEE.2000234

摘要：质量控制是三维医学图像压缩过程至关重要的环节，需设定最佳图像压缩参数才能满足特定的压缩质量需求。高效视频编码（HEVC）是目前最先进的压缩工具。其中，量化参数（QP）对HEVC的压缩质量控制起决定性作用，如能对其精确预测，就能完成质量控制的目标；然而，直接将视频压缩领域中的预测方法套用到三维医学数据压缩，精度和效率无法取得令人满意的结果。为此，提出一种基于学习的参数预测方法，用于实现三维医学图像压缩中的高效质量控制。本文方法基于支撑向量回归（SVR），可以直接利用从原始数据中提取的基于视频的特征与基于结构的特征来预测最佳QP，无需经过耗时长的预编码或迭代过程。

关键词：医学图像压缩；高效视频编码（HEVC）；质量控制；基于学习方法

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智能阀门定位系统的设计

吴爱国,王立石

《中国工程科学》 2005年第7卷第4期页码 69-73

摘要：

介绍了一种基于ARM的智能阀门定位系统的硬件设计和定位控制方法。其中应用Philips公司的带CAN总线接口的ARM控制器作为系统的控制核心，既满足了现场实时数据的采集、计算和处理，又可以通过CAN总线使得阀门控制器和控制中心保持实时通信；控制策略采用带智能积分的自学习模糊控制算法

关键词： ARM 控制器 CAN总线智能积分自学习模糊控制

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机器学习和数据驱动算法在智慧发电系统中的应用——一种不确定性处理的视角 Review

孙立, Fengqi You

《工程（英文）》 2021年第7卷第9期页码 1239-1247 doi: 10.1016/j.eng.2021.04.020

摘要：面对日益增长的系统规模及其各种不确定性，传统的基于模型的第一定律方法已难以满足系统控制的要求。机器学习（ML）和数据驱动控制（DDC）技术的蓬勃发展为这些传统方法提供了一种替代方案。本文回顾了机器学习和数据驱动控制技术在发电系统监测、控制、优化和故障检测方面的典型应用，特别着重于揭示这些方法在评价、消除或耐受相关不确定性影响方面的作用。本文为智慧发电控制技术提供了一个从调节层到规划层的总体视角，分别从可见性、机动性、灵活性、经济性和安全性（简称“五性”）方面对机器学习和数据驱动控制技术的优势进行阐释。

关键词：智慧发电机器学习数据驱动控制系统工程

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基于迭代方法的联合压缩感知与相位修正多站外辐射源雷达成像算法研究 None

Jue WANG, Jun WANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第4期页码 557-568 doi: 10.1631/FITEE.1601423

摘要：通过最小化图像的重构误差建立了相位误差求解模型，基于定点迭代技术对相位误差模型求解。所提相位误差补偿技术是一种非参数化方法，可用于补偿任意形式相位误差。

关键词：多站外辐射源雷达；压缩感知；相位修正；定点迭代技术

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四旋翼无人机在博弈中的运动规划研究：一种基于仿真的投影策略迭代方法 Regular Papers

Li-dong ZHANG, Ban WANG, Zhi-xiang LIU, You-min ZHANG, Jian-liang AI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第4期页码 525-537 doi: 10.1631/FITEE.1800571

摘要：目前，随着增强学习领域不断开发出先进算法，为尝试解决复杂环境中的序列决策问题提供了有潜力的解决方案，并可在实际应用环境中获得较高决策性能。本文提出三维空间中速度可变的一对一四旋翼无人机博弈研究平台，以及一种基于投影策略迭代方法的近似动态规划方法，以学习四旋翼博弈过程中效用函数并生成改进的四旋翼运动决策策略。

关键词：增强学习；近似动态规划；决策；运动规划；无人机

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面向人—多机器人协同系统的带记忆强化学习行为控制任务管理器 Research Article

黄捷1,2,3,莫智斌1,2,3,张祯毅1,2,3,陈宇韬1,2,3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第8期页码 1174-1188 doi: 10.1631/FITEE.2100280

摘要：针对人—多机器人协同系统提出一种基于行为控制框架的带记忆强化学习任务管理器（RLTS）。由于重复的人工干预，现有人—多机器人协同系统决策时间成本高、任务跟踪误差大，限制了多机器人系统的自主性。此外，基于零空间行为控制框架的任务管理器依赖手动制定优先级切换规则，难以在多机器人和多任务情况下实现最优行为优先级调整策略。提出一种带记忆强化学习任务管理器，基于零空间行为控制框架融合深度Q-网络和长短时记忆神经网络知识库，实现任务冲突时最优行为优先级调整策略以及降低人为干预频率。当机器人在紧急情况下置信度不足时，所提带记忆强化学习任务管理器会记忆人类干预历史，在遭遇相同人工干预情况时重新加载历史控制信号。仿真结果验证了该方法的有效性。最后，通过一组受外界噪声和干扰的移动机器人实验，验证了所提带记忆强化学习任务管理器在不确定现实环境中的有效性。

关键词：人—多机器人协同系统；基于零空间行为控制；任务管理器；强化学习；知识库

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基于多目标社会学习鸽群优化的多无人机避障控制 Research

阮婉莹1,段海滨1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第5期页码 649-808 doi: 10.1631/FITEE.2000066

摘要：提出多目标社会学习鸽群优化（MSLPIO）方法，将其应用于无人机编队避障控制。该算法特点在于，每只鸽子在更新过程中并非向全局最优的鸽子学习，而是学习比自己占优的任何鸽子。在地图指南针算子和地标算子中引入社会学习因子。此外，为避免参数设置的盲目性，采用维数相关的参数设置方法。本文模拟了5架飞机在复杂障碍环境下的飞行过程，实验结果验证了该方法的有效性。

关键词：无人机；避障；鸽群优化；多目标社会学习鸽群优化

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向钱学森院士学习

宋健

《中国工程科学》 2001年第3卷第12期页码 1-7

摘要：文章阐述了钱老对控制论和系统科学的贡献，介绍了钱老《工程控制论》的出版在全世界引起的轰动与产生的巨大影响。

关键词：钱学森马克思主义哲学科学与技术工程控制论系统科学复杂系统

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多智能体协作与博弈展望：挑战、技术和应用 Perspective

刘瑜1,李徵2,姜智卓2,何友1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第7期页码 1002-1009 doi: 10.1631/FITEE.2200055

摘要：近年来，多智能体系统在解决复杂环境中各种决策问题方面取得显著进步，并已实现与人类相似甚至更好的决策性能。本文从任务挑战、技术方向和应用领域3个角度简要回顾多智能体协作和博弈相关技术。首先回顾近期多智能体系统工作中的典型研究问题和挑战，然后进一步讨论关于多智能体协作和游戏任务的前沿研究方向，最后对多智能体协作与博弈的应用领域进行重点展望。

关键词：多智能体；博弈论；集体智能；强化学习；智能控制