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一元及多元信号分解发展历程与展望

自动化学报 2024年第1期50卷 1-20页

作者：陈启明文青松郎恂谢磊苏宏业浙江大学工业控制技术国家重点实验室杭州311100 阿里巴巴达摩院杭州310027 阿里巴巴达摩院美国西雅图98060 云南大学信息学院昆明650091

现实世界中,所获得的信号大部分都是非平稳和非线性的,将此类复杂信号分解为多个简单的子信号是重要的信号处理方法.1998年,提出希尔伯特–黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)以来,历经20余年的发展,信号分解已经成为信号处理领域相... 详细信息

现实世界中,所获得的信号大部分都是非平稳和非线性的,将此类复杂信号分解为多个简单的子信号是重要的信号处理方法.1998年,提出希尔伯特–黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)以来,历经20余年的发展,信号分解已经成为信号处理领域相对独立又具有创新性的重要内容.特别是近10年,多元/多变量/多通道信号分解理论方法方兴未艾,在诸多领域得到了成功应用,但目前尚未见到相关综述报道.为填补这个空缺,从单变量和多变量两个方面系统综述了国内/外学者对主要信号分解方法的研究现状,对这些方法的时频表达性能进行分析和比较,指出这些分解方法的优势和存在的问题.最后,对信号分解研究进行总结和展望.

关键词：信号分解时频分析希尔伯特–黄变换多元信号分解

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基于稳定特征原型的云边协同联邦类别增量学习方法

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控制与决策 2024年

作者：姚邹静赵春晖浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术全国重点实验室

由于存储空间限制，物联网中的边缘设备往往仅能保留当前某个有限时段内的数据。实际生产过程中，设备工况在一定时间内发生变动，往往产生新类别的故障数据或图像，这种类别增量会造成模型在本地训练时产生灾难性遗忘。在单边端类别增... 详细信息

由于存储空间限制，物联网中的边缘设备往往仅能保留当前某个有限时段内的数据。实际生产过程中，设备工况在一定时间内发生变动，往往产生新类别的故障数据或图像，这种类别增量会造成模型在本地训练时产生灾难性遗忘。在单边端类别增量的局部灾难性遗忘基础上，随着云边协同优化，灾难性遗忘会产生扩散。针对上述问题，提出一种基于稳定特征原型的联邦类别增量学习方法，在边端建立类别样本记忆库存储类别代表性样本，设计了基于回放范式的原型网络更新策略，在云端设计了以统一特征空间下的特征原型为参考基准的加权聚合策略，在联邦框架下稳定优化特征空间，实现类别知识的联邦更新。基于类别增量常用的数据集CIFAR10和Mini-ImageNet的实验证明了所提方法可以有效缓解灾难性遗忘。

关键词：图像分类联邦学习增量学习灾难性遗忘云边协同特征原型

多学科交叉融合课程的建设——以过程装备控制技术课程为例

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控制工程 2024年第09期 1704-1709页

作者：邓鸿英杨秦敏刘毅浙江工业大学机械工程学院浙江大学工业控制技术国家重点实验室

加强多学科交叉融合课程的建设，是高校培养高质量复合型创新人才的重要保障。过程装备控制技术课程内容涵盖了机械工程、控制科学与工程、化学工程、信息与通信工程等学科知识，属于典型的多学科交叉融合课程。针对该类课程知识点多而... 详细信息

加强多学科交叉融合课程的建设，是高校培养高质量复合型创新人才的重要保障。过程装备控制技术课程内容涵盖了机械工程、控制科学与工程、化学工程、信息与通信工程等学科知识，属于典型的多学科交叉融合课程。针对该类课程知识点多而分散、内容广而抽象、理论难以联系工程实际等教学共性问题，考虑过程装备与控制工程专业特色，探索积极有效的多学科交叉融合课程的教学和实践方案，包括提炼课程教学目标、精选教学内容、探讨“任务引领式”主题教学模式、设置多学科知识交叉融合的综合作业和实验、打造多元化全过程考核方式等。实施结果表明，上述方案可为深化多学科交叉融合课程建设、引入研究性教学模式、培养学生创新思维和实践能力等方面提供有益参考。

关键词：多学科交叉融合过程装备控制技术课程建设教学与实践

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自整定多元变分模态分解

电子与信息学报 2024年第7期46卷 2994-3001页

作者：郎恂王佳艺陈启明何冰冰毛汝凯谢磊云南大学信息学院昆明650504 浙江大学工业控制技术国家重点实验室杭州310027 云南云天化股份有限公司装备技术中心昆明650000

多元变分模态分解(MVMD)作为变分模态分解(VMD)的多元扩展,在继承VMD优点的同时,也存在其分解性能很大程度上依赖于两个预置参数——模态数量K和惩罚系数α的问题。为此,该文提出一种自整定MVMD(SMVMD)算法。SMVMD采取了匹配追踪法的思... 详细信息

多元变分模态分解(MVMD)作为变分模态分解(VMD)的多元扩展,在继承VMD优点的同时,也存在其分解性能很大程度上依赖于两个预置参数——模态数量K和惩罚系数α的问题。为此,该文提出一种自整定MVMD(SMVMD)算法。SMVMD采取了匹配追踪法的思想,通过频域的能量占比和模态正交性分别自适应地更新K和α。对仿真信号与真实案例的分析结果表明,所提SMVMD方法不仅有效解决了原MVMD的参数整定问题,而且表现出以下优势,(1)与MVMD相比,SMVMD抗模态混叠的能力更强,且对噪声和α值的变化都具有更好的鲁棒性。(2)与多元经验模态分解、快速多元经验模态分解和多元变分模态分解这些经典算法相比,SMVMD算法的分解误差最小,分解效果最好。

关键词：多元信号处理 MVMD 自整定匹配追踪法鲁棒性

基于异步优势演员-评论家的交通信号控制方法

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浙江大学学报（工学版） 2024年第8期58卷 1671-1680,1703页

作者：叶宝林孙瑞涛吴维敏陈滨姚青浙江理工大学信息科学与工程学院浙江杭州310018 嘉兴大学嘉兴市智慧交通重点实验室浙江嘉兴314001 浙江大学工业控制技术全国重点实验室智能系统与控制研究所浙江杭州310027 浙江理工大学计算机科学与技术学院浙江杭州310018

针对现有基于深度强化学习的交通信号控制方法的模型学习和决策成本高的问题,提出基于异步优势演员-评论家(A3C)算法的单交叉口交通信号控制方法.在模型输入端分别从交叉口和车道2个不同维度构建车辆权重增益网络,对采集的车辆状态信息... 详细信息

针对现有基于深度强化学习的交通信号控制方法的模型学习和决策成本高的问题,提出基于异步优势演员-评论家(A3C)算法的单交叉口交通信号控制方法.在模型输入端分别从交叉口和车道2个不同维度构建车辆权重增益网络,对采集的车辆状态信息进行预处理.设计新的奖励机制,提出融合车辆权重增益网络的A3C算法.基于微观交通仿真软件SUMO的仿真测试结果表明,相比于传统的交通信号控制方法和基准强化学习方法,所提方法在低、中、高3种不同的交通流量状态下,均能够取得更好的交通信号控制效益.

关键词：交通信号控制深度强化学习 A3C 权重增益网络

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基于热传导偏微分方程的微纳星群迁移控制

北京航空航天大学学报 2024年第5期50卷 1568-1575页

作者：潘晓宋婷李猛姚闯上海航天控制技术研究所上海201109 上海市空间智能控制技术重点实验室上海201109 西北工业大学航天学院西安710072 上海卫星工程研究所上海201109

面向分布式星群在侦查监测,攻防作战等未来空间任务中的潜在应用,在偏微分动力学框架下,提出一种基于热传导特性的星群时空分布演化控制方法。通过类比热力学,以星群整体密度分布为参量,利用热传导偏微分方程描述星群宏观空间密度分布... 详细信息

面向分布式星群在侦查监测,攻防作战等未来空间任务中的潜在应用,在偏微分动力学框架下,提出一种基于热传导特性的星群时空分布演化控制方法。通过类比热力学,以星群整体密度分布为参量,利用热传导偏微分方程描述星群宏观空间密度分布及其随时空的演化模型;基于热扩散机理构建速度场函数以实现集群期望密度分布的迁移控制,并分析论证了基于速度场反馈控制的渐近收敛性和稳定性;分别在一维空间与二维空间中模拟微纳星群迁移控制场景,分别利用Richardson外推法与交替方向隐式格式数值求解一维与二维热传导方程初边值问题,结果表明:所提方法有效收敛,星群迁移前期收敛速度快,在有限时间内可生成所需的密度分布。

关键词：偏微分方程热传导集群分布函数密度控制

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钢轨打磨车专用EHA非线性反演控制

北京航空航天大学学报 2024年第8期50卷 2439-2448页

作者：王海波何欢邹怀静聂勇西南交通大学机械工程学院成都610031 轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室成都610031 浙江大学流体传动及控制国家重点实验室杭州310027

为提高钢轨打磨车打磨钢轨的平顺性及稳定性,提出以电动静液作动器(EHA)代替传统液压作动系统作为钢轨打磨车的专用执行器,考虑柱塞泵的总效率波动和液压缸动静摩擦差异大2个非线性因素,建立非线性数学模型;建立EHA的MATLAB、AMESim联... 详细信息

为提高钢轨打磨车打磨钢轨的平顺性及稳定性,提出以电动静液作动器(EHA)代替传统液压作动系统作为钢轨打磨车的专用执行器,考虑柱塞泵的总效率波动和液压缸动静摩擦差异大2个非线性因素,建立非线性数学模型;建立EHA的MATLAB、AMESim联合仿真模型,对PID控制、滑模变结构控制、反演控制进行控制策略对比研究,仿真分析验证反演控制在响应快速性及稳定性方面具有良好的表现。搭建四象限平台对EHA进行反演控制负载试验,结果表明:其位移控制精度达0.21 mm,具有较好的控制性能。

关键词：钢轨打磨车电动静液作动器非线性因素联合仿真反演控制

无缓存流水线生产系统中AGV调度问题的研究

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东北大学学报（自然科学版） 2024年第1期45卷 58-67,75页

作者：汪星恺吴维敏邢子超牛昊一浙江大学工业控制技术国家重点实验室浙江杭州310058 浙江大学控制科学与工程学院浙江杭州310058

针对无缓存流水线生产系统中的AGV(automatedguidedvehicle)调度问题提出了复合评分的启发式调度算法,降低了系统中AGV执行任务的间隔等候时间.首先,通过建立数学模型,对目前主流的AGV规模估计方法做出了改进.其次,提出了一种新的基于... 详细信息

针对无缓存流水线生产系统中的AGV(automatedguidedvehicle)调度问题提出了复合评分的启发式调度算法,降低了系统中AGV执行任务的间隔等候时间.首先,通过建立数学模型,对目前主流的AGV规模估计方法做出了改进.其次,提出了一种新的基于复合评分禁忌搜索的AGV前瞻调度算法.不同于目前主流的以空驶距离为优化目标的调度算法,该算法能够以最小化工件延误时间、最小化AGV空驶距离等多目标来统筹调度AGV.最后,为验证所提算法的有效性,从多个角度与已有算法进行了实验对比.仿真实验结果表明,相较于其他算法,提出的前瞻调度算法能够更有效地解决无缓存流水线生产系统这一新场景的AGV调度问题.实车实验也证明了该算法在实际生产中的有效性.

关键词： AGV调度算法 AGV规模确定算法禁忌搜索算法流水线生产系统

基于拓展α-rank的多智能体策略评估方法在能源管理中的应用（英文）

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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2024年第7期 1003-1017页

作者：孙祎芸张森林刘妹琴郑荣濠董山玲兰旭光浙江大学工业控制技术国家重点实验室浙江大学电气工程学院西安交通大学人机混合增强智能全国重点实验室

随着碳达峰、碳中和政策的制定与实施，电网新能源化成为了主流趋势。然而，配电网中光伏装置数量的增加已经给分布式配电网系统带来巨大的有源电压调控压力，使得传统电压调节模式难以适应新能源化电网系统。基于多智能体强化学习的智... 详细信息

随着碳达峰、碳中和政策的制定与实施，电网新能源化成为了主流趋势。然而，配电网中光伏装置数量的增加已经给分布式配电网系统带来巨大的有源电压调控压力，使得传统电压调节模式难以适应新能源化电网系统。基于多智能体强化学习的智能控制策略可通过智能逆变器和其他智能建筑能源管理系统（楼宇微网）缓解这些问题。为了获得楼宇微网的最佳能源管理策略，并满足楼宇用户的舒适度和能源需求，本文提出两种大规模多智能体策略评估方法，将能源管理问题转化为一般和博弈，同时优化了系统和楼宇用户两个层面的收益。α-rank算法虽然可解决一般和博弈，并在理论上保证策略排名的可靠性，但其受到策略交互中的采样复杂度限制，难以应用于实际电力系统。通过引入张量补全拓展α-rank算法，本文提出一种新的评估算法TcEval，以降低交互中的采样复杂性。此外，考虑到实际场景中普遍存在的噪声问题，本文建立了基于领域知识的噪声处理模型来计算策略收益，提出了针对噪声场景的Tc Eval-AS算法。多组基于实际数据的能源管理案例实验说明，本文提出的两种评估算法相较于现有方法（RG-UCB和α-IG）大幅度降低了策略评估中采样复杂度。最后，用实际数据验证了所提算法的有效性。

关键词：能源管理多智能体深度强化学习策略评估配电网系统