Journal of Zhejiang University

Current Issue: <FITEE>

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering (former title: Journal of Zhejiang University SCIENCE C (Computers & Electronics), 2010-2014)

ISSN 2095-9184 (print); ISSN 2095-9230 (online); CN 33-1389/TP; Monthly.

FITEE is an international peer-reviewed journal indexed by SCI-E, Ei Compendex, DBLP, IC, Scopus, JST, CSA, etc. It covers research in Electrical and Electronic Engineering, including Computer Science, Information Sciences, Control, Automation, Telecommunications, and related disciplines.

Impact factor: 0.308 (2011), 0.297 (2012), 0.380 (2013), 0.415 (2014), 0.392 (2015), 0.622 (2016), 0.910 (2017), 1.033 (2018), 1.604 (2019), 2.161 (2020), 2.526 (2021).

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering

ISSN 2095-9184 (print), ISSN 2095-9230 (online), monthly

2018 Vol.19 No.11 P.1303-1458

<<< CONTENTS >>>

Review Article

Review Article: Artificial muscles for wearable assistance and rehabilitation

Tian-yun Dong, Xiang-liang Zhang, Tao Liu

DOI: 10.1631/FITEE.1800618 Downloaded: 2058 Clicked: 5128 Cited: 0 Commented: 0(p.1303-1315) <Full Text> <PPT> 1551

Chinese summary <26> 用于可穿戴式人體(tǐ)助力和運動康複的人工(gōng)肌肉

摘要：傳統外(wài)骨骼在可穿戴式人體(tǐ)助力和運動康複領域做出巨大(dà)貢獻。然而，外(wài)骨骼仍然面臨一(yī)些挑戰，如質量大(dà)、結構複雜(zá)、剛度高、噪音大(dà)，且關節處有固定旋轉中(zhōng)心，給老年人和肌肉虛弱者帶來使用困難。相反，基于柔性智能材料的人工(gōng)肌肉具有質量輕、結構緊湊、剛度低和靜音驅動等特性，被認爲是與天然肌肉最相似的材料。介電彈性體(tǐ)（dielectric elastomers，DE）和聚氯乙烯（polyvinyl chloride，PVC）凝膠緻動應變和緻動應力大(dà)，響應速度快，驅動壽命長，在可穿戴式人體(tǐ)助力和運動康複領域具有很大(dà)應用潛力。然而，這兩種材料在這些領域少有研究。在這篇綜述中(zhōng)，我(wǒ)們首先分(fēn)别介紹DE和PVC凝膠的工(gōng)作原理。接着，總結常用DE材料和PVC凝膠材料。然後，回顧這兩種材料所需要的驅動電極和自傳感系統。最後，介紹這兩種材料在可穿戴式人體(tǐ)助力和運動康複領域的初步應用。

關鍵詞組：人工(gōng)肌肉；智能材料；介電彈性體(tǐ)（DE）；聚氯乙烯（PVC）凝膠；執行器；可穿戴式人體(tǐ)助力；運動康複

Research Articles

Adaptive robust neural control of a two-manipulator system holding a rigid object with inaccurate base frame parameters

Fan Xu, Jin Wang, Guo-dong Lu

DOI: 10.1631/FITEE.1601707 Downloaded: 2369 Clicked: 6431 Cited: 0 Commented: 0(p.1316-1327) <Full Text> <PPT> 1563

Chinese summary <17> 基座參數欠精确環境下(xià)雙機械臂剛體(tǐ)夾持系統的自适應神經魯棒控制

摘要：針對基座參數欠精确環境下(xià)雙機械臂剛體(tǐ)夾持系統的自适應調控問題進行研究。提出一(yī)種自适應神經魯棒控制器，能同時解決基座參數欠精确、系統内力、建模不确定性、關節摩擦以及外(wài)部幹擾等多種問題。該控制器采用一(yī)個徑向基神經網絡來逼近系統包括非預期内力在内的全部動力學部分(fēn)。結合仿真實驗和分(fēn)析，該控制器能有效保證軌迹跟蹤誤差漸進收斂于0，并保持内力在可接受範圍。在自适應調節機制下(xià)，該方法能對系統中(zhōng)雙機械臂進一(yī)步在線精确标定。爲保證系統全局穩定性，該控制器建立定制化魯棒補償，結合李雅普諾夫理論，證明該控制器在基座欠精确以及其他多種不确定環境下(xià)的魯棒性。

關鍵詞組：協同機械臂；神經網絡；欠精确基座平移坐标；自适應控制；魯棒控制

Use of a coded voltage signal for cable switching and fault isolation in cabled seafloor observatories

Zhi-feng Zhang, Yan-hu Chen, De-jun Li, Bo Jin, Can-jun Yang, Jun Wang

DOI: 10.1631/FITEE.1601843 Downloaded: 2269 Clicked: 5887 Cited: 0 Commented: 0(p.1328-1339) <Full Text> <PPT> 1570

Chinese summary <17> 基于可編程電壓信号實現海底觀測網海纜切換及故障隔離(lí)

摘要：纜系海底觀測網可實現長時間、實時、原位海洋在線觀測，在海洋觀測領域扮演重要角色。可靠的海纜切換方法對于建立永久、可靠、魯棒性高的海底觀測網是必要的。對比已有海纜切換方法優缺點，針對海底觀測網的網絡組态提出一(yī)種新穎的海纜切換方法。無需配置額外(wài)通訊路由，借助已有電力傳輸纜，傳輸基于特定序列的可編程電壓信号，實現水下(xià)分(fēn)支器與陸地岸基站的通訊。建立系統仿真模型，分(fēn)析電壓信号最大(dà)數據位頻(pín)率，确保準确識别控制命令。最後，在實驗室環境下(xià)建立基于所提切換方法的水下(xià)分(fēn)支器樣機，驗證該方法的功能及可靠性。

關鍵詞組：纜系海底觀測網；海纜切換及故障隔離(lí)；可編程電壓信号；最大(dà)數據位頻(pín)率

Energy management for multi-microgrid system based on model predictive control

Ke-yong Hu, Wen-juan Li, Li-dong Wang, Shi-hua Cao, Fang-ming Zhu, Zhou-xiang Shou

DOI: 10.1631/FITEE.1601826 Downloaded: 3838 Clicked: 6943 Cited: 0 Commented: 0(p.1340-1351) <Full Text> <PPT> 2130

Chinese summary <19> 基于模型預測控制的多微電網系統能量管理

摘要：爲降低多微電網能量管理優化算法計算複雜(zá)度，提出一(yī)種基于模型預測控制能量優化管理方法。首先，采用分(fēn)解協調實現供需平衡，協調多微電網系統剩餘能量，使供電成本最小(xiǎo)化。然後，根據多微電網潮流特性，建立能量管理模型并提出能量優化問題。接着，采用對偶分(fēn)解法将優化問題分(fēn)爲兩部分(fēn)，引入基于全局優化的分(fēn)布式預測控制算法，經過算法叠代與協調實現最優解。仿真結果表明，該方法能實時向用戶提供所需能源，提高可再生(shēng)能源利用率。此外(wài)，與粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）進行比較。比較結果表明，該算法具有更好性能、更快收斂速度和更高效率。

關鍵詞組：微電網；能源管理；預測控制；可再生(shēng)能源；可控能源

Intrinsic feature extraction using discriminant diffusion mapping analysis for automated tool wear evaluation

Yi-xiang Huang, Xiao Liu, Cheng-liang Liu, Yan-ming Li

DOI: 10.1631/FITEE.1601512 Downloaded: 2656 Clicked: 6492 Cited: 0 Commented: 0(p.1352-1361) <Full Text> <PPT> 1530

Chinese summary <16> 基于判别擴散映射分(fēn)析的内蘊特征提取方法在刀具磨損評估中(zhōng)的應用

摘要：針對銑削加工(gōng)刀具磨損評估，提出一(yī)種基于判别擴散映射分(fēn)析的方法。判别擴散映射分(fēn)析（discriminant diffusion maps analysis，DDMA）用于時頻(pín)域特征提取融合與維度縮減。通過保持内蘊特征空間的擴散距離(lí)，耦合時頻(pín)域特征和判别内核，提取有效信息。該方法包含3個步驟：(1)信号處理與特征提取；(2)内蘊維度估計；(3)基于擴散距離(lí)保持的特征融合實現。将該方法應用于數控加工(gōng)中(zhōng)心主軸驅動電流信号，評估刀具磨損狀态。與常見主成分(fēn)分(fēn)析方法相比，該方法能更好保持刀具磨損狀态相關的有用内蘊信息，大(dà)大(dà)降低與刀具磨損相關的特征維度，并可直接應用于大(dà)多數工(gōng)業數控加工(gōng)中(zhōng)心，方便獲取電流信号實際情況。

關鍵詞組：刀具狀态監測；流形學習；降維；擴散映射分(fēn)析；内蘊特征提取

Generic user revocation systems for attribute-based encryption in cloud storage

Genlang Chen, Zhiqian Xu, Hai Jiang, Kuan-ching Li

DOI: 10.1631/FITEE.1800405 Downloaded: 2166 Clicked: 5356 Cited: 0 Commented: 0(p.1362-1384) <Full Text> <PPT> 1698

Chinese summary <21> 雲存儲中(zhōng)基于屬性加密的通用型用戶撤銷系統

摘要：雲存儲是面向企業和個人用戶的服務模型，包括付費(fèi)和免費(fèi)兩種方式。基于雲存儲服務模型，用戶通過互聯網随時随地享受雲存儲提供的存儲服務和管理功能。由于大(dà)多數雲存儲由第三方服務商(shāng)提供，因此在數據保護和訪問控制方面，雲存儲提供商(shāng)和共享多租戶環境下(xià)可信任性面臨極大(dà)挑戰。基于屬性加密（attribute-based encryption，ABE）不僅保護數據的機密性，而且其中(zhōng)的密文或解密密鑰與相關細粒度訪問策略有關，這些策略在解密過程中(zhōng)被自動執行，使每個數據級别的數據訪問處于控制之下(xià)。但是，在實際動态用戶撤銷應用中(zhōng)該方案有一(yī)定局限性。提出兩種具有隐私保護功能的基于屬性加密的通用型用戶撤銷系統：通過密文重加密（user revocation via ciphertext re-encryption，UR-CRE）實現的用戶撤銷系統和通過雲存儲提供商(shāng)（user revocation via cloud storage providers，UR-CSP）實現的用戶撤銷系統。這兩種系統可以與任意類型基于屬性加密的方案協作，實現動态撤銷用戶。

關鍵詞組：基于屬性的加密；通用型用戶撤銷；用戶隐私；雲存儲；訪問控制

An anchor-based spectral clustering method

Qin Zhang, Guo-qiang Zhong, Jun-yu Dong

DOI: 10.1631/FITEE.1700262 Downloaded: 2651 Clicked: 5947 Cited: 0 Commented: 0(p.1385-1396) <Full Text> <PPT> 1536

Chinese summary <18> 一(yī)種基于錨點的譜聚類方法

摘要：譜聚類是模式識别、機器學習和數據挖掘中(zhōng)最流行最重要的聚類方法之一(yī)。然而，高計算複雜(zá)度妨礙了譜聚類在大(dà)規模數據集的應用。對于具有n個樣本的聚類問題，譜聚類需O(n₃)時間複雜(zá)度計算圖拉普拉斯矩陣特征向量。爲解決該問題，提出一(yī)種新的基于錨點譜聚類方法（anchor-based spectral clustering，ASC）。首先，在數據集中(zhōng)選擇m （m≪n）個可以基本保持原始數據内在（流形）結構的錨點。然後，構造原始數據與錨點之間的映射矩陣，并證明該映射矩陣能保持數據的聚類結構。基于該映射矩陣，近似得到原始數據譜嵌入。ASC方法複雜(zá)度與數據集大(dà)小(xiǎo)呈線性關系。将該方法與經典譜聚類方法和兩種最新譜聚類加速方法，即能量叠代聚類（power iteration clustering，PIC）和基于地标聚類（landmark-based spectral clustering，LSC），在10個真實數據集上比較。實驗結果表明，ASC算法比經典譜聚類算法具有更快聚類速度，在效率和有效性上與現有方法相當或優于現有方法。

關鍵詞組：聚類；譜聚類；圖拉普拉斯；錨點

Image-based 3D model retrieval using manifold learning

Pan-pan Mu, San-yuan Zhang, Yin Zhang, Xiu-zi Ye, Xiang Pan

DOI: 10.1631/FITEE.1601764 Downloaded: 2879 Clicked: 6206 Cited: 0 Commented: 0(p.1397-1408) <Full Text>

Chinese summary <19> 利用流形學習進行基于圖像的三維模型檢索

摘要：提出一(yī)種基于圖像的三維模型檢索新框架。把查詢的圖像建模爲歐氏空間的一(yī)個點，把三維模型所有投影視圖建模爲一(yī)個對稱正定矩陣，并視該對稱正定矩陣爲黎曼流形上的一(yī)個點。于是，基于圖像的三維模型檢索簡化爲歐氏空間到黎曼流形上的度量學習。爲解決異質匹配問題，把歐式空間和對稱正定矩陣黎曼空間映射到同一(yī)個高維希爾伯特空間，極大(dà)縮小(xiǎo)彼此之間語義鴻溝。最後，使用核方法設計一(yī)個優化算法學習映射。任何新圖像描述符，比如深度學習特征描述符，可以很容易嵌入該框架。實驗結果表明，該方法相較目前最新基于圖像的三維模型檢索方法有一(yī)定優勢。

關鍵詞組：模型檢索；歐式空間；黎曼流形；希爾伯特空間；度量學習

Semantic composition of distributed representations for query subtopic mining

Wei Song, Ying Liu, Li-zhen Liu, Han-shi Wang

DOI: 10.1631/FITEE.1601476 Downloaded: 2015 Clicked: 5708 Cited: 0 Commented: 0(p.1409-1419) <Full Text> <PPT> 1391

Chinese summary <17> 基于分(fēn)布式表示語義組合的查詢子主題挖掘

摘要：推斷查詢意圖對于信息檢索具有重要意義。查詢子主題挖掘旨在找到可能的子主題，用于表示給定查詢的潛在意圖。由于查詢較短，子主題挖掘具有挑戰性。學習詞或句子分(fēn)布式表示推動和影響了很多領域的發展。然而，沒有清晰的結論表明該分(fēn)布式表示是否有助于應對查詢子主題挖掘面臨的挑戰。提出并比較利用分(fēn)布式表示的語義組合進行查詢子主題挖掘。采用兩種分(fēn)布式表示策略：能學習任意長度文本分(fēn)布式表示的段落向量（paragraph vector）以及詞向量的語義組合。探索了語義組合策略和數據類型對查詢表示的影響。在國家信息學研究所信息獲取研究試驗平台和社區（National Institute of InformaticsTestbeds and Community for Information Access Research，NTCIR）提供的公開(kāi)數據集上的實驗結果表明，與傳統語義表示相比，分(fēn)布式語義表示能獲得更優查詢子主題挖掘性能。文中(zhōng)做了更多深入探讨。

關鍵詞組：查詢子主題挖掘；查詢意圖；分(fēn)布式表示；語義組合

Improved three-vector based dead-beat model predictive direct power control strategy for grid-connected inverters

Chen-wen Cheng, Heng Nian, Long-qi Li

DOI: 10.1631/FITEE.1601874 Downloaded: 2444 Clicked: 6437 Cited: 0 Commented: 0(p.1420-1431) <Full Text> <PPT> 1693

Chinese summary <17> 用于并網逆變器的改進三矢量無差拍模型預測直接功率控制策略

摘要：用于并網逆變器的傳統模型預測直接功率控制，在每個控制周期隻使用一(yī)個逆變器電壓矢量，導緻并網電流和功率出現大(dà)量諧波分(fēn)量，降低電能質量。爲提高穩态性能，預測控制需要很高的采樣頻(pín)率，同時由于計算複雜(zá)，預測算法需要較長執行時間，二者存在矛盾。爲解決這個問題，提出一(yī)種新的無差拍模型預測直接功率控制策略，在每個控制周期使用2個有效電壓矢量和1個零電壓矢量。采用三矢量策略保證開(kāi)關頻(pín)率恒定，提高電流和功率質量。不同于傳統三矢量模型預測直接功率控制策略，該方法根據功率誤差而非電網電壓矢量位置選擇三個矢量，保證矢量計算時間始終爲正。同時，無需叠代計算，有利于在數字信号處理芯片上執行算法。最後，搭建1 kW逆變器實驗平台，驗證了該方法的有效性。

關鍵詞組：并網逆變器；模型預測控制；直接功率控制；三矢量；恒定開(kāi)關頻(pín)率；功率誤差

Optimization of a robust collaborative-relay break beamforming design for simultaneous wireless break information and power transfer

Lu-lu Zhao, Xing-long Jiang, Li-min Li, Guo-qiang Zeng, Hui-jie Liu

DOI: 10.1631/FITEE.1601268 Downloaded: 1765 Clicked: 5107 Cited: 0 Commented: 0(p.1432-1443) <Full Text> <PPT> 1549

Chinese summary <16> 無線信息與能量同時傳輸的魯棒協作中(zhōng)繼波束形成優化設計

摘要：研究了應用于無線信息與能量同時傳輸的協作中(zhōng)繼波束形成設計。基于中(zhōng)繼節點擁有理想信道狀态信息的假設，提出一(yī)種非魯棒波束形成設計。實際中(zhōng)信道狀态信息誤差通常不可避免，爲此，提出一(yī)種魯棒波束形成設計。采用二分(fēn)法和半定松弛法解決非魯棒和魯棒波束形成設計的非凸優化問題。由于半定松弛法的解不總是秩一(yī)的，提出一(yī)種叠代次梯度法求秩一(yī)解。仿真結果表明，在非理想信道狀态信息下(xià)，所提魯棒波束形成設計性能優于非魯棒設計。

關鍵詞組：無線信息與能量同時傳輸；信道狀态信息；魯棒波束形成；半定松弛；叠代次梯度

Hohmann transfer via constrained optimization

Li Xie, Yi-qun Zhang, Jun-yan Xu

DOI: 10.1631/FITEE.1800295 Downloaded: 2661 Clicked: 5549 Cited: 0 Commented: 0(p.1444-1458) <Full Text> <PPT> 1344

Chinese summary <21> 約束優化下(xià)的霍曼轉移

摘要：在Jean-Pierre MAREC幾何方法啓發下(xià)，将兩共面圓軌道之間的霍曼轉移問題定義爲一(yī)個不等式約束下(xià)的靜态非線性規劃問題。利用Kuhn-Tucker定理和最小(xiǎo)值點存在的一(yī)個二階充分(fēn)條件，證明霍曼轉移的全局最小(xiǎo)性。該約束優化問題存在兩組可行解，其中(zhōng)對應于霍曼轉移的一(yī)個解是全局極小(xiǎo)值點，另一(yī)個解是局部極小(xiǎo)值點。随後将霍曼轉移問題考慮爲有約束的動态優化問題，并用變分(fēn)法轉化爲邊值問題求解。在靜态和動态優化數值算例中(zhōng)驗證了靜态優化解析給出的兩組可行解。由靜态和動态約束優化，我(wǒ)們重新發現霍曼轉移問題的解，并用非線性規劃解析證明了其全局最小(xiǎo)性。

關鍵詞組：霍曼轉移；非線性規劃；約束優化；變分(fēn)法