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

2019 Vol.20 No.1 P.1-140

<<< CONTENTS >>>

Special Issue on Complex System and Intelligent Control

Guest Editors: Jie CHEN, Ben M. CHEN, and Jian SUN

Editorial

Editorial: Complex system and intelligent control: theories and applications

Jie Chen, Ben M. Chen, Jian Sun

DOI: 10.1631/FITEE.1910000 Downloaded: 2314 Clicked: 8183 Cited: 0 Commented: 0(p.1-3) <Full Text>

Chinese summary <42> 複雜(zá)系統智能控制：理論與應用

概要： 複雜(zá)系統是指由多個不同的、自治的且相互作用的子系統組成的系統。正如亞裏士多德所說，“整體(tǐ)大(dà)于部分(fēn)之和”，複雜(zá)系統的性質并非其子系統性質的簡單加和。複雜(zá)系統概念非常廣泛，包括人腦、鳥類編隊飛行、電網、交通系統、社交網絡、通訊網絡，等等。複雜(zá)系統具有高度非線性、湧現性、自适應性、自組織等特征，這些特征使得複雜(zá)系統難于精确建模，難于理解，難于控制。
對于智能控制，目前學術界還沒有公認的定義。一(yī)般來講，智能控制是指一(yī)類應用模糊邏輯、神經網絡、進化計算、機器學習、群體(tǐ)智能等人工(gōng)智能技術的控制方法。智能控制往往從物(wù)理、數學、生(shēng)物(wù)學、神經學等領域汲取思想，實現對不确定環境中(zhōng)複雜(zá)過程的有效控制。智能控制是一(yī)種多學科交叉的前沿技術，綜合了控制理論、計算機科學、人工(gōng)智能、信息論等多個領域的知(zhī)識。智能控制在傳統控制方法不能勝任的領域往往可以取得良好控制效果。
爲此，中(zhōng)國工(gōng)程院院刊《信息與電子工(gōng)程前沿（英文）》組織了“複雜(zá)系統與智能控制”專刊。本期專刊目的在于進一(yī)步促進該領域研究，展示該領域最新研究進展，特别是在基礎理論與應用方面的成果。經過嚴格同行評議，精心挑選了11篇來自世界各地的論文，包括1篇綜述，10篇研究論文。
電網作爲一(yī)種典型複雜(zá)系統，給人民日常生(shēng)活帶來巨大(dà)變革，對電網進行精确、快速且魯棒的狀态估計無疑具有重要意義。王鋼等全面深入地綜述了電網狀态估計的最新研究進展，着重介紹了非凸狀态估計問題的最優解或近似最優解求取方法，并展望了未來的研究方向。
區域覆蓋是移動機器人非常重要的應用之一(yī)。爲解決移動機器人區域覆蓋的路徑規劃問題，高冠強與辛斌提出一(yī)種基于拍賣機制的生(shēng)成樹(shù)覆蓋算法。與現有方法相比，對布局複雜(zá)的大(dà)規模區域，該方法更加有效且用時更短。
蛇形機器人是一(yī)種模仿生(shēng)物(wù)蛇運動形态的仿生(shēng)機器人。爲使蛇形機器人像生(shēng)物(wù)蛇一(yī)樣敏捷，蛇形機器人的步态生(shēng)成與運動控制是兩個需要考慮的重要因素。針對蛇形機器人，歐陽文娟等提出一(yī)種仿生(shēng)控制算法。該算法包括中(zhōng)樞模式發生(shēng)器、小(xiǎo)腦模型神經網絡控制器和比例微分(fēn)（PD）控制器。仿真和實驗結果表明該方法具有良好适應性和控制效果。
姚甯詩等展示了一(yī)款由佐治亞理工(gōng)學院研發的氣球機器人。該氣球機器人被用于支持室内人機交互等方面的實驗研究工(gōng)作。采取基于深度神經網絡的算法，可以有效檢測人臉，跟蹤人的運動并識别人的手勢。實驗結果表明，該氣球機器人具有可靠的檢測與跟蹤能力。
執行控制是機器人結構設計中(zhōng)的關鍵環節，對機器人系統最終質量具有重要影響。Martin Molina等提出一(yī)種通用執行控制方法。實驗結果驗證了該方法的正确性、可行性與有效性。
近年來，多智能體(tǐ)系統受到國内外(wài)學者廣泛關注。編隊控制是多智能體(tǐ)協同控制中(zhōng)非常重要的研究方向。冉茂鵬等考慮了具有未知(zhī)非線性動态與外(wài)界擾動的多智能體(tǐ)系統時變隊形跟蹤控制問題。設計了擴張狀态觀測器估計系統的總擾動，并提出一(yī)種基于擴張狀态觀測器的隊形跟蹤協議。将所提算法應用于多無人機目标合圍問題，驗證了所提理論方法的有效性。呂茂斌和劉璐研究了一(yī)類二階異構非線性多智能體(tǐ)系統的領航—跟随問題，提出一(yī)類僅依賴于多智能體(tǐ)相對狀态的分(fēn)布式算法。
近年來，無人機已廣泛應用于偵察、搜索與救援、監控、環境監測、包裹快遞、農業服務等領域。在所有無人機中(zhōng)，四旋翼無人機最爲流行。四旋翼無人機的導航與控制問題受到廣泛關注。仲于江等針對四旋翼無人機提出一(yī)種可靠的容錯跟蹤控制方法。該方法應用徑向基神經網絡算法對模型的不确定性進行精确在線辨識，且自适應地修正參考模型，并在控制率中(zhōng)引入故障檢測與診斷濾波器以及故障補償項，應對執行器故障。賴叔朋等提出一(yī)種計算簡便的安全飛行通道導航方法，該方法可以産生(shēng)平滑且不停頓的安全飛行軌迹。
作爲一(yī)類複雜(zá)系統，磁懸浮飛輪在儲能裝置中(zhōng)得到廣泛應用。然而，磁懸浮飛輪的控制器設計問題非常具有挑戰性。呂許俊等應用基于特征建模的全系數自适應控制方法對磁懸浮飛輪進行有效控制。仿真結果表明該方法對于模型不确定性、外(wài)界擾動和延時具有很強魯棒性。
唐澤至等研究了主動磁懸浮軸承系統的幹擾抑制問題，提出一(yī)種具有擾動觀測器的叠代學習控制策略，該策略将傳統叠代學習方法與擴張狀态觀測器有機結合。仿真結果表明該策略可以取得良好跟蹤效果。
本期專刊涵蓋了複雜(zá)系統與智能控制領域的多個研究方向，包括多智能體(tǐ)系統編隊控制、四旋翼無人機導航與控制、機器人魯棒控制、人機交互、具有外(wài)界擾動與模型不确定性系統的控制等前沿方向。我(wǒ)們希望本期專刊對該領域研究人員(yuán)有所啓發，能夠促進該領域研究進一(yī)步深入。
本期專刊出版過程中(zhōng)，得到很多人支持，在此深表感謝。特别要感謝編輯部工(gōng)作人員(yuán)的大(dà)力幫助以及潘雲鶴、盧錫城兩位主編給予我(wǒ)們這次難得機會。

關鍵詞組：

Review Article

Review Article: Distribution system state estimation: an overview of recent developments

Gang Wang, Georgios B. Giannakis, Jie Chen, Jian Sun

DOI: 10.1631/FITEE.1800590 Downloaded: 2063 Clicked: 5281 Cited: 0 Commented: 0(p.4-17) <Full Text> <PPT> 1609

Chinese summary <49> 智能電網狀态估計方法最新進展綜述

摘要：随着大(dà)量不确定可再生(shēng)能源注入、大(dà)規模工(gōng)業和個體(tǐ)用戶市場參與、惡意智能儀表數據篡改等，精确、快速、魯棒的狀态估計方法對未來智能電網系統變得尤爲重要。然而，目前電力系統采用的數據采集與監視控制系統隻能獲取系統狀态（即系統所有節點的電壓相量）的非線性測量數據。最新智能電網狀态估計研究正着力于解決非線性測量數據帶給可擴展性狀态估計方法建模和計算方面的挑戰。爲使讀者更好理解該領域最新進展，本文綜述了基于非線性最小(xiǎo)二乘和最小(xiǎo)絕對誤差的智能電網狀态估計方法。爲更好比較不同狀态估計方法性能，首先描述了智能電網狀态估計問題的克拉美羅下(xià)界。針對網絡攻擊問題，引入新的電力系統測量數據攻擊模型，并介紹相應魯棒狀态估計方法。最後，分(fēn)析配電網系統狀态估計最新研究進展和挑戰。仿真實驗驗證了該狀态估計方法和理論的有效性和優點。

關鍵詞組：狀态估計；克拉美羅下(xià)界；可行解追逐；半正定松弛；近線性算法；複合優化；網絡攻擊；壞數據檢測

Research Articles

A-STC: auction-based spanning tree coverage algorithm for motion planning of cooperative robots

Guan-qiang Gao, Bin Xin

DOI: 10.1631/FITEE.1800551 Downloaded: 1889 Clicked: 5403 Cited: 0 Commented: 0(p.18-31) <Full Text> <PPT> 1420

Chinese summary <37> A-STC：一(yī)種基于拍賣的多機器人協同螺旋生(shēng)成樹(shù)覆蓋運動規劃方法

摘要：多機器人覆蓋運動規劃問題是多機器人領域常見問題，要求任務區域内每個點都被機器人傳感器或者執行器覆蓋一(yī)次。提出一(yī)種新的有效離(lí)線運動規劃方法，即基于拍賣的螺旋生(shēng)成樹(shù)覆蓋（A-STC）算法，解決多機器人覆蓋運動規劃問題。首先，将布局空間分(fēn)解爲機器人最小(xiǎo)覆蓋半徑兩倍的大(dà)栅格。基于大(dà)栅格之間的連通關系，生(shēng)成一(yī)個無向連接圖。機器人可利用巡航無向圖中(zhōng)的生(shēng)成樹(shù)得到覆蓋的運動軌迹。其次，A-STC算法采用拍賣機制構造每個機器人的生(shēng)成樹(shù)。在該拍賣機制下(xià)，每個機器人都可成爲拍賣機器人和競價機器人。拍賣機器人通過啓發式規則從自身生(shēng)成樹(shù)的鄰居節點中(zhōng)選擇一(yī)個節點作爲拍賣物(wù)品。競價機器人根據拍賣節點的連通關系和運動軌迹的估計長度确定競标價格。運動軌迹的估計長度主要取決于生(shēng)成樹(shù)中(zhōng)的節點和邊的類型。最高出價的競價機器人被選爲中(zhōng)标機器人。拍賣過程後，可接受的覆蓋運動軌迹可被快速規劃生(shēng)成。計算實驗證明了A-STC算法和運動軌迹估計方法的有效性。将提出的算法與前沿算法進行比較，結果顯示，所提運動規劃方法運行時間和計算結果在大(dà)規模算例上具有明顯優勢。

關鍵詞組：覆蓋運動規劃；多機器人系統；拍賣算法；螺旋生(shēng)成樹(shù)覆蓋算法

Steering motion control of a snake robot via a biomimetic approach

Wenjuan Ouyang, Wenyu Liang, Chenzui Li, Hui Zheng, Qinyuan Ren, Ping Li

DOI: 10.1631/FITEE.1800554 Downloaded: 2364 Clicked: 6804 Cited: 0 Commented: 0(p.32-44) <Full Text> <PPT> 1660

Chinese summary <28> 一(yī)種基于仿生(shēng)的機器蛇轉向控制方法

摘要：提出一(yī)種基于仿生(shēng)的機器蛇轉向控制方法。分(fēn)級控制方法靈感來自于脊椎動物(wù)生(shēng)物(wù)運動系統。構建人工(gōng)中(zhōng)樞模式發生(shēng)器（CPG），驅動機器蛇産生(shēng)可調蛇形運動。該發生(shēng)器将協調所需的關節角度命令輸出到每個較低級的執行控制器，而蛇形運動由更高級的運動控制器調制控制。設計結合小(xiǎo)腦模型控制器（CMAC）和比例微分(fēn)控制器（PD）控制機器蛇轉向。得益于小(xiǎo)腦模型控制器強大(dà)學習能力，所提方法可讓機器蛇在轉向控制中(zhōng)具有很強跟蹤性和抗幹擾性。PD控制器可加快運動控制器收斂速度。最後，仿真和實驗驗證了所提方法良好跟蹤性和環境适應性。

關鍵詞組：機器蛇；中(zhōng)樞模式發生(shēng)器；小(xiǎo)腦模型控制器

Autonomous flying blimp interaction with human in an indoor space

Ning-shi Yao, Qiu-yang Tao, Wei-yu Liu, Zhen Liu, Ye Tian, Pei-yu Wang, Timothy Li, Fumin Zhang

DOI: 10.1631/FITEE.1800587 Downloaded: 2255 Clicked: 5532 Cited: 0 Commented: 0(p.45-59) <Full Text> <PPT> 1606

Chinese summary <28> 氣球機器人在室内環境下(xià)與人的自然交互

摘要：爲支持室内環境下(xià)長達兩小(xiǎo)時及以上的人機交互實驗，我(wǒ)們研發了一(yī)款“佐治亞理工(gōng)全自動迷你氣球飛行機器人”（GT-MAB）。GT-MAB可以安全地與人近距離(lí)互動。該機器人具有人臉識别、自動跟蹤人類使用者以及手勢識别等功能。采用深度人工(gōng)神經網絡檢測GT-MAB實時視頻(pín)信号中(zhōng)人類使用者的臉和手，并基于此功能，設計一(yī)套人機交互系統實現GT-MAB與使用者之間的自然交互。GT-MAB的學習算法可以自主識别兩種手勢，因此在交互過程中(zhōng)，使用者無需佩戴任何裝置就可與GT-MAB互動。基于機器視覺的反饋控制器可控制GT-MAB自動追蹤并跟随使用者。一(yī)旦機器人成功識别使用者的手勢，機器人會以對應的飛行軌迹回應使用者手勢，同時将識别結果以及意圖通過其自身搭載的LED顯示屏展示給使用者。實驗數據表明，向人類使用者展示的視覺信号能明顯提高人類使用者和GT-MAB之間的交互體(tǐ)驗。實驗結果表明，GT-MAB作爲一(yī)款新型飛行機器人，可在室内環境下(xià)安全地與人互動并有效采集人機交互數據。

關鍵詞組：氣球機器人；人機交互；深度學習；人臉識别；手勢識别

An execution control method for the Aerostack aerial robotics framework

Martin Molina, Alberto Camporredondo, Hriday Bavle, Alejandro Rodriguez-Ramos, Pascual Campoy

DOI: 10.1631/FITEE.1800552 Downloaded: 2079 Clicked: 4774 Cited: 0 Commented: 0(p.60-75) <Full Text> <PPT> 1512

Chinese summary <29> 用于Aerostack空中(zhōng)機器人框架的一(yī)種執行控制方法

摘要：執行控制是機器人結構設計中(zhōng)的關鍵環節，對機器人終端系統質量有重要影響。描述了一(yī)種一(yī)般性的執行控制方法，用于Aerostack空中(zhōng)機器人軟件架構，并提出執行控制和設計決策中(zhōng)的技術挑戰。所提算法有一(yī)個原創設計，結合了用于行爲（如位置檢測和性能監測）執行控制的分(fēn)布式方法，并集中(zhōng)協調，以保證并行執行的一(yī)緻性。實驗結果表明，該方法對不同類型空中(zhōng)任務具有一(yī)般性和可用性，可以高效執行任務。該方法受機器人操作系統标準支持，故适用性較廣；此外(wài)，Aerostack框架集成了一(yī)項開(kāi)源工(gōng)程。因此，該方法的技術細節對開(kāi)發者完全開(kāi)放(fàng)，開(kāi)發者可自由地将其用于開(kāi)發新型空中(zhōng)機器人系統。

關鍵詞組：空中(zhōng)機器人；控制結構；行爲控制；執行系統

Time-varying formation tracking for uncertain second-order nonlinear multi-agent systems

Mao-peng Ran, Li-hua Xie, Jun-cheng Li

DOI: 10.1631/FITEE.1800557 Downloaded: 2021 Clicked: 5659 Cited: 0 Commented: 0(p.76-87) <Full Text> <PPT> 1555

Chinese summary <36> 不确定二階非線性多智能體(tǐ)系統時變編隊跟蹤控制

摘要：研究了含未知(zhī)非線性動态和外(wài)界幹擾的二階多智能體(tǐ)系統時變編隊跟蹤控制問題。在所考慮的時變編隊跟蹤控制中(zhōng)，每個跟蹤者在完成預設編隊的同時，需要跟蹤領導者軌迹。将未知(zhī)非線性動态和外(wài)界幹擾視爲每個多智能體(tǐ)的擴張狀态，并設計擴張狀态觀測器對擴張狀态進行在線觀測。在此基礎上，提出基于擴張狀态觀測器的時變編隊跟蹤控制協議。理論分(fēn)析表明，所設計的時變編隊跟蹤控制協議能夠保證觀測器觀測誤差和多智能體(tǐ)系統時變編隊跟蹤誤差收斂至任意小(xiǎo)。最後，将所設計的時變編隊跟蹤協議應用于無人機目标合圍問題，驗證了該方法的有效性。

關鍵詞組：多智能體(tǐ)系統；時變編隊；編隊跟蹤；非線性動态；擴張狀态觀測器

Leader-following consensus of second-order nonlinear multi-agent systems subject to disturbances

Mao-bin Lu, Lu Liu

DOI: 10.1631/FITEE.1800611 Downloaded: 1925 Clicked: 5771 Cited: 0 Commented: 0(p.88-94) <Full Text> <PPT> 1521

Chinese summary <25> 具有領航者的二階非線性多智能體(tǐ)系統在外(wài)部擾動下(xià)的同步控制

摘要：研究了一(yī)類異質二階非線性多智能體(tǐ)系統在外(wài)部擾動影響下(xià)的同步控制問題。其中(zhōng)，非線性系統允許包含可線性參數化的未知(zhī)參數。提出一(yī)種新穎的分(fēn)布式控制器，此控制器依賴于系統的相對狀态，因此可以在多智能體(tǐ)系統之間沒有通訊的情況下(xià)應用。通過Barbalat引理，證明此分(fēn)布式控制器可求解二階非線性多智能體(tǐ)系統的同步控制問題。對一(yī)組Van der Pol振蕩器進行同步控制的應用示例驗證了主要結果的有效性。

關鍵詞組：多智能體(tǐ)系統；同步控制；分(fēn)布式控制

Active fault-tolerant tracking control of a quadrotor with model uncertainties and actuator faults

Yu-jiang Zhong, Zhi-xiang Liu, You-min Zhang, Wei Zhang, Jun-yi Zuo

DOI: 10.1631/FITEE.1800570 Downloaded: 2294 Clicked: 5575 Cited: 0 Commented: 0(p.95-106) <Full Text> <PPT> 1847

Chinese summary <34> 模型不确定性和執行器故障下(xià)的四旋翼飛行器主動容錯控制方法

摘要：針對四旋翼飛行器的執行器故障，提出一(yī)種可靠的主動容錯控制方法。該方法以模型參考自适應控制理論爲框架，保證四旋翼飛行器系統的全局漸進穩定性。爲消除模型不确定性影響，增強系統魯棒性，徑向基神經網絡算法被集成到所設計的控制系統中(zhōng)，自适應地辨識模型不确定性，在線調整參考模型。此外(wài)，爲避免因執行器飽和及響應速率限制造成的不必要的系統性能下(xià)降，在控制器設計過程中(zhōng)，同時考慮執行器動态特性。基于自适應兩級卡爾曼濾波器設計的故障檢測與診斷模塊，可以準确估計執行器控制效率損失故障。利用獲取的故障信息，重新構造控制器的控制律，彌補執行器故障的不利影響。仿真結果表明，在執行器有、無故障兩種情況下(xià)，提出的主動容錯控制方法都能使四旋翼飛行器準确跟蹤期望的參考信号。

關鍵詞組：模型參考自适應控制；神經網絡；四旋翼飛行器；容錯控制；故障檢測與診斷

Safe navigation of quadrotors with jerk limited trajectory

Shu-peng Lai, Meng-lu Lan, Ya-xuan Li, Ben M. Chen

DOI: 10.1631/FITEE.1800719 Downloaded: 2009 Clicked: 4695 Cited: 0 Commented: 0(p.107-119) <Full Text> <PPT> 1603

Chinese summary <28> 帶狀态飽和的四旋翼安全軌迹規劃

摘要：當前，許多基于小(xiǎo)型多旋翼的實際應用需考慮障礙物(wù)與安全條例的影響。在機載導航計算機有限計算能力下(xià)，實時生(shēng)成安全并符合飛行器動力學特征與狀态約束的軌迹，一(yī)直以來都是一(yī)項挑戰。提出一(yī)種新型基于安全飛行走廊的軌迹規劃方法。該方法可在10μs内，漸進規劃出安全的飛行軌迹。本研究中(zhōng)，安全走廊基于可旋轉的多個長方體(tǐ)搭建而成。所提方法已通過模拟和實機實驗驗證。

關鍵詞組：四旋翼飛行器；無人機；運動規劃

On robustness of an AMB suspended energy storage flywheel platform under characteristic model based all-coefficient adaptive control laws

Xujun Lyu, Long Di, Zongli Lin

DOI: 10.1631/FITEE.1800606 Downloaded: 2007 Clicked: 5391 Cited: 0 Commented: 0(p.120-130) <Full Text> <PPT> 1711

Chinese summary <29> 基于特征模型的全系數自适應磁懸浮儲能飛輪控制算法魯棒性研究

摘要：基于特征模型的全系數自适應控制算法最近在一(yī)個磁懸浮軸承支承的高速儲能飛輪實驗平台實現。該控制算法是一(yī)個智能控制算法，它的設計不依賴于對象的數學模型，但能在控制過程中(zhōng)在線辨識特征模型。大(dà)量數值仿真和實驗結果表明，此智能控制算法控制效果比原有μ綜合控制算法更好，該μ綜合控制算法最初在高速實驗台上根據其抑制振動能力設計。大(dà)量仿真進一(yī)步證實此智能控制算法在考慮模型不确定性、外(wài)界擾動以及時滞情況下(xià)具有相當強魯棒性。

關鍵詞組：智能控制；魯棒性；不确定性；抗幹擾；主動磁懸浮軸承；儲能飛輪

Disturbance rejection via iterative learning control with a disturbance observer for active magnetic bearing systems

Ze-zhi Tang, Yuan-jin Yu, Zhen-hong Li, Zheng-tao Ding

DOI: 10.1631/FITEE.1800558 Downloaded: 2217 Clicked: 5507 Cited: 0 Commented: 0(p.131-140) <Full Text> <PPT> 1664

Chinese summary <31> 針對主動磁懸浮軸承幹擾抑制的一(yī)類結合叠代學習控制與幹擾觀測器的解決方法

摘要：針對主動磁懸浮軸承系統，傳統叠代學習控制可實現高精度軌迹跟蹤，但系統擾動必須限定爲不随叠代變化。基于目前方法，提出一(yī)種抑制主動磁懸浮軸承系統中(zhōng)随叠代變化的不匹配擾動方法。在該方案中(zhōng)，結合經典叠代學習控制和普适性擴張觀測器，在使用輸出反饋信息情況下(xià)，可在每次叠代過程中(zhōng)估計并抑制外(wài)界變化幹擾。分(fēn)析證明了整個閉環系統的收斂性，同時，仿真結果表明，相比傳統叠代學習控制，該控制方法軌迹跟蹤性能更加優良。

關鍵詞組：主動磁懸浮軸承；叠代學習控制；幹擾觀測器