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2026年第3期目录及摘要预览

已有 86 次阅读 2026-7-13 17:24 |个人分类:专题|系统分类:博客资讯

导读

● 论文1：非线性多智能体系统在采样数据通信下的可编队性

● 论文2：基于强化学习的非线性随机多智能体系统安全一致性控制

● 论文3：具有输出约束和事件触发的分数阶多智能体系统的预设时间一致性控制

● 论文4：考虑转向执行器动态特性的车辆路径跟踪非线性模型预测控制策略

● 论文5：基于贝叶斯优化的非线性模型预测控制调参：性能对比分析

● 论文6：一类双曲-抛物耦合系统的输出反馈镇定

● 论文7：具有输入和状态约束的三自由度直升机主动抗扰姿态控制

● 论文8：基于扰动观测器的机械臂约束自适应模糊控制：一种增益协同优化方法

● 论文9：基于集总扰动估计的不确定机械臂逆动态协同控制

● 论文10：一种含乘性噪声随机线性二次控制的在线值迭代方法

● 论文11：基于模态集主导性与最优模态跨度的模型降阶

● 论文12：非平衡有向图下具有严格伪凸目标函数的连续时间分布式优化

● 论文13：信号交叉口处动力异质网联自动驾驶车辆队列的轨迹平滑方法

● 论文14：带乘积否定的双极最大乘积模糊关系方程的可解性

● 论文15：基于几何的风机智能状态识别与故障预测图像建模方法

论文1

● 非线性多智能体系统在采样数据通信下的可编队性

本文讨论了非线性多智能体系统的可编队性问题，并研究了一类非线性多智能体系统的半全局采样数据编队控制问题。系统的非线性部分不受任何线性增长条件限制，这给非线性分析与综合带来了挑战。基于对闭环系统稳态分析，提出了保证精确可编队性的充要条件。随后，研究并给出了采样数据机制下的编队条件。利用所提出的编队条件，通过设计一种分布式采样数据编队控制律，实现了非线性多智能体系统的编队控制。最后，通过仿真验证了所提编队条件的正确性。

标题：Formability of nonlinear multi-agent systems with sampled-data communication

作者：Quangui He，Wei Liu

机构：华南理工大学自动化科学与工程学院，自主系统与网络控制教育部重点实验室

引用：He, Q., Liu, W. Formability of nonlinear multi-agent systems with sampled-data communication. Control Theory Technol. 24, 317–326 (2026). https://doi.org/10.1007/s11768-025-00300-7

中文介绍：https://blog.sciencenet.cn/blog-3635716-1518403.html

论文2

● 基于强化学习的非线性随机多智能体系统安全一致性控制

本研究提出了一种新的基于观测器的安全一致性方法，以解决执行器攻击下非线性严格反馈随机多智能体系统（MASs）的控制问题。与大多数依赖于“纳什均衡存在性”这一强假设的现有最优控制方法不同，本文提出了一种新颖的自适应分布式观测器来消除该假设。此外，通过将积分滑模（ISM）控制引入强化学习（RL），解决了由执行器攻击带来的安全问题。实际的反步控制器包含一个用于减轻攻击影响的ISM攻击补偿器，以及一个基于RL的最优控制器，该控制器能够稳定滑模动态并实现最优性能。最后，通过理论分析和仿真实验验证了所提算法的有效性。

标题：Security consensus control for nonlinear stochastic multi-agent systems via reinforcement learning

作者：Jinxuan Zhang · Chang-E Ren

机构：首都师范大学信息工程学院

引用：Zhang, J., Ren, CE. Security consensus control for nonlinear stochastic multi-agent systems via reinforcement learning. Control Theory Technol. 24, 327–345 (2026). https://doi.org/10.1007/s11768-025-00302-5 全文链接：https://rdcu.be/fkYKx

中文介绍：——

论文3

● 具有输出约束和事件触发的分数阶多智能体系统的预设时间一致性控制

本文研究了具有输出约束的分数阶多智能体系统（MASs）的自适应神经网络预设时间一致性控制问题。首先，由于分数阶多智能体系统中存在未知的非线性动态和不可测状态，本文引入神经网络来辨识未知的非线性函数，并设计了神经网络状态观测器以估计不可测状态。然后，本文提出了一种分数阶多智能体系统的预设时间稳定性判据。为了处理输出约束问题，引入了障碍李雅普诺夫函数（BLF）；同时，设计了一种带切换阈值的事件触发机制来节约通信资源。结合分数阶动态面控制设计方法与预设时间理论，提出了一种基于事件触发控制的自适应预设时间控制方案。最后，通过理论分析与仿真结果验证了所提方法的有效性，表明受控系统能够实现半全局实际预设时间稳定性(SGPPTS)，且所有信号均保持有界。

标题：Predefined-time consensus control of fractional-order multiagent systems with output constraints and event-triggered

作者：Luyao Zhao1, Wenshan Bi1, Shuai Sui1, C. L. Philip Chen2

机构：1 辽宁工业大学; 2 华南理工大学

引用: Zhao, L., Bi, W., Sui, S. et al. Predefined-time consensus control of fractional-order multiagent systems with output constraints and event-triggered. Control Theory Technol. 24, 346–358 (2026). https://doi.org/10.1007/s11768-025-00295-1

中文介绍：https://blog.sciencenet.cn/blog-3635716-1518100.html

论文4

● 考虑转向执行器动态特性的车辆路径跟踪非线性模型预测控制策略

未知外部扰动和水动力不确定性对自主水下机器人（AUV）的高精度路径跟踪构成重大挑战。为解决该问题，本文融合位置误差与AUV动力学特性，提出一种保证轨迹收敛的制导律；通过引入独立可调增益设计偏差补偿抗扰（DCDR）控制器，实现抗扰环节与状态观测器动力学的解耦，从而完成标称控制与鲁棒增强的分离设计和协同调控。本文推导了基于传递函数的DCDR实现方式，给出系统化的参数整定准则，并通过不变集分析证明了闭环系统的稳定性。在有无波致外部扰动的情况下，开展直线路径和圆路径跟踪仿真验证了所提方法的有效性。相较于线性自抗扰控制（LADRC）和补偿函数观测器基控制器（CFO-C），所提DCDR控制器在保持清晰控制结构的前提下，实现了更优的跟踪性能，同时降低了控制量损耗。

标题：Nonlinear model predictive control strategy for vehicle path tracking with steering actuator's dynamic characteristics

作者：Bin Wang1,2 · Zhiguo Zhao1 · Xiwen Yuan2 · Yuyi Wang2

机构：1同济大学汽车与能源学院; 2中车株洲电力机车研究所有限公司

引用：Wang, B., Zhao, Z., Yuan, X. et al. Nonlinear model predictive control strategy for vehicle path tracking with steering actuator’s dynamic characteristics. Control Theory Technol. 24, 359–373 (2026). https://doi.org/10.1007/s11768-025-00303-4

中文介绍：https://blog.sciencenet.cn/blog-3635716-1527417.html

论文5

● 基于贝叶斯优化的非线性模型预测控制调参：性能对比分析

本文提出了一种利用离线贝叶斯优化（BO）来整定非线性模型预测控制器（NMPC）代价函数权重的新方法。作者提出了一种递归式权重选择方法，将BO直接嵌入NMPC仿真闭环中，并以经济代价函数为优化目标。该方法能够识别出使经济代价函数最优的权重，从而保证控制器性能与过程运行经济性相一致。本文通过一个具有非线性液位和温度动态特性的互联水箱系统案例来说明所提方法的有效性。研究测试了两种运行条件：无扰动场景，以及包含传感器噪声和模型—对象失配的扰动场景。在这两种场景下，经BO整定的NMPC均优于传统权重策略和基于“满意即止”准则的权重策略，并产生了更加平滑的控制动作。在扰动场景中，该方法最高可实现4.5%的成本降低。结果表明，基于离线BO的整定方法为人工调参或在线自适应调参提供了一种可行且鲁棒的替代方案，尤其适用于在线重新训练不切实际的系统。灵敏度测试进一步强调了合理选择搜索区间对于保证收敛性和控制性能的重要性。

标题：Tuning nonlinear model predictive control via Bayesian optimization: A comparative performance analysis

作者：Maria Alice de F. Marques1, Juarez dos Santos Azevedo1, Julio Elias Normey-Rico2, Marcus V. Americano da Costa2

机构：1 Federal University of Bahia; 2 Federal University of Santa Catarina

引用: Marques, M.A.d.F., Azevedo, J.d.S., Normey-Rico, J.E. et al. Tuning nonlinear model predictive control via Bayesian optimization: a comparative performance analysis. Control Theory Technol. 24, 374–387 (2026). https://doi.org/10.1007/s11768-025-00315-0

中文介绍：https://blog.sciencenet.cn/blog-3635716-1535749.html

论文6

● 一类双曲-抛物耦合系统的输出反馈镇定

本文研究了一类双曲-抛物型偏微分方程的边界输出反馈镇定问题。主要目标是为这个不稳定的耦合PDE系统设计一个基于观测器的镇定控制器。观测器以“系统副本加输出注入”的形式构造，而控制器则通过反步法设计完成。利用算子半群理论，我们建立了闭环系统的适定性。在适当的可测输出下，我们证明了所提出的控制律能确保闭环系统在$L^2(0,1)$范数意义下指数稳定。最后，通过数值仿真说明了控制器的有效性。

标题：Output feedback stabilization of a class of hyperbolic-parabolic coupled system

作者：Qing Guo, Feng-Fei Jin

机构：山东师范大学

引用：Guo, Q., Jin, FF. Output feedback stabilization of a class of hyperbolic–parabolic coupled system. Control Theory Technol. 24, 388–400 (2026). https://doi.org/10.1007/s11768-025-00305-2

中文介绍：https://blog.sciencenet.cn/blog-3635716-1529750.html

论文7

● 输入与状态约束下三自由度直升机自抗扰姿态控制

本文研究了同时受外部扰动和状态关联内部扰动影响的三自由度直升机姿态跟踪控制问题。为抑制各类扰动，提出一种基于扩张状态观测器的输出反馈控制器，利用观测器对系统状态关联不确定项与姿态角速度进行估计。同时，在控制器设计中引入控制输入与系统状态约束，提升三自由度直升机系统运行安全性。实物实验结果验证了所提控制方法的有效性。

标题：Active disturbance rejection attitude control for 3-degree-of-freedom helicopters with input and state constraints

作者：Rongxin Duan2,3, Zhi-Liang Zhao1,2, Sen Chen2, Yueyue Xie2

机构：1中北大学电气与控制工程学院；2陕西师范大学数学与统计学院；3福州大学计算机与大数据学院

引用：Duan, R., Zhao, ZL., Chen, S. et al. Active disturbance rejection attitude control for 3-degree-of-freedom helicopters with input and state constraints. Control Theory Technol. 24, 401–415 (2026). https://doi.org/10.1007/s11768-026-00324-7

中文介绍：https://blog.sciencenet.cn/blog-3635716-1536289.html

论文8

● 基于扰动观测器的机械臂约束自适应模糊控制：一种增益协同优化方法

本文研究了一种针对机械臂系统的输入-输出约束自适应模糊控制策略，该策略结合了增益协同优化方法与时变非线性扰动观测器。首先，传统的静态控制增益策略无法在动态阶段和稳态阶段同时优化系统性能。为解决这一问题，本文提出了一种基于跟踪误差的新型增益协同优化方法（COG），以取代传统的静态增益策略。其次，设计了一种时变非线性扰动观测器（NDO），用于精确估计随时间变化的外部扰动，并有效抑制机械臂跟踪初期可能出现的观测器峰值现象。此外，引入了辅助系统和非对称时变障碍李雅普诺夫函数，以保证系统的输入和输出始终保持在预设约束范围内。值得注意的是，传统的反步控制方法依赖精确的系统模型信息，为了降低模型不确定性对跟踪性能的影响，本文采用自适应模糊控制方法进行控制器设计，从而避免对精确模型的依赖。最后，在一个两连杆机械臂实验平台上，通过对比实验对所提出的结合COG与时变NDO的输入-输出约束自适应模糊控制策略的有效性进行了验证与分析。

标题：Disturbance observer based constrained adaptive fuzzy control for manipulator: A cooperative optimization approach of gain

作者：Qing Yang1, Haisheng Yu1, Xiangxiang Meng2, Wenqian Yu3, Qingkun Guo1

机构：1青岛大学自动化学院; 2山东工商学院信息与电子工程学院; 3国家电网供电公司

引用：Yang, Q., Yu, H., Meng, X. et al. Disturbance observer-based constrained adaptive fuzzy control for manipulator: a cooperative optimization approach of gain. Control Theory Technol. 24, 416–432 (2026). https://doi.org/10.1007/s11768-026-00318-5

中文介绍：https://blog.sciencenet.cn/blog-3635716-1534551.html

论文9

● 基于集总扰动估计的不确定机械臂逆动态协同控制

这篇论文提出了一种新型控制协同方案，使不确定机械臂系统不仅能够跟踪期望轨迹，还能有效应对未知因素。一方面，本文首次提出了一种新型干扰补偿逆动力学集中控制器，以完成对期望目标点的跟踪任务；另一方面，处理未知因素的任务被交由一个具备在线学习能力的径向基函数（RBF）神经网络干扰估计器来完成。为实现上述目标，该研究将所有已知模型结合为一个简化的欧拉-拉格朗日系统，从而对机械臂的数学模型进行线性化，并将所有不确定项集总为一个单一向量，随后由干扰估计器对这些不确定项进行补偿。此外，逆动力学集中控制器与干扰估计器被设计为协同运行，以确保系统状态能够跟踪预设的参考模型。因此，本文将该控制方案命名为“基于集总干扰估计的逆动力学协同控制”，简称自适应逆动力学控制器。除了有助于应用于不确定机械臂外，当控制任务由单一的集中式控制器处理时，这种新型控制方案在实际工程中也易于实现。文中给出了充分的数学表达式证明，并通过Matlab/Simulink平台验证了数值仿真的有效性。

标题：Lumped disturbances estimation-based inverse dynamic cooperation control for uncertain arm manipulators

作者：Dzung Manh Do1 · Duy Hoang2 · Tuan Nguyen Van1

机构：1 Faculty of Mechanical Engineering and Mechatronics, Phenikaa University；2 University de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines, Paris-Saclay University

引用：Do, D.M., Hoang, D. & Nguyen Van, T. Lumped disturbances estimation-based inverse dynamic cooperation control for uncertain arm manipulators. Control Theory Technol. 24, 433–450 (2026). https://doi.org/10.1007/s11768-025-00288-0 全文链接：https://rdcu.be/fkYMX

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论文10

●一种含乘性噪声随机线性二次控制的在线值迭代方法

本文提出了一种无模型的在线值迭代(VI)算法，用于求解具有遍历性代价函数的随机线性二次控制问题，其中系统动态方程中的扩散项同时受到状态变量和控制变量的影响。首先，我们基于随机逼近的思想提出了一种离线值迭代算法。然而，该算法依赖于系统参数的先验知识，而这些参数在实际中往往难以获得。为克服这一局限性，我们进一步设计了一种（部分）无模型的在线学习算法，该算法同样基于值迭代框架。所提出的在线算法仅需一条系统轨迹数据，且不要求初始控制律是稳定的。通过利用伊藤积分的增长率来处理由乘性噪声产生的随机项，我们对算法的收敛性给出了严格的理论证明。最后，通过一个仿真实例验证了所提算法的收敛性能。

标题：An online value iteration method for stochastic linear quadratic control with multiplicative noise

作者：Shumei Li, Bing-Chang Wang, Baoqiang Zhang

机构：1山东大学控制科学与工程学院

引用: Li, S., Wang, BC. & Zhang, B. An online value iteration method for stochastic linear quadratic control with multiplicative noise. Control Theory Technol. 24, 451–461 (2026). https://doi.org/10.1007/s11768-025-00291-5

中文介绍：https://blog.sciencenet.cn/blog-3635716-1517011.html

论文11

●基于模态集主导性与最优模态跨度的模型降阶

本研究提出了一种基于模态截断的新型模型降阶技术，其核心在于引入了最优模态跨度的概念。该方法扩展了传统的模态主导性分析，不仅评估单个模态，还考察了模态集对近似精度的整体影响。针对指定的降阶阶数，该方法通过穷举法分析所有可行的组合，识别出最具代表性的模态子集。此外，通过残差优化对降阶模型进行进一步修正，从而在更低维度下实现高精度近似。将最优模态跨度与凸残差拟合相结合，所得到的降阶模型在性能上始终优于经典的截断方法。这些理论优势已通过两种形式（连续时间和离散时间）得到了严格证明，并辅以数值实验验证了该方法的有效性及其实际应用优势。

标题：Model order reduction by dominance of mode sets and optimal modal span

作者：Marcelo A. Oliveira1, Roberto Ades2, Paulo C. Pellanda1

机构：1军事工程学院(IME) 电气工程系; 2联邦技术教育中心(CEFET-RJ) 控制与自动化工程系

引用：Oliveira, M.A., Ades, R. & Pellanda, P.C. Model order reduction by dominance of mode sets and optimal modal span. Control Theory Technol. 24, 462–473 (2026). https://doi.org/10.1007/s11768-025-00311-4

中文介绍：https://blog.sciencenet.cn/blog-3635716-1529618.html

论文12

●非平衡有向图下具有严格伪凸目标函数的连续时间分布式优化

本文利用连续时间多智能体系统研究了凸集约束下的分布式优化问题。在该问题中，每个智能体只有访问自己的目标函数和自身的状态信息，并且只能通过一个非平衡有向图与邻居进行通信。与大多数现有的关于分布式优化的工作不同，本文研究了目标函数为严格伪凸的情形。为了应对这一挑战，本文提出了一种基于投影算子和梯度规则的连续时间分布式算法。在所提出的算法中，采用了两种一致性策略：一个用于促进智能体的一致性，另一个用于估计与非平衡有向图的拉普拉斯矩阵零特征值相关的左特征向量。在对目标函数的温和假设下，本文证明了多智能体系统渐近达到一致性，并且一致性状态是优化问题的解。最后，通过仿真算例验证了理论结果的有效性。

标题：Continuous-time distributed optimization with strictly pseudo-convex objective functions via unbalanced digraphs

作者：Tailong Gong1, Xiaoxi Yan1, Hang Xu2 , Kaihong Lu2

机构：1 江苏大学电气与信息工程学院; 2 山东科技大学电气工程及其自动化学院

引用：Gong, T., Yan, X., Xu, H. et al. Continuous-time distributed optimization with strictly pseudo-convex objective functions via unbalanced digraphs. Control Theory Technol. 24, 474–484 (2026). https://doi.org/10.1007/s11768-025-00294-2

中文介绍：https://blog.sciencenet.cn/blog-3635716-1518247.html

论文13

●信号交叉口处动力异质网联自动驾驶车辆队列的轨迹平滑方法

网联自动驾驶车辆的轨迹平滑技术为提升交叉口运行效率、降低车辆能耗提供了新的技术路径。然而，现有研究多聚焦于单车轨迹优化，或默认自动驾驶车队具有同质动力学特性，使得相关结论在面向实际交通场景时仍面临一定适用性挑战。本文提出一种面向信号交叉口处动力异质自动驾驶车队的轨迹平滑方法。首先，基于分布式模型预测控制，在显式考虑电动与燃油车辆惯性时滞差异的基础上，实现车队恒定车头时距控制，以抑制队内速度波动并保持编队稳定。进一步地，本文以CAV车队而非单车作为最小控制单元，结合信号相位与配时信息开展轨迹平滑控制，引导已成形车队以更平滑的速度时变通过交叉口，并减少停车与二次启动。基于SUMO平台的仿真实验表明，与未实施轨迹平滑的基准场景相比，所提方法能够有效降低总延误和等待时间、提高平均车速，且在较高交通需求下优势更为显著；同时还可实现可观的综合节能效果，彰显了先进自动驾驶技术对构建可持续城市交通系统的应用潜力。

标题：Trajectory smoothing method for power-heterogenous CAV platoons at a signalized intersection

作者：Zhengwu Wang1,2, Juqiang Wu1, Qiang Wen1, Rujie Zhou1

机构：1. School of Transportation, Changsha University of Science &Technology 2. Hunan Key Laboratory of Smart Roadway and Cooperative Vehicle-infrastructure Systems, Changsha University of Science & Technology

引用：Wang, Z., Wu, J., Wen, Q. et al. Trajectory smoothing method for power-heterogenous CAV platoons at a signalized intersection. Control Theory Technol. 24, 485–503 (2026). https://doi.org/10.1007/s11768-025-00308-z

中文介绍：https://blog.sciencenet.cn/blog-3635716-1528609.html

论文14

●带乘积否定的双极最大乘积模糊关系方程的可解性

带乘积否定的双极最大乘积模糊关系方程在决策制定中具有重要意义，因为它同时考虑了正负两方面的影响。本文研究了独立项可能取零值的带乘积否定的双极最大乘积模糊关系方程的可解性问题。基于这类方程的矩阵表示，构造了一个双极约束矩阵。通过深入分析双极约束矩阵的结构特征，提出了一种新的充要条件，并推导出所有解以求解此类方程。作为双极约束矩阵方法的应用，本文进一步探讨了一类特殊的带乘积否定的双极最大乘积模糊关系不等式的可解性问题。

标题：Solvability of bipolar max-product fuzzy relation equations and inequalities with product negation

作者：Hongpeng Li, Haitao Li

机构：School of Mathematics and Statistics, Shandong Normal University

引用：Li, H., Li, H. Solvability of bipolar max-product fuzzy relation equations and inequalities with product negation. Control Theory Technol. 24, 504–513 (2026). https://doi.org/10.1007/s11768-025-00287-1

中文介绍：https://blog.sciencenet.cn/blog-3635716-1514655.html

论文15

●基于几何的风机智能状态识别与故障预测图像建模方法

本文提出一种基于几何的图像建模方法，结合深度卷积神经网络（DCNN）实现风机运行状态智能识别与故障预测。首先，利用风速、功率及筛选出的辅助变量构建三维空间点云模型，提取点云几何特征形成三维特征曲面，并转化为蕴含背景信息的2D灰度图，最终堆叠为2D-RGB图像模型，完整包含了风机的动态行为与运行状态。随后，基于Xception的迁移学习DCNN对该图像模型进行训练与测试，实现状态识别与故障预测。该方法聚焦采样点几何分布特性，而非水平特征，有效提升了对异常数据的鲁棒性。实验结果表明，所提方法在风机运行状态识别中精度优异，故障预测准确率高达93.875%。

标题：Geometry-based image modeling method for intelligent state identification and fault prediction of wind turbines

作者：Jinman Luo1, Xiaoxia Li1, Yuqing Li1, Haiji Wang2,Pu Zhang3

机构：1 广东电网有限责任公司东莞供电局; 2 中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司;3 西安理工大学

引用：Luo, J., Li, X., Li, Y. et al. Geometry-based image modeling method for intelligent state identification and fault prediction of wind turbines. Control Theory Technol. 24, 514–525 (2026). https://doi.org/10.1007/s11768-025-00290-6

中文介绍：https://blog.sciencenet.cn/blog-3635716-1517229.html