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2023-2024年正刊虚拟专题（第二部分）：先进控制理论与方法

已有 1322 次阅读 2025-11-10 09:09 |个人分类:专题|系统分类:博客资讯

在9月份发布了2023-2024年出版的全部刊期合集之后，作为延续，我们将开始系统梳理2023-2024年出版的正刊（非专刊）内容，并按三个部分进行分类介绍。

今天发布的是本系列的第二部分（19篇文章），其主题侧重于控制理论本身的创新与发展，提出了新的控制器设计、状态估计、优化算法等，以应对系统建模中的不确定性、非线性、时滞、扰动等挑战，提升系统的鲁棒性、精确性和效率。

本系列的后续内容，将介绍最后一个专题：“前沿应用与交叉学科”。欢迎继续关注！

01 布尔控制网络可观测性研究综述

A survey on observability of Boolean control networks

本文围绕布尔控制网络的能观性研究，探讨了基于Moore划分和能观性图的两种方法及其在不同类型能观性验证、系统扩展和相关分析中的应用与局限性，同时揭示了布尔控制网络与线性时不变控制系统之间的联系与差异。

标题：A survey on observability of Boolean control networks

作者：Kuize Zhang

引用：Zhang, K. A survey on observability of Boolean control networks. Control Theory Technol. 21, 115–147 (2023). https://doi.org/10.1007/s11768-022-00122-x

全文链接：https://rdcu.be/ed6CN

中文简介链接：https://mp.weixin.qq.com/s/4DzGKPUGhzHiaDWkOiG-aw

02 布尔控制网络干扰解耦研究进展

Recent advances on disturbance decoupling of Boolean control networks

布尔控制网络(BCN)可较好的模拟基因调控网络，因而布尔控制网络不仅对理论问题的研究具有重要意义，而且对某些基因疾病的诊断和治疗、药剂的配制及癌细胞扩散的调控和抑制等实际问题也具有关键的指导意义。论文综述了布尔控制网络的扰动分解问题的最新进展，给出了5个待解决的问题，分别为：i)文献[23, 24]指出，分解形式(2)和(3)的存在独立于输出y不受扰动ξ影响的结论，造成这种情况的根本原因是什么？ii) [11-15]中提出的方法不能用于设计布尔网络控制，因为布尔网络中不存在控制输入u(t)。那么，对于无扰动解耦的布尔网络，如何调节这些系统，使其输出不受扰动的影响？iii) 通过小幅改进，所提出的必要且充分的图条件是否用于确定给定的 BCN 是否在[23]中给出的定义意义上是干扰解耦的？iv) 对于BCN，[11]中定义的扰动解耦是否为[23]中提出的扰动解耦的特例？v) 如何设计一个适当的控制来使BCN扰动在[23]中给出的定义意义上解耦?

标题：Recent advances on disturbance decoupling of Boolean control networks

作者：Yiliang Li, Jun-e Feng & Yingzhe Jia

引用：Li, Y., Feng, Je. & Jia, Y. Recent advances on disturbance decoupling of Boolean control networks. Control Theory Technol. 21, 259–262(2023). https://doi.org/10.1007/s11768-023-00145-y

全文链接：https://rdcu.be/eMSIN

03 基于前向后向分裂的分布式正则化在线优化

Distributed regularized online optimization using forward-backward splitting

本文考虑由多个交互节点组成的网络上的分布式在线正则化优化问题。每个节点都被赋予一系列时变的损失函数和随时间变化而固定的正则化函数。为了解决这个问题，提出了一种分布式前向-后向分裂算法，该算法采用固定学习率和自适应学习率。对于这两种情况，我们给出遗憾上限为 O(√T )，其中 T 是时间范围。特别是，这些学习率与中心学习率相匹配。最后，我们给出了所提出的算法对于在线分布式正则化线性回归问题的有效性。

标题：Distributed regularized online optimization using forward-backward splitting

作者：Deming Yuan, Baoyong Zhang, Shengyuan Xu & Huanyu Zhao

引用：Yuan, D., Zhang, B., Xu, S. et al. Distributed regularized online optimization using forward–backward splitting. Control Theory Technol. 21, 212–221 (2023). https://doi.org/10.1007/s11768-023-00134-1

全文链接：https://rdcu.be/eMSKa

04 在线分布式强伪凸优化的随机无梯度方法

Random gradient-free method for online distributed optimization with strongly pseudoconvex cost functions

本文关注基于多智能体系统的在线分布式优化问题。在这个问题中，每个智能体只能获取历史时刻自身的目标函数信息，并且只能通过一类时变有向图与当前邻居交换局部状态信息。与现有在线分布式凸优化工作不同，本文考虑了目标函数是强伪凸的情形，并且目标函数的真实梯度信息未知。为了解决该问题，本文提出了一类基于多点估计策略的随机无梯度在线分布式算法。特别地，在所提出的算法下，每个智能体仅使用梯度估计信息而非真实梯度信息来做决策。进一步，动态Regret被用来衡量所提出算法的性能。结论表明，如果图满足B-强连通条件，并且最小值序列路径长度的增长速率维持在确定范围内，则动态Regret的期望将呈次线性增长。最后，通过一个仿真示例来验证本文结果的有效性。

标题：Random gradient-free method for online distributed optimization with strongly pseudoconvex cost functions

作者：Xiaoxi Yan, Cheng Li, Kaihong Lu & Hang Xu

引用：Yan, X., Li, C., Lu, K. et al. Random gradient-free method for online distributed optimization with strongly pseudoconvex cost functions. Control Theory Technol. 22, 14–24 (2024). ‍https://doi.org/10.1007/s11768-023-00181-8

全文链接：https://rdcu.be/dAraH

05 基于干扰特征指标的无人机轨迹跟踪抗干扰控制

Trajectory tracking anti-disturbance control for unmanned aerial helicopter based on disturbance characterization index

本文研究了具有匹配扰动和非匹配扰动下的无人机(UAH)系统轨迹跟踪控制。首先，为了解决强耦合问题，采用输入输出反馈线性化方法简化非线性UAH系统。其次，提出了一组有限时间扰动观测器(FTDO)来估计具有连续导数的不匹配扰动，并利用这些扰动估计和反步设计法设计前馈控制器。接着，对于匹配扰动，通过定义扰动特征指标(DCI)来判断扰动是否对UAH系统有害，提出了反馈控制器并建立确保跟踪误差收敛的充分条件。最后，一些数值仿真和对比表明了文中所提出控制方案的有效性和优势。

标题：Trajectory tracking anti-disturbance control for unmanned aerial helicopter based on disturbance characterization index

作者：Linbo Chen, Tao Li, Lijun Liu & Zehui Mao

引用：Chen, L., Li, T., Liu, L. et al. Trajectory tracking anti-disturbance control for unmanned aerial helicopter based on disturbance characterization index. Control Theory Technol. 21, 233–245 (2023). https://doi.org/10.1007/s11768-022-00124-9

全文链接：https://rdcu.be/eMSNd

06 不确定柔性航天器的精确姿态调节

Precision attitude regulation of uncertain flexible spacecraft

本文考虑参数不确定且受外部扰动影响的柔性航天器的精确姿态调节问题。外部扰动信号假设为有限个具有未知频率的正弦信号和未知幅值的阶跃信号的叠加。首先，本文证明柔性航天器的传统数学模型可转换为严格反馈型多输入多输出非线性系统，且满足严格最小相位条件和具有一致向量相对阶。然后，根据非线性输出调节理论，设计了一类基于自适应内模的鲁棒控制器，实现了对外部扰动的完全补偿，并利用李雅普诺夫理论，证明了在存在参数不确定性和外部扰动情形下闭环系统的调节误差收敛于零，同时柔性附件的振动也得到抑制。

标题：Precision attitude regulation of uncertain flexible spacecraft

作者：Haiwen Wu, Xinghu Wang, Andong Sheng & Dabo Xu

引用：Wu, H., Wang, X., Sheng, A. et al. Precision attitude regulation of uncertain flexible spacecraft. Control Theory Technol. 21, 246-258(2023). https://doi.org/10.1007/s11768-023-00144-z

全文链接：https://rdcu.be/eMSOI

中文简介链接：https://mp.weixin.qq.com/s/krKy03h0XuWVuD-q2WXUOA

07 航天器的鲁棒非攻击性三轴姿态控制：动态滑模方法

Robust non-aggressive three-axis attitude control of spacecraft: dynamic sliding mode approach

由于具有鲁棒性和简单的设计过程等特点，传统滑模控制(SMC)广泛应用于航天器控制中。SMC采用了二阶滑模和不连续控制器等多种方法，而这些方法的主要问题是有限时间内的收敛性和误差跟踪。本文将改进的动态滑模控制器与航天器模型预测控制器相结合，以解决传统滑模控制中的抖颤问题。为此，本文设计了适用于航天器应用的动态滑模控制器，以克服抖颤问题。所设计的控制器表明了可利用一组反作用轮实现鲁棒姿态跟踪，并镇定了具有干扰和不确定性的航天器。通过避免颤振，本文提出的方法提高了航天器SMC的性能。最后，与传统SMC方法比较，给出了一组仿真结果以说明方法的优点。

标题：Robust non-aggressive three-axis attitude control of spacecraft: dynamic sliding mode approach

作者：Javad Nikyar, Farhad Bayat & MohammadAli Mohammadkhani

引用：Nikyar, J., Bayat, F. & Mohammadkhani, M. Robust non-aggressive three-axis attitude control of spacecraft: dynamic sliding mode approach. Control Theory Technol.21, 505–514 (2023). https://doi.org/10.1007/s11768-023-00176-5

全文链接：https://rdcu.be/dtQxr

中文简介链接：https://mp.weixin.qq.com/s/qAMjpAPpsefo9I5NXgK3eg

08 不确定非对称死区输入下非线性三角系统的自适应反馈控制

Adaptive feedback control for nonlinear triangular systems subject to uncertain asymmetric dead-zone input

本文提出了一种自适应控制策略，研究了具有未知非线性三角系统在不确定死区输入下的问题。所考虑的系统对于死区特征和非线性增长率缺乏精确的先验知识。首先，引入了动态增益来处理未知增长率，并且通过自适应估计方法处理死区特征。然后，借助双曲函数和符号函数，提出了一种新的自适应状态反馈控制器，以保证封闭环系统中所有信号的全局有界性。此外，通过类似的控制策略解决了上三角非线性系统的不确定死区输入问题。最后，通过两个仿真例子验证了控制方案的有效性。

标题：Adaptive feedback control for nonlinear triangular systems subject to uncertain asymmetric dead-zone input

作者：Minghui Feng, Yanjie Chang, Zhiyu Duan & Xianfu Zhang

引用：Feng, M., Chang, Y., Duan, Z. et al. Adaptive feedback control for nonlinear triangular systems subject to uncertain asymmetric dead-zone input. Control Theory Technol. 21, 530–540 (2023). https://doi.org/10.1007/s11768-023-00140-3

全文链接：https://rdcu.be/dsise

09 具有未知增长率和未知测量灵敏度的前馈非线性时滞系统的全局输出反馈控制

Global output feedback control of feedforward nonlinear time-delay systems with unknown growth rate and unknown measurement sensitivity

本文讨论了一类具有未知测量灵敏度的前馈非线性时滞系统的全局状态调节问题。与先前的工作不同，非线性项由未知增长率乘以上三角线性未测量（延迟）状态主导。未知的增长率由未知常数、输出的幂函数和输入函数组成。此外，由于系统输出的测量不确定性，解决这个问题更加困难。本文证明了所提出的输出反馈控制器可以利用动态增益调整技术和选择适当的Lyapunov-Krasovskii泛函全局调节非线性系统的所有状态。

标题：Global output feedback control of feedforward nonlinear time-delay systems with unknown growth rate and unknown measurement sensitivity

作者：Weiyong Yu, Keao Gao, Hongbing Zhou & Qiang Liu

引用：Yu, W., Gao, K., Zhou, H. et al. Global output feedback control of feedforward nonlinear time-delay systems with unknown growth rate and unknown measurement sensitivity. Control Theory Technol. 22, 122–134 (2024). https://doi.org/10.1007/s11768-023-00180-9

全文链接：https://rdcu.be/dxhba

10 预测次优状态估计器的输出误差以提高基于 MPC 的人工胰腺的性能

Predicting the output error of the suboptimal state estimator to improve the performance of the MPC-based artificial pancreas

单步前移输出预测误差是传统上利用系统输出的新测量值对状态估计进行修正的信息。然而，可以进一步研究和利用其动态和统计特性。众所周知，在次优状态估计的情况下，这种输出预测误差形成了一个相关序列，因此可以在实时中有效预测。在过程噪声模型未知或不确定的应用中，这种次优情况是典型的。因此，本文处理次优状态估计器输出误差的分析和经验建模、识别和预测问题，以提高输出预测准确性，最终提高模型预测控制的性能。这些改进在针对血糖预测和实施基于MPC的人工胰腺的体内外实验中的I型糖尿病经验模型上得到了验证。

标题：Predicting the output error of the suboptimal state estimator to improve the performance of the MPC-based artificial pancreas

作者：Martin Dodek & Eva Miklovičová

引用：Dodek, M., Miklovičová, E. Predicting the output error of the suboptimal state estimator to improve the performance of the MPC-based artificial pancreas. Control Theory Technol. 21, 541–554 (2023). https://doi.org/10.1007/s11768-023-00142-1

全文链接：https://rdcu.be/eNbRb

中文简介链接：https://mp.weixin.qq.com/s/hElq73OZM2An0t8FnMhQ1g

11 快速自适应回归模型预测控制

Fast adaptive regression-based model predictive control

模型预测控制（MPC）是一种最优控制方法，预测被控制系统的未来状态，并估计驱动预测状态达到所需参考的最优控制输入。MPC的计算是在有限时间范围内的预定采样时刻进行。采样时刻的数量和时间范围长度决定了MPC的性能和计算成本。长时间范围和大样本数量允许MPC在状态随时间快速变化时更好地估计输入，从而实现更好的性能，但代价是较高的计算成本。然而，对于缓慢变化的状态，这种长时间范围并不总是必要的。在这种情况下，通过较短的时间范围和较少的样本数，可以获得相同的MPC性能，而计算成本只是一小部分。本文提出了一种自适应回归模型预测控制，该方法从状态的时变变化中提取出若干特征，预测最佳最小时间范围和样本数。所提出的系统模型构建了一个合成数据集，并利用该数据集训练了一个支持向量回归器进行预测。本文将技术在线性和非线性模型与几种最先进的技术进行了实验比较，所提出的技术在不引入明显性能损失的情况下，计算时间减少了约35-65%。

标题：Fast adaptive regression-based model predictive control

作者：Eslam Mostafa, Hussein A. Aly & Ahmed Elliethy

引用：Mostafa, E., Aly, H.A. & Elliethy, A. Fast adaptive regression-based model predictive control. Control Theory Technol. 21, 555–570(2023). ‍https://doi.org/10.1007/s11768-023-00153-y

全文链接：https://rdcu.be/eNcbF

12 具有外部干扰和测量噪声的时滞离散线性系统的观测器设计和区间估计

Observer design and interval estimation of time-delay discrete-time linear systems with external disturbance and measurement noise

本文研究了一类具有外部干扰和测量噪声的时滞离散线性系统的状态和测量噪声的区间估计问题。首先，将系统状态、时滞项和测量噪声一起作为新状态进行增广，然后构建一个奇异系统。随后，采用一种解耦技术消除外部干扰的影响，并设计了一个观测器，同时估计系统状态和测量噪声。基于估计的状态和测量噪声，通过可达性分析技术得到系统状态和测量噪声的区间估计。最后，通过一个四容液位系统验证了所提方法的有效性。

标题：Observer design and interval estimation of time-delay discrete-time linear systems with external disturbance and measurement noise

作者：Junqi Yang, Jianhao Xie & Feiyang Liu

引用：Yang, J., Xie, J. & Liu, F. Observer design and interval estimation of time-delay discrete-time linear systems with external disturbance and measurement noise. Control Theory Technol. 22, 69–80 (2024). https://doi.org/10.1007/s11768-023-00179-2

全文链接：https://rdcu.be/eNccg

13 惯性传感器随机误差的自动建模算法

Automatic modeling algorithm of stochastic error for inertial sensors

本文提出了一种自动算法，用于确定惯性误差的随机过程及其参数的特性。所提出的方法基于最近发展的一种称为广义小波矩方法（GMWM）的方法，其估计量被证明是一致的，并且在渐近上服从正态分布。该算法主要适用于（但不仅限于）多个随机过程的组合，传统方法如Allan方差和功率谱密度分析对模型识别和参数估计都非常困难。该算法进一步探讨了完整的随机误差模型和候选模型排名标准，实现了自动模型识别和确定。最佳模型通过在模型精度和模型复杂度之间进行权衡来选择。通过对不同动态条件下MEMS-IMUs（微电子机械系统惯性测量单元）模型选择的实际示例验证了该方法的有效性。

标题：Automatic modeling algorithm of stochastic error for inertial sensors

作者：Luodi Zhao & Long Zhao

引用：Zhao, L.D., Zhao, L. Automatic modeling algorithm of stochastic error for inertial sensors. Control Theory Technol. 22, 81–91 (2024). https://doi.org/10.1007/s11768-023-00183-6

全文链接：https://rdcu.be/eNcdY

14 减少数据量的数据驱动线性二次型调节器设计

Reduction of data amount in data-driven design of linear quadratic regulators

本文讨论了数据驱动线性二次调节器设计，即直接从实验数据中获得调节器，而不使用对象模型。具体而言，本文旨在通过减少所需的实验数据量来改进现有的数据驱动设计方法。减少数据量可降低数据驱动设计的实验和计算成本。本文提出了现有方法的简化版本，其中仅从现有方法所需的部分数据中估计产生调节器增益的参数。在某些条件下，所提出的方法所需的数据量不到现有方法的一半。此外，假设存在测量噪声，本文分析了估计参数的期望和方差与噪声之间的关系。结果表明，使用大量实验数据可能会减轻噪声对估计参数的影响。这些结果通过数值例子得到验证。

标题：Reduction of data amount in data-driven design of linear quadratic regulators

作者：Shinsaku Izumi & Xin Xin

引用：Izumi, S., Xin, X. Reduction of data amount in data-driven design of linear quadratic regulators. Control Theory Technol. 22, 532–542 (2024). https://doi.org/10.1007/s11768-024-00220-y

全文链接：https://rdcu.be/dT9W5

中文简介链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ebMkcgXyu0CXN0JtqSXE0g

15 遵从轮询协议的线性奇异系统的Kalman滤波

Kalman filtering for linear singular systems subject to round-robin protocol

本文介绍了一类离散时间随机线性奇异系统的递归Kalman状态估计器，其中测量值按照调度算法周期性逐个部分进行。所考虑的系统处于分配带宽有限的网络中，即网络传输数据的总可用带宽是有限的。这种限制可能由于各种原因而发生，例如网络拥塞、资源分配策略或网络管理员施加的带宽限制。在这样的网络中，整个测量向量不能及时传输到估计器上。因此，管理分配带宽有限的网络需要仔细规划、监控和实施一些调度策略，以便在估计系统状态的同时，优化测量数据的使用。本文提出的一种调度方法，即轮询协议，适用于奇异系统来处理这种情况。利用周期Riccati方程(PRE)研究了先验误差协方差的上限。在保证先验误差协方差有界的前提下，利用循环诱导系统的可观测性检验PRE的稳定性，最后通过仿真算例验证了所设计滤波方案的有效性。

标题：Kalman filtering for linear singular systems subject to round-robin protocol

作者：Ashna Goel, Shovan Bhaumik & Nutan Kumar Tomar

引用：Goel, A., Bhaumik, S. & Tomar, N.K. Kalman filtering for linear singular systems subject to round-robin protocol. Control Theory Technol. 22, 543–551 (2024). https://doi.org/10.1007/s11768-024-00205-x

全文链接：https://rdcu.be/dXKBG

中文简介链接：https://mp.weixin.qq.com/s/o593_vRNrRHK4h1oKLu1tQ

16 绳系卫星系统匀速减速分离方案的最优性研究

On the optimality of uniform velocity–deceleration separation scheme for tethered satellite systems

为了减轻绳系卫星系统的面内摆角波动，讨论了如何使匀速减速分离方案达到最佳效果。首先，通过比较母星与子星之间的相对距离和系绳长度，建立判断条件，确定系绳状态; 基于绳系卫星系统动力学方程和Clohessy-Wiltshire方程，给出了四种系绳状态的动力学模型。其次，以分离结束时的面内摆角和面内摆角均值绝对值为指标函数，分析匀速减速分离方案对面内摆角的影响。然后，将匀速减速分离方案的最优性问题表述为带约束的优化问题，并结合反向传播神经网络和多初值Newton-Raphson法给出了近似求解算法。最后，通过数值仿真验证了所提方法的有效性。

标题：On the optimality of uniform velocity–deceleration separation scheme for tethered satellite systems

作者：Peng Yu, Ji-Feng Zhang, Shuping Tan, Jin Guo & Yanlong Zhao

引用：Yu, P., Zhang, JF., Tan, S. et al. On the optimality of uniform velocity–deceleration separation scheme for tethered satellite systems. Control Theory Technol. (2024). https://doi.org/10.1007/s11768-024-00221-x

全文链接：https://rdcu.be/dSTiR

中文简介链接：https://mp.weixin.qq.com/s/z7wBJ5ike06xqHcVP5ORqA

17 带时滞的病理性基底神经节振荡：一种无记忆反馈控制策略

Pathological basal ganglia oscillations with time delays: a memoryless feedback control strategy

病理性基底神经节振荡与帕金森病的运动迟缓症状有关。本文提出了一种无记忆反馈控制策略来抑制基底神经节的病理性振荡。在大多数闭环控制策略中，兴奋性底丘脑核群体既是监测对象又是刺激目标，而忽视了苍白球外侧部群体在抑制病理性振荡中的重要作用。为此，我们将原始模型转换为具有下三角结构的时滞系统，并利用增益缩放方法构建了一个无记忆状态反馈控制器。通过Lyapunov–Krasovskii泛函方法证明所得闭环系统的所有信号都是有界的，且系统状态收敛到原点的可调领域内。此外，本文考虑了刺激目标时存在的输入时滞并设计了相应的控制器，以实现具有状态时滞和输入时滞的闭环系统中状态的收敛。最后，本文通过仿真测试验证了控制策略的性能。综上，本文进一步探讨了神经系统中的内在动力学，并为闭环深部脑刺激控制提供了一种有效策略。

标题：Pathological basal ganglia oscillations with time delays: a memoryless feedback control strategy

作者：Yuhe Xia, Xianfu Zhang, Shengxiang Xia, Mingyue Wu & Yiyu Feng

引用：Xia, Y., Zhang, X., Xia, S. et al. Pathological basal ganglia oscillations with time delays: a memoryless feedback control strategy. Control Theory Technol. 22, 568–580 (2024). https://doi.org/10.1007/s11768-024-00227-5

全文链接：https://rdcu.be/dM3B4

中文简介链接：https://mp.weixin.qq.com/s/zycA7r3sJcK4zn5HwkogwA

18 智能软质介电弹性体驱动器的PI-漏斗与迟滞逆补偿级联控制

PI-funnel and inverse hysteresis compensation cascade control of smart soft dielectric elastomer actuator

智能软质介电弹性体驱动器（SSDEAs）具有类似自然肌肉的特性，如大变形比、高能量密度和快速响应速度，被广泛应用于软体机器人。然而，SSDEA复杂的非对称和率相关迟滞特性、蠕变特性及平方输入特性为其动力学建模和运动控制带来了巨大挑战。本文首先将平方模块、单侧Prandtl-Ishlinskii（OSPI）模型和线性系统串联，构建SSDEA的动力学模型以描述其运动特性。动力学建模的关键和创新之处在于将平方模块与OSPI模型串联以构建非对称迟滞模型。随后，提出了SSDEA的PI-漏斗与迟滞逆补偿（PIFIHC）级联控制方法以实现其跟踪控制目标。通过对非对称迟滞模型求逆设计迟滞逆补偿控制器（IHCC），用以补偿SSDEA的非对称迟滞特性和平方输入特性。此外，设计PI-漏斗控制器与IHCC级联，构建PIFIHC级联控制器以获得良好的跟踪性能。接着，对整个SSDEA的PIFIHC级联控制系统进行稳定性分析，从理论证明跟踪误差可以被控制在性能漏斗内，且稳态误差可以收敛到零。最后，进行一系列实际的SSDEA跟踪控制实验，所有实验的相对均方根误差（RRMSE）均低于2.30%。这些实验结果说明了所提PIFIHC级联控制方法的有效性和可行性。

标题：PI-funnel and inverse hysteresis compensation cascade control of smart soft dielectric elastomer actuator

作者：Peng Huang, Yawu Wang, Yue Zhang, Jundong Wu & Chun-Yi Su

引用：Huang, P., Wang, Y., Zhang, Y. et al. PI-funnel and inverse hysteresis compensation cascade control of smart soft dielectric elastomer actuator. Control Theory Technol. 22, 552–567 (2024). https://doi.org/10.1007/s11768-024-00214-w

全文链接：https://rdcu.be/dVr3F

中文简介链接：https://mp.weixin.qq.com/s/e815W6FKtzmbywgJd_uN3A

19 可分离非线性模型的稀疏约束变量投影算法

Variable projection algorithms with sparse constraint for separable nonlinear models

可分离非线性模型由于其灵活的结构和捕捉数据非线性行为的能力，在时间序列分析、系统建模和机器学习等各个领域被广泛应用。然而，识别这些模型的参数是具有挑战性的，特别是当从业者希望使用具有更好可解释性的稀疏模型时。先前的理论和实践研究表明，可变投影（VP）是识别可分离非线性模型的一种有效方法，但这些方法基于模型参数的L2惩罚，无法直接扩展到处理稀疏约束。本文基于对可分离模型结构特性的探索，提出了基于梯度和基于信任区域的可变投影算法，主要解决了两个关键问题：如何在稀疏约束下消除线性参数；以及如何处理模型中线性和非线性参数之间的耦合关系。最后，通过对合成数据和实际时间序列数据的数值实验，验证了所提出算法的有效性。

标题：Variable projection algorithms with sparse constraint for separable nonlinear models

作者：Hui-Lang Xu, Guang-Yong Chen, Si-Qing Cheng, Min Gan & Jing Chen

引用：Xu, HL., Chen, GY., Cheng, SQ. et al. Variable projection algorithms with sparse constraint for separable nonlinear models. Control Theory Technol. 22, 135–146 (2024). https://doi.org/10.1007/s11768-023-00194-3

全文链接：https://rdcu.be/dxg27

期刊简介

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Control Theory and Technology (CTT), 中文名《控制理论与技术》, 创刊于2003年，原刊名为Journal of Control Theory and Applications，2014年刊名更改为Control Theory and Technology。由华南理工大学与中国科学院数学与系统科学研究院联合主办，主要报道系统控制科学中具有新观念、新思想的理论研究成果及其在各个领域中的应用。目前被 ESCI (JIF 1.5)、EI、Scopus (CiteScore 3.2)、CSCD、INSPEC、ACM 等众多数据库收录, 并于2013–2018年获得两期中国科技期刊国际影响力提升计划项目资助。2017–2021年连续获得“中国最具国际影响力学术期刊”和“中国国际影响力优秀学术期刊”称号，获得广东省高水平科技期刊建设项目I期(2021-2024年)和II期，2022-2024年进入中国科协自动化学科领域高质量科技期刊目录。

官网：https://link.springer.com/journal/11768 (即http://www.springer.com/11768)

https://jcta.ijournals.cn/cta_en/ch/index.aspx

投稿：https://mc03.manuscriptcentral.com/ctt

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