一流学科建设路径的探索与实践——以大连理工大学控制科学与工程学科为例

文章梳理了一流学科建设研究现状,分析了大连理工大学控制科学与工程学科发展现状和建设过程中存在的问题,给出了以学科定位为前提、支撑平台为基础、建设策略为引领的一流学科建设路径的探索与实践。

“过程控制工程”课程体系虚拟教研室建设与探讨

虚拟教研室是“智能+”时代高校教学发展的产物,成为高校专业教学建设和管理的新形态。以自动化类专业“过程控制工程”课程体系的教研室建设为例,探讨在国际工程教育专业认证要求下的虚拟教研室建设方案,包括教学目标、教学资源建设、虚拟化“以赛促教”教学新模式及教学团队建设等,达到提高教学团队整体教学水平、转变教师教学理念、促进学生自主学习能力培养的目的。

发挥科研团队综合优势 提高研究生培养质量——以控制科学与工程学科为例

介绍了大连理工大学控制科学与工程学科科研团队集体培养研究生的一些做法和体会,包括团队开设课程、团队培养和"传帮带"、加强实践环节、隐性知识传授、创新能力培养等。

利用麦克风阵列的管道主动噪声控制方法

空调通风管道在运行时,内部出现的低频噪声很难通过包裹消音材料等被动式降噪方法消除.而在部署主动噪声控制时,会出现声反馈现象,影响降噪性能甚至造成控制系统的响应发散.针对这种声反馈现象,本文在分析其产生原因的基础上,将麦克风阵列作为前馈,对Duvall-Frost结构的线性约束最小方差波束成形算法加入预调向,提出了利用麦克风阵列的管道主动噪声控制方法,实现单方向拾取来自管道上游的噪声信号,避免声反馈带来的影响.并利用滤波器x最小均方误差(FxLMS)算法作为自适应控制算法,针对4种典型低频噪声,在真实管道环境下进行主动降噪实验.实验结果表明,相比不使用麦克风阵列的情况,本文提出的主动噪声控制方法能达到明显的降噪性能,且在稳定性方面取得较好结果.

“自动控制系统”课程中基于Simulink仿真的教学研究

“自动控制系统”课程是自动化、电气工程等工科专业一门重要的高年级专业课,具有知识面宽、综合性高和实践性强的特点。“自动控制系统”课程以Simulink为仿真工具的教学研究,引入运动控制技术的前沿知识和应用案例,搭建Simulink仿真模型,通过课下分组、课下学习、课上汇报的方式将课堂主动权归还给学生,引导学生自主学习,以此来提高课堂学习效率,弥补传统教育模式存在的不足。通过分析仿真案例将方法具体化、实操化。旨在推进现代信息技术与教育教学的深度融合,以激发学生学习的积极性和主动性,加强学生将理论知识应用到工程实践的能力。

基于工程教育认证标准的过程控制仪表及装置实验教学改革

过程控制仪表及装置实验是高校自动化专业过程控制方向的主要教学课程之一,在控制工程课程教学体系中起到承上启下的关键作用,综合性强,是培养解决工程实际问题能力的重要实践环节。近年来,国际工程教育专业认证对高校实践类课程提出新要求,教学团队根据认证标准进行深入的教学改革,分析改革后应实现的教学目标,提出新的教改方案和教学模式,并且改进教学方法,大力建设实验资源和提高教学队伍水平,由此取得明显的教学成果。

基于樽海鞘群极限学习机的进/发一体化性能寻优控制模型研究

为充分发挥航空推进系统的性能,提高性能寻优控制的实时性,将樽海鞘群算法(SSA)与极限学习机(ELM)相结合,基于进/发一体化部件级模型建立数据集,提出一种基于SSA-ELM的数据驱动模型。将该建模方法与广义回归神经网络(GRNN)、BP神经网络(BPNN)和极限学习机(ELM)比较,结果表明,相比于BPNN,ELM,GRNN,SSA-ELM用于预测可以使安装推力的均方根误差(RMSE)分别降低7.41%,17.01%,72.57%,安装油耗的RMSE分别降低4.32%,19.41%,66.77%,具有更高的预测精度。将基于SSA-ELM的数据驱动模型作为机载模型应用到性能寻优控制,结果表明,该机载模型能够维持理想的寻优效果。针对最大安装推力模式开展实时性分析,该机载模型相比于进/发一体化部件级模型,平均计算时间由184.05 ms缩短至1.357 ms,实时性得到显著改善,大大提高了寻优效率。

具有避障功能的多智能体系统编队控制

针对二维平面内多个匿名智能体,研究了多智能体系统的编队避障控制问题。目标是使得在平面内随机分布的匿名智能体在规定时间内完成避障渐进收敛到达目标圆上,然后根据编队控制律在圆上完成指定队形。基于人工势场法实现规避障碍物的功能,通过增加随机扰动解决了智能体处于局部最小值区域无法移动的问题。引入李雅普诺夫函数并通过定理证明了所设计控制律的稳定性。最后,通过模拟仿真证明了避障功能的有效性以及控制律的准确性。

基于系统辨识的航空发动机稳态燃油自抗扰控制

自抗扰控制技术应用于航空发动机稳态燃油控制存在两个难点:发动机中的高频不确定动态导致扩张状态观测器(Extended State Observer, ESO)增益过高和名义控制系数整定困难。针对此现状,提出一种基于系统辨识的航空发动机稳态燃油自抗扰控制器。首先,使用经典Gram-Schmidt(Classical Gram-Schmidt, CGS)算法对控制系数和发动机未知动态进行辨识,将辨识信息加入ESO中设计改进ESO (Improved ESO,IESO),从而使总扰动中包含较少的高频动态,降低观测器增益。其次,基于IESO设计航空发动机稳态燃油自抗扰控制器,并根据辨识结果快速整定名义控制系数。最后,分析IESO观测误差的收敛性和闭环系统的稳定性。仿真结果表明,所提方法可以快速整定名义控制系数,有效降低观测器增益,进而提高系统的鲁棒性。

面向国际工程教育认证的过程控制工程课程教改探索

近年来国际工程教育认证对控制工程相关的专业课程体系建设提出了新要求,面向工程实践的过程控制工程课程紧密结合自动控制理论、化工原理、检测技术与测量仪表、计算机控制技术等,对培养具有实践能力的控制工程专业人才具有重要作用,因此教改显得尤为必要和迫切。文章结合大连理工大学和南京工业大学在过程控制工程课程教改方面的经验,分析过程控制工程课程应达到的教学目标,提出一种新的课程教改方案和创新教学模式,探讨教学方法改革的可行措施,并且介绍近期取得的一些明显成效。

基于EPA的控制工程实验及研究平台开发

现场总线控制是过程控制工业的前沿技术。提出了一种基于EPA现场总线的综合自动化实验控制系统,介绍了分布式控制系统的结构和所开发的实验。该系统有助于学生掌握具体的控制工程知识,了解工控行业的先进技术现场总线,在实现常规控制实验的基础上,通过本文设计的分布式控制系统,进行了先进控制的研究,开发了基于动态矩阵的预测控制软件包,在实际水槽系统进行液位控制的运行结果证明了该算法的有效性。

基于神经网络时延预测的航空发动机内模控制器设计

针对航空发动机分布式控制系统中时延不确定问题,提出了一种基于神经网络时延预测的航空发动机内模多变量控制设计方法。首先分析了分布式控制架构下网络时延产生的原因及影响因素。然后设计了内模控制器,包括基于神经网络的时延预测模块、内模主控制器模块、执行机构小闭环控制模块以及与发动机起动过程开环控制计划相结合的切换控制模块。在理想和扰动条件下,从理论上分析了基于预测时延的内模控制系统的稳定性能,并对所提控制策略下允许的最大时延进行了说明。最后进行了全数字仿真和硬件在环仿真试验。结果表明,所设计的神经网络时延预测模块具备高精度预测能力,内模控制器的稳态误差不超过0.5%,具有良好的抗干扰能力、并满足实时性要求,具有一定的工程应用价值。

领航者-跟随者集群系统的队形优化与控制

针对集群系统中领航者-跟随者的队形优化问题,基于分布式优化理论,将最优队形问题建模为在线聚合优化问题.跟随者有一个与自身位置和集群中心位置相关的目标函数,并通过衡量一段时间内所有目标函数和收益制定最优决策.基于梯度下降法和动态平均一致性方法,提出一种固定步长分布式离散时间算法.采用矩阵放缩理论,证明动态遗憾界与常数项和在线时间相关.仿真实验证明算法的有效性.

非均匀采样非线性多智能体系统无模型控制

针对一类未知的非均匀采样非线性异构多智能体系统一致性跟踪控制问题,提出一种分布式无模型自适应控制方法。首先利用提升变量技术将各个受控的非均匀采样非线性系统转化为当前工作点处的紧格式动态线性化(CFDL)数据模型。然后引入虚拟领导者技术产生期望轨迹,根据一致性原理对各个智能体设计控制协议,保证所有智能体的期望轨迹跟踪的一致性。再利用非线性理论中的Lischitz条件分析所提方法的稳定性,给出算法在固定通信拓扑下的收敛条件。所提方法具有如下特点:分布式控制器的设计仅需要输入和输出数据,以及邻居智能体的输出数据;控制算法计算量小,容易实现。最后,通过仿真实例验证了所提方法的有效性。

多层布尔控制网络的集合可达性和可观测性

研究了具有全局状态层的多层布尔控制网络的集合可达性和可观测性。首先,通过状态转换图重构技术,将多层布尔控制网络扩展到逻辑动态系统。其次,给出多层布尔控制网络集合可达性的充分必要条件。随后,通过并行拓展技术和集合可达性,给出多层布尔控制网络可观测性的充要条件。最后,通过算例验证了理论结果的正确性。

基于毫米波雷达点云数据的室内人员信息检测

在使用毫米波雷达进行室内人员信息检测时,其信号处理阶段采用的静态杂波滤除算法有效地滤除了检测区域中包括墙壁、地面、桌椅等在内的静止目标,实现了对运动人员的检测,但同时会导致静止人员被漏检.为此提出按照径向速度把点云数据划分为动态数据和静态数据,先剔除动态数据,然后累积剩余的静态数据.在达到指定的累积帧数时,进行密度聚类,以簇的数量作为人员的数量,簇的中心坐标作为人员的位置.通过实验,验证了所提出方法的有效性,在室内办公场景下,人员数量统计平均绝对误差为0.81,人员位置估计均方根误差为0.1 m.

基于SLA-UNet的海水网箱养殖信息提取

网箱养殖是海水养殖中最重要的类型之一,各类网箱在遥感影像中形状不一,且背景复杂,以往的网箱提取方法,未能完全模拟人类的视觉行为,以及高效利用光谱信息。针对上述问题,提出深度多循环注意力光谱的U-Net网络模型(Spectral Loopy Attention U-Net,SLA-UNet)进行网箱养殖信息提取,使用基于最优尺度寻优(Estimation of Scale Parameter,ESP)的随机森林(Random Forest,RF)算法,去除波段运算后的冗余光谱信息,并添加类似人眼的注意力行为机制,深化影响网箱信息提取的重要特征通道,同时进行边缘补齐补充损失信息,实现了网箱养殖信息的高精度提取。选取广东省湛江市和海南省临高县作为研究区域,与Canny算子、Otsu算法、PCA_Kmeans算法、基于ESP的RF算法、U-Net模型提取结果进行对比,所提SLA-UNet模型近岸网箱的提取精度为98.3%,深海网箱提取精度平均值为98.9%,验证了SLA-UNet模型在网箱养殖识别中的有效性。

前景导向的主动配电网智能储能软开关规划方法

分布式可再生能源大量并网成为必然趋势,合理的设备规划可以提升配电系统运行灵活性,保证可再生能源的有效消纳。智能储能软开关(soft open points integrated with energy storage system,ESOP)具有时空双尺度运行灵活性,有利于分布式能源并网。因此,考虑规划决策者不完全理性特点,提出一种配电网ESOP规划方法。首先,建立了含ESOP的配电网运行模型;然后,提取出多种面向高渗透率可再生能源并网下的ESOP规划经济性指标;最后,基于前景理论描述不完全理性特征,构建了配电网功率损失减少、购电成本减少、弃风弃光惩罚减少及投资成本属性的前景值模型,以年度综合前景值最大为目标构建ESOP的规划模型。通过线性化凸松弛等手段将原规划模型转化为混合整数二阶锥规划模型。改进的IEEE33节点系统与实际配电网算例结果表明,ESOP可以通过时序特性和柔性互联特性提升配电网消纳能力和运行经济性;同时,决策者对于各属性的重视程度和期望值会对规划结果产生影响。

计及多元不确定性的综合能源系统优化配置

综合能源系统的优化配置关键在于设备选型与数量配置,而能源负荷负荷和可再生能源出力预测误差以及故障发生的不确定性将直接影响配置方案的合理性以及经济性.为此,本文提出一种考虑源–网–荷多元不确定性的综合能源系统多目标–机会约束规划方法.考虑可再生能源出力与负荷需求预测误差引起的不确定性,本文构建了满足置信概率的能量供需平衡约束;针对供能网络中设备N-1故障引起的不确定性,提出调整裕度模型,进而构建了调整裕度与N-1设备能量缺额的机会约束.对于获得的帕累托解集,采用信息熵与逼近理想排序法构建多准则评价模型,以确定最优的系统配置.将本文方法应用于某区域综合能源系统的最优结构设计,实验结果表明,本文方法的有效性与可靠性.

基于知识蒸馏的钢铁高炉煤气系统建模方法

钢铁企业高炉煤气系统具有波动性大、时变性强、不确定性高等特点,对其未来产消趋势进行准确的建模预测有助于企业的高效决策与节能减排.文章提出了一种基于知识蒸馏的高炉煤气系统建模方法,为了提高训练过程中的拟合精度,在教师网络中建立了基于长短期记忆网络的序列到序列模型来提取样本的中间特征.进而,提出了融入教师模型中间特征的知识蒸馏策略,建立了考虑中间特征蒸馏损失与预测均方误差的损失函数,对知识蒸馏过程及预测偏差进行评估.通过国内大型钢铁企业高炉煤气系统实际运行数据的实验验证,表明了本文所提建模方法的有效性,可为后续的能源系统优化调度提供支撑.