• 基于事件触发的有限时间自适应控制算法，用于具有输出约束的不确定分数阶随机非线性系统

  摘要：针对一类不确定的分数阶随机非线性系统（SNSs），提出了一种新型的事件触发自适应有限时间控制策略。这些系统的分数阶可以用任意两个正奇数的比值来表示，因此目标系统可以包括高阶SNSs和低阶SNSs。为了满足非对称动态输出约束的要求，建立了一种新的、更通用且更灵活的非对称李雅普诺夫函数（BLF）。通过采用幂积分技术和反步法，设计出了具有自适应律的有限时间控制器。系统中的不确定性通过自适应方法直接估计，不会引入额外的近似误差。提出了一种事件触发机制，以降低控制器的更新频率，从而克服了系统随机特性和控制输入分数阶所带来的困难。严格证明了系统的平凡解在概率意义上是有限时间吸引的且稳定的，同时系统输

  来源：IEEE Transactions on Automation Science and Engineering

  时间：2025-11-22

• 可变形线性物体操控的规划与控制

  摘要：操纵可变形的线性物体（如金属丝、电缆和绳索）是一项常见但具有挑战性的任务，因为这些物体具有高度的自由度和复杂的变形行为，尤其是在存在障碍物的环境中。现有的局部控制方法虽然高效，但在复杂场景中容易失效；而精确的全局规划器则计算量大且难以部署。本文提出了一种高效、易于部署的框架，用于使用移动操纵器实现无碰撞的线性物体操纵。我们展示了利用标准规划工具进行高维线性物体操纵的有效性，无需定制规划器或庞大的数据驱动模型。我们的方法将现成的全局规划器与实时局部控制器相结合。全局规划器将线性物体近似为一系列通过球形关节连接的刚性连杆，从而实现快速路径规划，而无需特定问题的规划器或大型数据集。局部控制器采

  来源：IEEE Transactions on Automation Science and Engineering

  时间：2025-11-22

• 用于有限视界下多机器人路径规划的计数时间时序逻辑

  摘要：在本文中，我们研究了具有有限时间范围的高层次任务的多机器人路径规划问题。在许多情况下，需要统计子任务被满足的次数以达到整体任务的目标。然而，现有的时态逻辑语言（如线性时态逻辑）在描述这类需求时效率较低。为了解决这个问题，我们提出了一种新的时态逻辑语言——计数时态逻辑（Counting Time Temporal Logic，简称CTTL），它通过明确计算某些任务被满足的次数来扩展线性时态逻辑的功能。为了解决CTTL路径规划问题，我们提出了一种基于整数线性规划的高效方法来编码任务满足情况。我们证明了该方法在逻辑完备性和有效性方面都是可靠的，并且比直接编码这类需求的方法具有更高的效率。此外，

  来源：IEEE Transactions on Automation Science and Engineering

  时间：2025-11-22

• 基于层次模型的预测控制算法，用于数字孪生批量制造系统的能源优化调度

  摘要：随着人们对全球能源消耗问题的日益关注，提高制造业的能源效率变得尤为重要，尤其是在能源密集型批量生产过程中。实时电价（RTP）作为一种动态的需求侧管理策略，通过在电价较低时段安排生产来降低能源成本。然而，将RTP整合到批量生产调度中时，需要在节能与及时履行客户合同之间取得平衡，这需要多时间尺度的协调。本文提出了一种分层模型预测控制（MPC）框架，并结合了系统级能源效率数字孪生（SLEE-DT），用于实现能源感知的批量生产调度。SLEE-DT提供了统一的系统表示，能够捕捉生产和库存阶段之间的动态交互。分层MPC包括两个层次：上层离线优化层负责确定长期的库存和生产策略；下层运行时控制器根据系统

  来源：IEEE Transactions on Automation Science and Engineering

  时间：2025-11-22

• 利用分数阶延迟二阶Volterra系统进行最优非线性系统识别

  摘要：本研究的目的是设计一种分数阶延迟的二阶Volterra滤波器，该滤波器以离散时间序列作为输入，其输出尽可能接近给定非线性未知系统的输出。这里的“非线性未知系统”可能具有更高阶的非线性特性。采用这种设计方法的基本思路是，我们不直接在滤波器中加入高于二阶的非线性项，而是利用分数阶延迟的自由度来近似该未知系统。这样做的优势在于：与仅使用整数延迟相比，可以更精确地逼近非线性系统（因为分数阶延迟提供了更多的自由度）；同时，也不需要考虑超过二阶的非线性特性。研究基于这样一个事实：如果输入信号是另一个信号经过M倍抽取得到的结果，那么分数阶延迟可以被视为小于M的整数倍延迟。通过利用计算抽取信号的离散时间

  来源：IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica

  时间：2025-11-22

• 在驾驶员与自动化系统双重循环结构下的间接共享转向控制

  摘要：由于全自动驾驶车辆技术中存在关键缺陷，人机协作驾驶在当今的交通系统中仍然具有重要意义。与传统的共享控制结构不同，本文提出了一种双环结构，用于驾驶员与自动化系统之间的间接共享转向控制。与串联式间接共享控制相比，这种并行式间接共享控制将转向角度的权限分配系统纳入框架中，以合理分配相应的权重系数，并根据车辆的当前偏差和转向角度的精度输出最终的期望转向角度。此外，文中还加入了主动扰动抑制控制器（ADRC），以便快速准确地跟踪期望转向角度，并有效抑制内部和外部干扰（包括转向摩擦力矩、风速和地面干扰等）。通过三组双车道变换和蛇形行驶实验，我们验证了双环结构的优势。正如预期那样，仿真结果表明，双环结构

  来源：IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica

  时间：2025-11-22

• 针对输入饱和现象的实验性柔性操纵器的振动控制

  摘要：尊敬的编辑：本文探讨了一种实验用柔性操作臂在位置跟踪、振动抑制和饱和补偿方面的控制问题。基于反步技术和Nussbaum函数，我们设计了一种抗饱和控制方法，以抑制操作臂的振动、实现期望的轨迹跟踪并消除饱和现象。通过应用李雅普诺夫方法，证明了所提出控制方案的稳定性。最后，在Quanser实验平台上验证了该控制方法的实用性和有效性。

  来源：IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica

  时间：2025-11-22

• FDTs：一种用于解释性鳞状细胞癌分级的特征解耦变换器

  摘要：尊敬的编辑：本信提出了一种端到端的特征解耦Transformer（FDTs），用于实现无纠缠且语义化的特征表示，从而能够准确、可靠地对鳞状细胞癌（SCC）进行病理分级。现有的视觉Transformer（ViTs）可以实现SCC分级的特征表示学习，但它们都采用了类别-补丁标记的模糊映射来预测模式概率，或者通过窗口下采样来增强特征对上下文信息的表达能力。这种机制导致决策结果难以理解且语义性较差，最终导致特征表示高度纠缠。针对这一关键问题，本文创新性地提出了FDTs，其基于以下两个理念：1）构建了一个基于语义实例的特征解耦学习（SIFDL）框架，该框架能够将图像精确划分为多尺度实例，从而进行并

  来源：IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica

  时间：2025-11-22

• 具有双重半马尔可夫切换拓扑结构和未知控制方向的非线性多智能体系统的自适应容错共识跟踪控制

  摘要：本文研究在具有执行器故障和未知非相同控制方向的非线性多智能体系统中，如何在双重半马尔可夫切换拓扑结构下实现自适应共识跟踪控制。考虑到复杂的工作环境以及领导者与追随者之间通信链路的稳定性差异，首先引入双重半马尔可夫过程来描述领导者-追随者结构中通信拓扑的随机切换。为了解决未知非相同控制方向和执行器故障导致的部分效能损失问题，在Nussbaum函数中引入了一个完全独立的参数，以克服相互抵消的固有障碍并避免系统速率的过快增长。由于仅传输智能体之间的状态信息，因此基于双重半马尔可夫切换拓扑和设计的Nussbaum函数，提出了一种自适应的分布式容错共识跟踪控制方法。进一步利用矛盾论证和李雅普诺夫定

  来源：IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica

  时间：2025-11-22

• 时变汽车系统中的非线性摩擦识别

  摘要：本文研究了一类包含不同汽车案例研究的非线性系统中的非线性摩擦识别问题。首先对系统动力学的建模进行了探讨，然后利用抛物线插值方法识别代表系统损耗的非线性摩擦系数，这些摩擦系数可能具有不同的对称或不对称特性。为了展示该方法的通用性，本文以两个组成车辆动力总成的汽车物理系统作为识别案例进行研究，分别是全环形变速器和齿轮箱。本研究的新颖之处在于提出了一种适用于广泛汽车系统的非线性摩擦建模方法，并使用所提出的基于最小二乘法的算法进行识别。关于后者，我们还提供了一种避免秩不足问题的必要条件，并讨论了如何提高识别精度。

  来源：IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica

  时间：2025-11-22

• 在固定/切换拓扑结构下，具有输入约束的多智能体系统（MASs）的分布式收益调度动态事件触发半全局领导者-跟随一致性

  摘要：本文研究了在固定和切换拓扑结构下，具有受限输入的多智能体系统中的半全局领导者-跟随者共识问题，采用了一种分布式增益调度动态事件触发方法。首先，在固定拓扑结构下提出了一种新颖的分布式增益调度共识协议，该协议结合了时变增益和分布式参数调度器。这种方法通过调度器增大增益参数来提高共识跟踪的瞬态性能，同时通过分布式设计方法消除了调度器对全局状态信息的依赖。随后，引入了一种分布式动态事件触发机制来减少控制器更新次数，而事件间隔时间的表达式减轻了其对系统矩阵的显式依赖。此外，为了消除实时监控邻近智能体状态和持续通信的需求，开发了一种分布式动态自触发机制。接下来，将我们的方法扩展到切换拓扑结构下的半全

  来源：IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica

  时间：2025-11-22

• MFAINet：结合注意力机制的多接收场特征融合算法，用于息肉分割

  摘要：结直肠癌已成为一个全球性的公共卫生问题。在息肉恶性化之前将其切除可以有效预防结直肠癌的发生。目前，多感受野特征提取和注意力机制在息肉分割领域取得了显著进展。然而，如何有效地融合这些机制并充分利用它们的优势仍然是一个未解决的问题。在本文中，我们提出了一种息肉分割网络MFAINet。我们设计了一个集成注意力的多感受野特征提取模块（AMFE），该模块通过分层和多重加权来融合多感受野特征提取和注意力机制，从而最大限度地提取图像中的全局和详细信息。为了确保AMFE的输入包含更丰富的目标特征信息，我们引入了一个多层渐进式融合模块（MPF）。MPF在每一层逐步合并特征，充分整合上下文信息。最后，我们使

  来源：IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica

  时间：2025-11-22

• 一种可用于格兰杰因果分析的可解释时序卷积框架

  摘要：大多数现有的参数化方法在检测线性或非线性格兰杰因果关系（GC）时，都面临着估计适当时间延迟的挑战，而时间延迟是准确检测GC的关键因素。这一问题在非线性复杂系统中尤为突出，因为这些系统通常结构复杂，包含众多组件或变量。在本文中，我们提出了一种基于时间卷积网络（TCN）的端到端GC检测方法，称为可解释时间卷积框架（ITCF）。与传统深度学习模型不同，后者像“黑箱”一样难以分析变量之间的相互作用，而ITCF能够同时检测线性和非线性GC，并在多变量时间序列预测过程中自动估计时间延迟。具体而言，通过在TCN进行多变量时间序列预测时使用最小绝对值收缩选择算子（Lasso）回归来获得GC关系。然后，可

  来源：IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica

  时间：2025-11-22

• 在DoS攻击和输入受限的情况下实现安全的自组织共识控制

  摘要：本文研究了在拒绝服务（DoS）攻击下，具有有界输入的领导者-追随者多智能体系统的安全共识控制问题。考虑到可行的控制能力，提出了一种基于双曲正切函数的预定义时间收敛共识控制器。为了解决DoS攻击的不利影响，我们引入了一个标签系统，该系统能够检测DoS攻击并识别与领导者无关的孤立节点。通过结合标签系统，获得了一个具有弹性的控制器，能够保证以领导者为中心的连通子图中正常节点的共识性能。为了修复被DoS攻击破坏的断开拓扑结构，我们提出了一种自组织拓扑机制，该机制能够识别适合建立补充链接的最佳孤立节点。拓扑连通性的恢复是通过添加最少的链接数量来实现的。现有研究中广泛使用的关于DoS攻击持续时间上限

  来源：IEEE Transactions on Automatic Control

  时间：2025-11-22

• 关于增量稳定性的同伦定理

  摘要：本文证明了一个定理，该定理通过从一个已知的增量稳定系统中进行同伦变换来验证反馈系统的增量稳定性，这一过程无需假设扩展空间的存在性、问题的适定性或因果关系。该结果的一个首要推论是，可以通过分离缩放后的相对图（Scaled Relative Graphs）来验证系统的增量稳定性，从而修正了[1]中定理2中的两个假设。通过实例展示了这种修正的必要性。第二个推论提供了经典IQC稳定性定理的增量版本。最后，本文还说明了如何放宽对运算符具有增量界限性的要求。

  来源：IEEE Transactions on Automatic Control

  时间：2025-11-22

• 一类非线性状态估计在联合欺骗攻击下的脆弱性分析

  摘要：本文研究了一类非线性状态估计在联合欺骗攻击下的脆弱性问题。通过将所考虑的非线性系统分解为两个耦合的子系统，并利用基于非线性核空间构建的解耦方法，我们揭示了非线性系统在攻击下的脆弱性与这两个子系统稳定性之间的关系。随后分别给出了在有无资源限制的联合攻击下非线性状态估计的脆弱性条件，并设计了相应的攻击序列以在保持隐蔽性的同时降低估计性能。最后，通过一个固定基倒立摆的数值示例来验证理论结果。

  来源：IEEE Transactions on Automatic Control

  时间：2025-11-22

• 在线分布式复合优化的静态与动态遗憾：基于边缘的动态事件触发算法

  摘要：本文研究了在带宽有限的非平衡有向多智能体网络上的在线分布式凸约束组合优化问题。其独特之处在于，每个智能体的目标函数由两部分组成：一个随迭代次数变化的损失函数和一个正则化项。为了解决潜在的网络带宽限制，我们在智能体之间的链接边采用了基于边的动态事件触发通信协议，并引入了控制因子。基于近端算子，我们提出了两种算法，这两种算法仅要求权重矩阵为行随机矩阵：一种是基于边的动态事件触发在线分布式近端梯度下降算法，另一种算法能够为近端步骤提供近似解。此外，我们还分析了这两种算法的静态和动态遗憾界限。在合理的假设和参数设置下，这两种算法分别实现了静态遗憾界限为O(T^−√D)，以及动态遗憾界限为O(T^

  来源：IEEE Transactions on Automatic Control

  时间：2025-11-22

• 在混合攻击环境下，针对未知非线性控制系统（NCSs），数据驱动攻击观测器与弹性控制器的协同设计

  摘要：本文提出了一种数据驱动的估计与控制协同设计方法，用于一类在同时遭受拒绝服务（DoS）攻击和虚假数据注入（FDI）攻击的未知线性网络控制系统（NCSs）。首先，设计了一种新的分段观测器，以便在DoS攻击存在的情况下实时估计不可用的系统状态和未知的FDI攻击信号。在假设所考虑的NCSs的系统矩阵事先已知的前提下，利用基于攻击的时变李雅普诺夫函数（TVLF）方法建立了基于模型的指数稳定性判据。其次，为了将基于模型的稳定性判据扩展到数据驱动范式中，提出了一种称为“DoS攻击下的数据驱动系统表示”的新技术引理。基于这一技术引理，推导出了在混合攻击下未知NCSs的数据驱动稳定性条件，这些条件以基于数

  来源：IEEE Transactions on Automatic Control

  时间：2025-11-22

• 在集值框架下对具有目的地约束的线性动态系统进行建模与滤波

  摘要：朝向指定目的地的定向运动在物理过程和人类社会活动中非常普遍。利用这一先验信息可以显著提高系统模型的预测和过滤性能。本文重点研究了在集值框架下，具有目的地约束的线性动态系统模型的重构与状态过滤问题。我们将目的地约束视为状态演化过程中的固有信息，并采用凸优化技术来构建一个连贯且稳健的状态模型。该模型能够有效捕捉目的地约束对每个时间步状态演化的影响。为了增强过程模型生成的目标轨迹的连续性，我们为重构模型设计了一个最优权重矩阵。此外，我们提出了一种基于目的地约束的集值过滤算法，确保估计出的有界椭球中心始终满足目的地约束。最后，仿真实验验证了该算法在集值框架下相较于无约束和其他状态约束过滤方法的优

  来源：IEEE Transactions on Automatic Control

  时间：2025-11-22

• 《A TBLMI Framework for Harmonic Robust Control》一文的勘误表

  摘要：本文标题为“……”的定理11提供了一种方法，用于高效地近似无限维托普利茨块线性矩阵不等式（TBLMI），将其转化为带状矩阵不等式（TBLMI）。带状矩阵不等式的截断版本在数值上易于处理，因为它们只涉及有限数量的未知数。然而，该定理中存在一个不准确的陈述，所提供的证明也通常是错误的，导致结论未能得到证明。本文的目的是表明，在适当的规则性假设下，定理的陈述是正确的，结论仍然有效。在没有这些假设的情况下，我们提出了对[1]中定理11的技术性修正。

  来源：IEEE Transactions on Automatic Control

  时间：2025-11-22

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