基于以太网的异构网络化控制系统设计

随着TCP／IP和以太网技术在工业控制领域应用的逐步深入,并且为了克服传统集散式控制系统（DCS）以及现场总线控制系统（FCS）的互操作性差等问题,多种现场总线互联及控制系统集成已成为目前工业自动化领域的研究热点;首先介绍了工业控制网络的发展现状;进而分析了全双工交换式以太网应用到工业控制领域的技术特征;最后提出了基于全双工交换式以太网的多种工业控制网络互联的异构网络化控制系统（NCS）设计方案及控制模式,为测量、控制、管理一体化的综合自动化系统的实施提供了一种实用的设计方法。     

多无人机分布式协同异构任务分配

研究异构无人机对不同类型目标执行侦察、打击和评估任务的协同任务分配问题.采用信息论中熵的变化量对侦察与评估任务中所获取的信息量进行度量,将无人机对不同类型目标的打击能力抽象为对目标的毁伤概率,并考虑各个任务之间的相互关联,建立异构多无人机协同任务分配模型.设计了基于相邻局部通信的分布式拍卖算法,实现了多无人机协同任务分配问题的优化求解.仿真结果表明了所建模型的合理性和求解方法的有效性.     

双线性系统可控性综述

双线性系统是一类特殊的非线性系统,广泛存在于现实世界中,如工程、经济、生物、生态等领域,被认为是最接近于线性系统的非线性系统．对双线性系统的研究已历经了近半个世纪. 作为系统最基本的属性,双线性系统可控性的研究一直以来是热点和难点.本文分别对连续双线性系统可控性和离散双线性系统可控性进行讨论, 综述了双线性系统可控性的研究.特别地,报告了近来对离散双线性系统可控性研究的新成果.最后,例举了一些可控的双线性系统例子.     

网络化单连杆刚性关节机械臂系统的可控性

主要研究了网络化单连杆刚性关节机械臂系统的可控性问题.基于单输入—状态反馈线性化技术,提出了一种可行的网络化单连杆刚性关节机械臂系统可控性分析方法,并给出了网络化单连杆刚性关节机械臂系统可控性的一般准则.准则表明链式拓扑结构下的网络化单连杆刚性关节机械臂系统总是可控的,并且其控制输入能够精确地显式表达出来.最后通过仿真验证了所给理论结果的有效性.     

分布式多无人机编队控制系统仿真

研究一种能够控制多无人机编队的分布式控制方法,采用无人机的动态方程转化为跟随机和领航机间相对运动信号与希望的相对运动信号间的误差模型,然后设计了前馈控制器以使误差模型的平衡点位于坐标原点,最后采用反推法设计了反馈控制器以镇定坐标原点的平衡点。上述方法将领航机的信息视为外部系统产生的信号,为前馈控制器部分设计了内部模型以补偿这些外部信号的作用。同时还设计了能够估计所有误差信号的状态观测器以实现需要全部误差信息的反馈控制器。算例仿真表明了应用编队控制律,各无人机能够较快地形成希望的队列,并按希望队形稳定飞行,验证了前馈加反馈的编队控制方法的有效性。     

基于OPC的焦化厂备煤系统异构网络化控制系统设计

针对焦化厂备煤生产车间内部由于具有多种网络体系或者结构的现场总线及控制系统而造成信息无法共享的问题,提出了一种基于OPC技术的异构网络化控制系统的设计方案,详细介绍了系统的OPC服务器/客户端的设计开发。该系统通过基于工业以太网的TCP/IP体系连接所有子系统,并利用OPC技术为异构数据源提供统一数据接口,使数据管理层能够获取各种数据,解决了异构网络中数据信息转换、集成及存储问题,满足了企业生产过程中信息互操作以及与企业信息系统集成的要求。     

移动互联异构网络下多终端协同的垂直切换决策算法

针对移动互联网用户的多终端协同的垂直切换问题,提出一种UMTS与WLAN异构网络环境下的多终端协同的垂直切换决策算法,其包含切换时间判断与多终端协同算法。首先利用模糊逻辑判断网络切换时机,然后综合考虑主观因素和客观因素,采用AHP（Analytic Hierarchy Process）合理定义权值并结合TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）实现不同接入策略的性能评价,为用户提供最佳QoE（Quality of Experience）的多终端协同方案。实验结果表明：所提方法和基于迟滞算法相比,切换次数平均降低7.9次,切换失败率平均降低2.25%;网络选择结果与应用需求和用户需求保持较好的一致性。实现了多终端协同用户在异构网络环境下高效实时的垂直切换。     

基于Agent的多无人机协同飞行通信技术研究

从Agent的两大优良特性--自主性和协同性出发,研究了在多无人机协同飞行中,采用多Agent思想的协同飞行通信技术。根据多无人机协同飞行的特点,设计了多Agent协同飞行的通信协议,多Agent间传递的信息以及信息的分享模式,分析了MAS间信息传递过程;最后,通过实例介绍和分析了MAS协调通讯的构建形式,实现了多无人机协同目标定位中的数据通信。实际飞行实验结果证明,该通信机制能够控制多架无人机同时飞行,提高了通信效率,验证了该方法的可行性和有效性。     

一类异构多智能体系统一致性协议的收敛性分析

针对一阶二阶智能体组成的异构多智能体系统,采用了一种线性一致性协议,基于图论和矩阵分析的方法对一致性协议的收敛性进行研究,得出了一致性协议最终收敛值的表达式,并给出了收敛区间,通过参数优化设置可以实现系统收敛到该区间内任意给定的期望值.最后在仿真实例中,实现了异构多机器人系统在期望位置的聚集,仿真结果验证了理论分析的正确性.     

基于GML的多源异构空间数据协同集成

首先分析了空间数据集成的协作模式、协作控制机制,提出了基于GML的多源异构空间数据协同集成(GML-Based Cooperative Integration of Multi-source Heterogenous Spatial Data,GCIMHSD)的体系结构,并对其中的关键流程进行了详细的剖析。     

A mission management system for complex aerial logistics by multiple unmanned aerial vehicles in MBZIRC 2017

In this study, we present a system that manages multiple unmanned aerial vehicles (UAVs) for a search, pickup, and drop mission in the 2017 Mohamed Bin Zayed International Robotics Challenge (MBZIRC). Three UAVs picked up and dropped 23 circular and rectangular targets into a designated drop box. To control the operation of three UAVs flying over an arena of 90 × 60 m, we designed and integrated a set of technologies into our system: airspace allocation, communication framework among UAVs, anticollision based on geofencing, and a token‐based prioritization for coordination. The proposed UAV system uses a single GPS and its error of a few meters is solved by means of the following component technologies: (a) flight path generator based on one reference point, (b) vision‐based redefinition of a reference point for GPS correction, and (c) calibration of flight path to update the reference point. The pickup‐and‐drop mission is conducted via color‐ and shape‐based vision processing and a magnetic gripper to pickup and drop‐off the targets. Our proposed system is able to successfully manage three UAVs, recognize targets on the ground, and drop the targets into a drop box in the drop zone. Finally, we achieved fourth place among 18 teams in Challenge 3.     

基于方位信息的无人机编队控制设计与验证

本文主要研究了无人机编队的抗扰跟踪控制设计. 针对各无人机只能获取邻机方位信息的情况, 文章设计了一种新的非线性控制器以完成多无人机系统的编队形成与跟踪任务. 考虑到无人机系统易受外界扰动影响的特性, 采用Leader-Follower式编队方法, 通过引入Leader位置信息来矫正基于方位信息的无人机编队系统的位置漂移.将反步法设计结合自适应设计与鲁棒控制设计, 来补偿未知参数与未知外界扰动对多无人机编队系统造成的影响,提高了多无人机方位编队系统的鲁棒性. 然后, 基于Lyapunov分析方法证明了系统的稳定性. 最后, 搭建了四旋翼无人机编队实验平台, 进行了基于方位信息的编队形成与跟踪飞行实验, 并与PD控制器进行了对比实验. 飞行实验结果验证了算法的有效性与实用性.     

网络控制系统的能控性和能观性

给出了网络控制系统的定义，并基于线性时不变系统的被控对象，建立了传感器为时钟驱动，控制器和作动器为事件驱动时长时滞网络控制系统的数学模型，对网络控制系统的均值能控、均方能控、均值能观及均方能观作了定义，得到了网络控制系统能控的充分或必要条件及能观的充要条件．     

Controllability of heterogeneous multiagent systems

The existing results on controllability of multiagent systems (MASs) are mostly based on homogeneous nodes. This paper focuses on controllability of heterogeneous MASs, where the agents are modeled as two types. One type is that the agents have the same high‐order dynamics, and the interconnection topologies of the information flow in different orders are supposed to be different; the other type is that the agents have generic linear dynamics, and the dynamics are supposed to be heterogeneous. For the first type, the necessary and sufficient condition for controllability of heterogeneous‐topology system is derived via combination of Laplacian matrices. For the second type, the contribution also has two parts. The first part supposes that the agents have the same dimensional states and proves that controllability of this kind of MASs is equivalent to the controllability of each node and the whole interconnection topology, while the last parameter of the state feedback vector must not be 0. The second part supposes that the agents may have different dimensional states. For this kind of systems, the concept of β‐controllability is proposed. The necessary and sufficient condition for β‐controllability of heterogeneous‐dynamic systems is also derived and it is also proved that the feedback gain vectors have the effect to improve controllability. Different illustrative examples are provided to demonstrate the effectiveness of the theoretical results in this paper.     

基于群集行为的分布式多无人机编队动态避障控制

针对无人机编队保持和动态障碍物规避控制问题,本文提出了一种新的基于群集行为的分布式多无人机编队控制和避障控制算法.首先考虑了由机间气流等因素带来的干扰,基于吸引/排斥势场和一致性方法,设计了分布式无人机编队的队形保持控制算法,对编队内无人机之间的距离进行控制.进一步考虑外部移动障碍对无人机编队的影响,引入了排斥势场产生...     

多无人机空中加油的最优会合航路规划

为了空中加油能面向多架无人机,本文提出了空中加油的三维最优会合航路规划算法.多架无人机分布在不同区域,需要加油机沿预定的规划航路飞行会合,以完成空中加油任务.由于加油机可同时服务的受油机数量有限,需要寻找最优分配策略将无人机预分配至不同加油区域与之会合.本文首先根据加、受油机在各加油区域的最短会合时间,将最优分配问题建模为整数线性规划问题,求解得到加油机与各无人机的最优会合点.随后,本文提出了三维空间Dubins路径延长算法,保证各无人机按照分配结果与加油机同时到达会合点.最后,分别针对二维和三维多架无人机空中加油任务进行仿真.仿真结果表明本文提出的最优会合航路规划算法得到的Dubins航路,可以保证空中加油会合任务在最短时间内完成.     

Further on the controllability of networked MIMO LTI systems

Further on the controllability of networked multiple‐input–multiple‐output systems, an efficient, necessary, and sufficient condition is derived, where the network topology is directed and weighted and the nodes are higher‐dimensional linear time‐invariant systems. The new condition is easier to verify, which explicitly shows the effects of the network topology, node‐system dynamics, external control inputs, and inner interactions on the controllability of the whole networked system. For networked multiple‐input–multiple‐output systems in several specific topologies, the corresponding conditions are expressed more precisely. The effectiveness of the conditions is demonstrated through several examples.     

观测器为基础的多包传输网络化系统故障检测

研究了基于不确定马尔科夫模型的多包传输网络化系统故障检测问题.通过引入传输矩阵形式,部分转移概率矩阵元素未知的马尔科夫跳系统模型被用来描述相邻采样周期不同数据包传输时的相关特性.基于获得的模型,利用李雅普若夫方法和随机分析技巧,建立了线性矩阵不等式形式充分条件,所得扩展的误差系统满足随机稳定性和H∞扰动水平.特别的,本文的结论可以包含经典马尔科夫模型和切换模型作为其特例.最后通过仿真例子说明了所用方法的有效性.     

无人机多机动目标自主探测与跟踪

无人机机载相机图像中机动目标尺寸较小而且会发生显著变化,加上大量的背景噪声干扰,给目标探测和跟踪带来很大困难.针对这些问题,本文提出了一种在无人机机载相机图像序列中自主探测与跟踪多个机动目标的方法.首先,提取目标的图像数字特征并采用级联分类算法进行特征分类,得到目标的强分类器,对目标进行自主探测搜索.然后,基于全局最优关联算法对探测回波进行关联滤波,实现对多个机动目标的跟踪与识别,其中最优关联代价矩阵融合了距离和方向信息,提高了关联和跟踪的鲁棒性.将无人机航拍图像序列中的地面坦克作为目标进行实验,结果表明本文算法可以实现对多个机动目标的自主探测和跟踪,并具有较好的跟踪鲁棒性.