科学网-2025年第2期目录及摘要 (第一部分): 过滤、优化和控制系统-邹铁枫的博文

2025年第2期目录及摘要 (第一部分): 过滤、优化和控制系统

2025-5-30 10:38

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2025年第2期摘要等内容分成两部分发布（第一部分为过滤、优化和控制系统；第二部分为智能机器人与自主系统）

第一部分：过滤、优化和控制系统

01 随机回归模型中分布式卡尔曼滤波算法的稳定性分析

Stability analysis of distributed Kalman filtering algorithm for stochastic regression model

本文提出了一种分布式卡尔曼滤波（Kalman filtering，KF）算法，用于在网络系统中以协同方式跟踪随机回归模型中时变的未知信号过程。作者在不假设信号独立性和平稳性的情况下，对所提出的分布式KF算法进行了稳定性分析，这表明理论结果适用于随机反馈系统。需要注意的是，稳定性分析的主要难点在于分析误差方程中涉及的非独立和非平稳随机矩阵的乘积特性。为了解决上述问题，本文采用了随机李雅普诺夫函数、随机系统稳定性理论以及代数图论等分析技术。随机时空协同信息条件表明了多传感器的协同特性，即使任何单个局部传感器无法跟踪时变的未知信号，分布式KF算法仍可通过协同方式完成滤波任务。最后，通过一个仿真实例说明了所提出分布式KF算法的特性。

标题：Stability analysis of distributed Kalman filtering algorithm for stochastic regression model

作者：Siyu Xie 1 · Die Gan 2 · Zhixin Liu 3,4

机构：1 电子科技大学航空航天学院； 2 南开大学人工智能学院；3 中国科学院数学与系统科学研究院；4 中国科学院大学数学科学学院

引用：Xie, S., Gan, D. & Liu, Z. Stability analysis of distributed Kalman filtering algorithm for stochastic regression model. Control Theory Technol. 23, 161–175 (2025).https://doi.org/10.1007/s11768-025-00253-x

全文链接：https://rdcu.be/ejwZk

中文简介链接：https://mp.weixin.qq.com/s/WQxLiypY4kjIZj6zMWXzTg

02 适合于相关过程噪声和测量噪声的新型平滑状态估计

New smoothed-state estimation for correlated process and measurement noises

本文研究了线性时变高斯随机系统中固定区间平滑状态估计的计算问题。提出了一种新的固定区间卡尔曼平滑算法，并推导了相应的平滑器形式。该方法能够处理过程噪声和测量噪声存在相关性的情况，而这是传统方法常常难以克服的局限性。本文将卡尔曼平滑问题重新表述为一个等效的约束优化问题，其解对应于由特定系数矩阵定义的一组线性方程。通过对线性方程组的系数矩阵进行重新排列，将其转化为三对角块矩阵形式，随后将线性方程组的两边同时乘以该系数矩阵的逆矩阵。该方法基于SPIKE算法中的线性变换，特别适用于大规模存在稀疏的三对角块矩阵结构。它能够在保持一定块对角占优的前提下，实现高效、并行且灵活的求解。与直接求解三对角块系数矩阵的方法相比，该方法在数值稳定性和计算效率方面表现出显著优势。因此，从新提出的平滑算法推导出了一种比传统方法约束更少、具有扩展性的新型平滑器。所估计得到的平滑状态、协方差以及互协方差对于系统辨识、导航、制导与控制等领域具有重要意义。最后，通过数值仿真验证了所提出平滑算法和平滑器的有效性。

标题：New smoothed-state estimation for correlated process and measurement noises

作者：Fu-Xi Chen1,2 · Li-Hui Geng1,2 · Brett Ninness3 · Yong-Li Zhang1,2

机构：1 天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院； 2 天津市信息传感与智能控制重点实验室；3 澳大利亚新南威尔士大学纽卡斯尔校区工程与建筑环境学院

引用：Chen, FX., Geng, LH., Ninness, B. et al. New smoothed-state estimation for correlated process and measurement noises. Control Theory Technol. 23, 176–192 (2025). https://doi.org/10.1007/s11768-025-00252-y

全文链接：https://rdcu.be/ek5AR

中文简介链接：https://mp.weixin.qq.com/s/jVUd2D-uwdxwOUxhPKWDnQ

03 网络中的无梯度分布式在线优化

Gradient-free distributed online optimization in networks

本文研究了时变网络上的分布式在线优化问题，其中网络中的每个个体都有其自身的时变目标函数，目标是最小化累积的总体损失。此外，本文关注不使用梯度信息和投影算子的分布式算法，以提高适用性和计算效率。通过引入确定性差分和随机性差分来替代目标函数的梯度信息，并去除传统算法中的投影算子，本文设计了两种无梯度且无需投影步骤的分布式在线优化算法，这些算法能够节省大量计算资源，同时对适用性要求更低。本文证明了这两种算法均能在局部强凸目标下分别实现估计的一致性和 O(log(T)) 的遗憾值。最后，提供了一个仿真实例以验证理论结果。

标题：Gradient-free distributed online optimization in networks

作者：Yuhang Liu1 · Wenxiao Zhao2,3 · Nan Zhang1 · Dongdong Lv1 · Shuai Zhang1

机构：1 国网信息通信有限公司，信息通信研究院；2 中国科学院数学与系统科学研究院；3 中国科学院大学数学科学学院

引用：Liu, Y., Zhao, W., Zhang, N. et al. Gradient-free distributed online optimization in networks. Control Theory Technol. 23, 207–220 (2025). https://doi.org/10.1007/s11768-025-00242-0

全文链接：https://rdcu.be/eaH3M

中文简介链接：https://mp.weixin.qq.com/s/fXp08oT_9pJ55kyHm8f_EA

04 一类具有中立型时滞和未知类回滞的大型非线性系统的事件触发控制

Event-triggered control for a class of large-scale nonlinear systems with neutral delays and unknown backlash-like hysteresis

本文研究了一类大规模非线性系统的动态事件触发控制问题，特别地，考虑的系统具有中立型时滞和未知滞回。这要求将补偿机制集成到事件触发控制架构中。为此，本文引入了动态增益和自适应控制技术，以同时应对中立型时滞、未知滞回以及参数不确定性的影响。通过引入一个非负内部动态变量，使用双曲正切函数设计了动态事件触发控制器，以减少通信负担。利用Lyapunov-Krasovskii方法，证明了闭环系统的所有信号都是全局有界的，并最终收敛到一个可调节的有界区域内。此外，还避免了Zeno行为。最后，通过一个仿真示例验证了该控制方案的有效性。

标题：Event-triggered control for a class of large-scale nonlinear systems with neutral delays and unknown backlash-like hysteresis

作者：Yiyu Feng1, Weihao Pan1, Yanan Qi1, Xianfu Zhang1*

机构：1 山东大学控制科学与工程学院

引用：Feng, Y., Pan, W., Qi, Y. et al. Event-triggered control for a class of large-scale nonlinear systems with neutral delays and unknown backlash-like hysteresis. Control Theory Technol. 23, 253–265 (2025). https://doi.org/10.1007/s11768-025-00254-w

全文链接：https://rdcu.be/emitl

中文简介链接：https://mp.weixin.qq.com/s/i-2060OFrwTC2v-fQq0TMg

05 具有预设跟踪性能的主动悬架系统鲁棒解耦滑模控制

Robust decoupled sliding mode control for active suspension systems with prescribed tracking performance

本文针对主动悬架系统（ASS）提出了一种鲁棒解耦滑模控制（RDSMC）方法，以平衡乘坐舒适性与道路抓地力之间的权衡。ASS 被解耦为两个子系统：一个是与乘坐舒适性相关的簧载质量子系统，另一个是与道路抓地力相关的非簧载质量子系统，这对应于两个预设性能的跟踪问题。随后，通过将非簧载质量滑模面引入簧载质量的控制中，设计了一种集成控制律。为减少抖振并稳定子系统，设计了一种预设时间扩展扰动观测器（PT-EDO），从而实现了具有时变切换增益的 RDSMC（TVSG-RDSMC）。数值仿真表明，所提出的 TVSG-RDSMC 能够有效提升乘坐舒适性和道路抓地力，同时显著降低抖振现象。

（原文Fig.1）四分之一车辆主动悬挂系统

标题：Robust decoupled sliding mode control for active suspension systems with prescribed tracking performance

作者：Jiawei Peng1 · Xiaodong Shi2 · Yinlong Hu1

机构：1 河海大学人工智能与自动化学院；2 南京电子技术研究所

引用：Peng, J., Shi, X. & Hu, Y. Robust decoupled sliding mode control for active suspension systems with prescribed tracking performance. Control Theory Technol. 23, 310–320 (2025). https://doi.org/10.1007/s11768-025-00248-8

全文链接：https://rdcu.be/egC3W

中文简介链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Y6GWSoCM3GH84kqylVysvA

06 基于事件触发策略的多不确定非线性时滞系统输出反馈控制

Output feedback control of nonlinear time-delay systems with multiple uncertainties via an event-triggered strategy

本文讨论了一类具有多种不确定性的非线性时滞系统的事件触发输出反馈控制器设计问题。与以往研究有显著不同的是，所考虑的系统具有两个重要特征：(i) 不确定非线性项满足对不可测状态线性依赖的增长条件，其增长速率是输入和输出的未知函数；(ii) 系统存在输入匹配不确定性以及未知的测量灵敏度。通过引入一个单一动态增益并采用巧妙设计的事件触发机制（ETM），本文设计了一种新的基于增益的事件触发输出反馈控制器，该控制器能够全局调节所考虑系统的所有状态，并保证闭环系统的全局有界性。此外，对输入匹配不确定性的估计能够收敛到其真实值，且不会发生芝诺行为（Zeno behavior）。两个仿真示例（包括一个实际系统示例）验证了所提方法的有效性。

（原文Fig.1）事件触发控制架构

标题：Output feedback control of nonlinear time-delay systems with multiple uncertainties via an event-triggered strategy

作者：Weiyong Yu1 · Qi Chen1 · Hongbing Zhou2 · Xiang An1 · Qiang Liu1

机构：1北京石油化工学院人工智能研究院；2南阳师范学院数学与统计学院

引用：Yu, W., Chen, Q., Zhou, H. et al. Output feedback control of nonlinear time-delay systems with multiple uncertainties via an event-triggered strategy. Control Theory Technol. 23, 321–340 (2025). https://doi.org/10.1007/s11768-025-00250-0

全文链接：https://rdcu.be/el6NM

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 1.7)、EI、Scopus (CiteScore 3.1，更新于2025年4月5日)、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(2021-2024年)，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

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