【雜志簡介】

　　《信息與控制》主要報道信息、控制與系統技術的開發性研究成果及其在我國各個領域的應用成果。所刊文章既有較高的學術價值、又有使用價值、推廣價值和應用前景。辟有論文與報告、綜論與介紹、講座、實際問題研討、學術活動信息等欄目。讀者對象為從事本學科研究的科研人員，從事實際工作的工程技術人員以及大專院校師生等。有英文目次及文章摘要。《信息與控制》的前身是《自動化》，由中國科學院沈陽自動化研究所主辦。1972年創刊，出版到1977年。從1978年開始改名為《信息與控制》，卷號連續。

　　【影響因子】

　　國家新聞出版總署收錄

　　【獲獎情況】

　　全國優秀期刊三等獎

　　中科院優秀期刊三等獎

　　遼寧省優秀期刊一等獎

　　【欄目設置】

　　主要欄目：論文與報告、綜論與介紹、研究通訊、實際問題研討、消息報道等。

　　雜志優秀目錄參考：

　　基于極限學習機的機械臂自適應神經控制 乃永強，李軍，NAI Yongqiang，LI Jun

　　基于MIMO模糊控制的鋰離子電池參數自適應等效電路模型及SOC估計 王云甘，王忠鋒，于海斌，李力剛，黃劍龍，WANG Yungan，WANG Zhongfeng，YU Haibin，LI Ligang，HUANG Jianlong

　　復形態雙向聯想記憶網絡及其性能分析 徐迎，曾水玲，伍文源，XU Ying，ZENG Shuiling，WU Wenyuan

　　基于對稱性分析的棋盤圖像角點檢測方法 柏猛，李敏花，呂英俊，BAI Meng，LI Minhua，L(U) Yingjun

　　基于個體偏好語義表述的群體協同人員優化配置方法 路潔，李宏光，宿翀，LU Jie，LI Hongguang，SU Chong

　　具有末端落角約束的空地導彈滑模變結構制導律設計 付主木，曹晶，王曉紅，FU Zhumu，CAO Jing，WANG Xiaohong

　　模型預測控制方法在抑制Ⅱ型飛行員誘發振蕩上的應用 梁雪慧，王甜，LIANG Xuehui，WANG Tian

　　具有參數不確定性的航天器姿態有限時間穩定控制 張愛華，張志強，霍星，ZHANG Aihua，ZHANG Zhiqiang，HUO Xing

　　速度受限的全方向康復步行訓練機器人Backstepping補償跟蹤控制 孫平，SUN Ping

　　一種自適應的Graph SLAM魯棒閉環算法 張國良，姚二亮，湯文俊，岳亞南，ZHANG Guoliang，YAO Erliang，TANG Wenjun，YUE Ya'nan

　　基于時間層獨立化和動態規劃的天然氣管網動態運行優化 李立剛，昂揚，戴永壽，孫偉峰，程佳成，LI Ligang，ANG Yang，DAI Yongshou，SUN Weifeng，CHENG Jiacheng

　　離散時間系統采樣零動態的穩定分布 曾誠，梁山，ZENG Cheng，LIANG Shan

　　基于(2D)2-KL變換的小波域圖像融合算法 郝立瑛，戴芳，高雄飛，HAO Liying，DAI Fang，GAO Xiongfei

　　基于改進差分進化算法的污水處理過程優化控制 林梅金，羅飛，許玉格，LIN Meijin，LUO Fei，XU Yuge

　　基于傳感器網絡的多信道定位技術 肖金超，曾鵬，何杰，于海斌，XIAO Jinchao，ZENG Peng，HE Jie，YU Haib

　　國家級電力期刊投稿：高壓試驗中的斷路器拒動故障和絕緣故障分析處理

　　摘 要：本文以斷路器的基本特性為切入點，簡要分析了高壓試驗中的斷路器故障，主要包括由拒分而引起的拒動故障、由拒合而引起的拒動故障、由斷路器本體而引起的拒動故障、絕緣故障等，進而據此提出具有針對性的處理對策，以供參考。

　　關鍵詞：高壓試驗,斷路器,故障,處理對策

　　1 斷路器的基本特性以及具體分類

　　斷路器的結構共分四部分，即是導流結構、絕緣機構、操作機構、滅弧結構。斷路器屬于低壓電器的范疇，主要作用是對線路與電源進行有效保護。在斷路器處于正常工作狀態之時，其額定電流與額定電壓是基本相等的，不存在顯著的差異，這也是確保整個電力系統如常運行的關鍵前提之一。

　　信息與控制最新期刊目錄

量子神經網絡通用邏輯操作器的設計與實現

摘要：本文在采用2輸入單輸出量子感知器解決經典感知器無法解決的異或與異或非問題的基礎上，設計出一個2輸入16輸出量子相位神經網絡，完成實現一個同時具有16種邏輯操作輸出的通用邏輯操作器，并通過參數化量子線路進行驗證。所設計的量子相位神經網絡由2個實數輸入、量子態相位編碼函數和16個量子邏輯操作單元組成，其中每一個量子邏輯操作單元由包含2個量子位與2個輔助量子位作為輸入的參數化量子線路實現。所設計的參數化...

基于BP-RRT*-FN算法的機械臂避障軌跡規劃

摘要：針對多自由度機械臂在狹窄空間中存在的路徑計算效率不高的問題，提出了一種改進的BP-RRT*-FN(back propagation-rapidly-exploring random tree*-fast node)避障軌跡規劃算法。為實現在3維空間運動軌跡規劃更快速準確的收斂，利用距離加權函數計算節點采樣概率，結合球包絡障礙物和軸向包絡法計算出無碰撞路徑。通過階段局部搜索，訓練BP網絡，預測每個階...

列車牽引電機故障診斷技術綜述

摘要：牽引電機是列車驅動系統的關鍵部件之一，是列車運行的動力來源，其長期在變轉速、高負載、高溫環境工作下，加劇了牽引電機故障發生的風險。牽引電機一旦發生故障將危及列車運行安全，因此對列車牽引電機開展故障診斷意義重大。首先，本文介紹了牽引電機的分類及常見類型。其次，依據牽引電機常見的故障發生部位，總結了不同故障類型。然后，對國內外學者在傳統故障診斷與基于機器學習的故障診斷方面的研究成果進行了梳理。最后，對...

面向工業互聯網的容器級網算資源實時調度

摘要：針對現有容器編排技術受限于Pod架構，難以實現對網絡與計算資源的細粒度、統一調度，無法滿足工業物聯網高需求的問題，首先提出了一種容器級的網絡資源管控機制，實現了Kubernetes集群系統細粒度的網絡資源管控，并且設計了基于動態規劃的多時隙任務聚合算法。通過數據包容量和延遲約束，可以求得最優的數據包聚合方案，從而最小化數據包數量，進一步提升網絡資源利用效率。隨后，為了降低任務在Kubernetes...

基于IALA優化算法的機械臂自適應變阻抗恒力控制

摘要：針對不確定環境下機器人恒力控制存在的阻抗參數自適應能力弱、抗干擾性不足等問題，提出一種融合分數階自抗擾控制（FOADRC）與徑向基神經網絡（RBFNN）的柔順控制方法。首先，在位置控制內環設計FOADRC復合控制器，實時估計并補償系統總擾動；其次，在外環構建基于RBFNN的自適應變阻抗模型，在神經網絡隱含層嵌入卷積操作以加速特征提取，實現力/位誤差到阻抗參數的非線性映射；再進一步通過改進人工旅鼠優...

指示函數編碼驅動的輕量化隨機配置網絡模型

摘要：為解決神經網絡在邊緣計算設備部署中的參數量大及存儲與計算資源受限問題，提出了一種指示函數編碼驅動的輕量化隨機配置網絡模型（LSCN-IFE）。該模型采用新穎的編碼策略，通過指示函數將輸入數據映射為比特向量，并利用隨機配置算法自適應地劃分區間。進一步地，采用超維計算優化隱含層節點表示，使得網絡節點僅依賴加法和異或運算，從而顯著降低計算復雜度。理論分析證明，該模型在適當條件下具有收斂性。實驗結果表明，...

工業信息物理系統多尺度時空注意力攻擊檢測模型

摘要：針對工業信息物理系統（ICPS）攻擊難以精準識別的問題，提出了一種多尺度時空注意力模型。利用小波卷積提取多尺度局部時頻信息，并通過多分支的Transformer注意力頭捕捉不同時間尺度的全局依賴；基于多尺度時間特征構建動態圖結構，設計多階段多模態圖注意力網絡，捕捉ICPS設備節點的多尺度空間依賴；融合多尺度時空特征并通過多層感知機預測，將預測誤差作為異常分數進行異常判定。在PyCharm環境下的仿...

大語言模型輔助的多模態聯合重定位方法

摘要：針對季節更迭與場景結構變異導致移動機器人重定位失效的難題，提出了一種大語言模型增強的多模態融合定位方法。該方法通過構建激光-視覺協同感知框架，克服了傳統重定位系統對環境穩定性的依賴，并創新性地將多模態大語言模型嵌入定位決策環路，設計了語義引導的分階段重定位機制：在粗略定位階段，聯合基于DINOv2(distillation with No labels v2)的視覺全局描述子與大語言模型解析的通用...

無人車路徑跟蹤數據采樣輸出反饋控制

摘要：針對無人車轉彎過程存在不確定項導致的擾動增加，進而影響行駛精度的問題，以及自主導航系統GPS-RTK信號接收頻率過低導致的非實時數據更新的問題，設計了狀態觀測器與數據采樣控制器。首先，建立無人車的偏差模型，并引入坐標變換，得到其運動學模型。其次，通過構建狀態觀測器，對系統狀態進行估計，進一步設計數據采樣輸出反饋控制器，并對系統的穩定性進行了分析。最后，通過仿真與實驗證明了所設計的控制器能夠使系統穩...

基于全對稱多胞體集員估計的乘性故障檢測

摘要：針對存在未知但有界噪聲的離散時間系統，研究基于全對稱多胞體集員估計的乘性故障檢測問題。首先，建立全維狀態觀測器產生殘差信號，通過對狀態聯合估計下濾波誤差系統的分析，得到包含殘差信號的全對稱多胞體中心向量和生成矩陣的迭代關系式；然后，通過求解凸優化問題，獲得對過程擾動和測量噪聲具有魯棒性的最優觀測器增益，該觀測器參數能夠確保包含殘差信號的全對稱多胞體的P-半徑收斂于指定上界；最后，通過永磁直流電動機...

多智能體協同規劃綜述：問題分類與前沿進展

摘要：多智能體系統作為人工智能的核心領域，近年來在機器人與無人機等領域取得了顯著進展。然而，隨著應用場景的拓展與運行環境的復雜化，現有多智能體系統在協同能力、系統彈性與性能效率等方面面臨新的挑戰。本文首先回顧多智能體系統的發展脈絡與典型應用場景，然后將現存問題歸納為三大核心挑戰：任務效率與安全避障之間的沖突權衡、資源沖突引發的拓撲死鎖、系統規模擴展引起的非線性性能衰減。基于此分類框架，本文進一步聚焦三類...

結合干擾抑制與邊界強化M型超聲心動圖結構和時相聯合檢測

摘要：針對傳統M型超聲心動圖人工分析耗時、讀者間差異大及圖像邊界模糊導致的測量精度不足問題，且現有自動化方法存在結構分割與心臟周期檢測分離所帶來的系統復雜、誤差累積及周期一致性差等缺陷，本文提出一種統一方法，通過干擾抑制和邊界增強，在單一模型中實現室間隔和左心室后壁的分割及心臟周期時相檢測。該方法利用定向長條卷積核和圖注意力機制提升結構表征，利用邊界增強模塊優化分割精度，并利用自動化算法實現關鍵心臟參數...

面向UAV-BS三維網絡部署的多目標優化策略研究

摘要：針對3維空間移動網絡基站部署過程中存在的覆蓋率、通信質量、飛行能耗等多目標優化問題，提出了一種改進的多目標鯨魚優化算法。首先，融合3維空間部署結構特征構建空間信道模型，形成部署任務需求的多目標優化問題；其次，利用K中心點算法對無人機網絡基站的初始2維位置進行改進，加快迭代速度、避免無效迭代和提升解的質量；然后，將改進的正余弦擾動因子融入螺旋式搜索中，以增強種群多樣性，逃離局部最優；最后，引入黃金分...

非線性Conformable分數階時滯脈沖系統的魯棒有限時間穩定性

摘要：本文研究了在外部擾動作用下非線性Conformable分數階時滯脈沖系統的魯棒有限時間穩定性問題。采用Conformable分數階導數框架，結合Lyapunov方法，考慮脈沖效應和時滯的耦合影響，推導系統實現魯棒有限時間穩定的準則并求解對應的穩定時間。基于Matlab數值仿真案例驗證了所提出理論結果的有效性。結果表明在α=0.97的1維系統仿真中：無脈沖時，系統穩定時間為7.28 s;3個穩定脈沖...

多智能體系統的完全分布式預設時間編隊跟蹤控制

摘要：針對存在不確定性和擾動的線性多智能體系統，本文致力于解決其完全分布式預設時間時變編隊跟蹤問題。首先，為每一個跟隨者智能體設計了一個完全分布式預設時間觀測器來估計領導者的狀態，其優點在于不僅避免了在觀測器的設計中使用諸如拉普拉斯矩陣特征值和智能體數量等全局信息，而且能夠在預設時間準確估計到領導者的狀態。其次，基于對領導者狀態的估計，為每個跟隨者設計一種完全分布式預設時間分段式控制器。該控制器包含魯棒...

置信度引導下由粗到精的種子圖神經網絡特征匹配算法

摘要：針對圖像特征匹配在復雜場景下精度不足的問題，提出了置信度引導的由粗到精的種子圖神經網絡特征匹配（CGCFMatch）算法。首先，通過最近鄰搜索得到初始種子點，并基于初始種子進行圖神經網絡特征更新，以獲取全局粗特征。該網絡由4個模塊構成：圖池化層、種子Transformer層、圖解池化層及置信度計算模塊。然后，通過注意力機制對全局粗特征進行優化，并結合置信度對種子點實現精化。最后，在精化后種子點的引...

IE-YOLO：面向群體具身智能的頻域增強紅外檢測模型

摘要：可靠感知是群體具身智能在復雜環境下的核心挑戰之一。為提升系統在低能見度環境下的紅外感知能力，提出了一種高效的基于YOLOv8n的頻域增強的紅外目標檢測模型。首先，該模型將高頻特征門控（HFG）模塊應用到骨干網絡前端，在頻率分離的同時利用通道門控機制加深對目標邊緣與細節特征的刻畫，有效抑制背景的干擾。接著，在特征融合階段引入小波增強瓶頸模塊（BWM），在小波變換多尺度分解的基礎上輔以輕量化卷積建模以...

深度強化學習在自動駕駛決策控制中的應用綜述

摘要：近年來，自動駕駛（AD）領域的學術研究備受青睞。智能駕駛技術是多學科交叉融合技術，將深度強化學習（DRL）應用于智能駕駛策略、控制等領域已經取得顯著研究成果。本文從3個層面對這些工作進行了梳理：本文首先闡述了強化學習的基本概念、數學建模過程以及主要算法分類；其次，全面回顧了深度強化學習在自動駕駛決策控制中的應用；最后深入討論了DRL模型如何解決自動駕駛決策控制應用中涉及的駕駛安全、與其他交通參與者...

基于大語言模型的多機器人系統綜述

摘要：隨著人工智能技術的迅猛發展，多機器人系統在任務執行效率、環境適應性和魯棒性等方面展現出顯著優勢。然而，傳統多機器人系統面臨通信協調、實時決策和復雜任務分解等挑戰。近年來，大語言模型（LLM）的爆發式進步為多機器人系統的智能化提供了新范式，其強大的自然語言理解、邏輯推理和泛化能力可實現高效的任務規劃、人機交互和機器人間協作。本文系統地綜述了基于LLM的多機器人系統研究進展，梳理了當前的主流基準，并分...

多機器人任務規劃方法綜述

摘要：機器人任務規劃作為連接高層語義決策與底層運動控制的關鍵環節，賦予了機器人系統在長時域、高復雜度場景下的自主作業能力。然而，隨著任務需求向著非結構化、動態化及大規�；�方向演進，受限于物理載荷及計算資源，單體機器人往往難以獨立應對復雜的作業挑戰。相比之下，多機器人系統憑借協同作業、異構資源互補及并發執行的優勢，能夠通過分工協作將復雜任務解耦，顯著提高機器人集群的作業效率、系統魯棒性及環境適應能力，已成...

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