◇◇新语丝(www.xys.org)(xys4.dxiong.com)(www.xinyusi.info)(xys2.dropin.org)◇◇ 对王洪瑞博士学位论文涉嫌抄袭的查证 作者：好事者 署名求是的文章《博导的博士学位论文竟然抄袭学生的硕士论文——河北大 学党委书记、校长王洪瑞涉嫌学术腐败调查之三》在新语丝发表之后，网络舆论 哗然，对此事的争辩不断，可谓“风起云涌”。但争来争去，大家始终没有见到 论文原文，总觉得隔靴搔痒、隔空打牛，没有意思。好事者天生好事，趁这两天 清明节放假，从网上找到求是文章中提到的那两篇论文，仔细比对了一下。为了 给大家的争论提供依据，特将两文部分内容发上来，使大家能言之有据嘛。 说明1：由于这两篇学位论文都是工学领域的，文中有大量的图表、公式、 矩阵、方程和各种各样的代数符号，好事者能力有限，无法把这些东西完整地反 映到本文中，只能捡一些文字性的东西帖上来。如有不当之处，还请读者谅解。 好在现在网络资讯发达，大家稍费些功夫就能找到这两篇论文。好事者只是希望 抛砖引玉，能为大家提供一个查证线索和坊间谈资罢了。 说明2：根据求是文章提供的线索，王洪瑞博士论文涉嫌抄袭的是第七章， 该章共6节，除第6节外，其余均有抄袭迹象。好事者精力有限，只把求是所说的 第一条发上来，供大家参考。如有兴趣，网友们可以对其余部分再进行比对。 说明3：好事者并非全文公开这两篇论文，同时也不是以这两篇论文的名义 赚取名誉、稿费，仅仅是作为学术讨论的依据。因此，第一好事者并非涉嫌抄袭， 第二好事者不是在侵犯或鼓励他人侵犯这两篇文章的著作权。按照大家看网络电 影的通用做法，好事者必须声明：本文公布的论文内容仅限学术研究，请于下载 后24小时内自觉删除。如感兴趣，请购买正版。 闲话少说，上干货了。 1、王洪瑞：《液压六自由度并联机器人运动控制研究》，燕山大学工学博 士学位论文，2002年10月 2、吴健珍：《6-DOF并联机器人非线性鲁棒自适应控制》，燕山大学工学硕 士学位论文，2001年8月 王文 第7章 不依赖于机器人动力学模型的鲁棒自适应控制策略的研究 7.1引言 机器人动态控制的目的就是要使机器人的各关节或末端执行器的位姿能够以 理想的动态品质跟踪给定的期望轨迹或稳定在指定的位姿上。因此，机器人动态 控制所研究的主要课题有两个：一个是如何实现误差系统的稳定性，即位姿跟踪 误差尽快趋近于零；另一个是抑制干扰，即尽可能减少干扰信号对跟踪精度的影 响。如果能够得到描述机器人动态的精确的数学模型，而且干扰信号是可检测的， 那么解决这两个课题并不是特别困难的事情。比如可以运用线性化的方法，先将 误差系统进行线性化处理，然后再运用线性系统的设计理论得到保证误差系统稳 定性的控制策略;而对于可检测的干扰信号则可以运用各种有效的前馈补偿等控 制手段。 然而，在实际系统中，由于机器人系统不确定性因素的存在，很难得到精确 的数学模型。所谓不确定性因素是指在建立被控对象的数学模型时未能考虑的或 者是有意忽略的诸因素。对于机器人系统而言，不确定性表现为各种参数误差以 及寄生在机器人各环节和操作环境上的高频动态特性。不确定性分为两大类 [150]：不确定的外部干扰和模型误差。模型误差受到系统本身状态的激励，同 时又反过来作用于系统的动态。机器人系统的各种参数误差、各种降阶处理以及 建模时忽略的动态特性等等，都可以用模型误差来描述。通常，机器人的不确定 性是由以下几个因素造成的[151]: (1)参数不确定性:如负载、连杆的质量及连杆几何参数(包括质心、连杆长 度、惯量等)的不确定(即部分已知或未知); (2)非参数不确定性:高频未建模动力学，包括执行器动力学，结构共振模式 及其连杆弹性等;低频未建模动力学，如库仑摩擦，静摩擦等，测量噪声，计算 舍入误差及采样延迟等。 此时，如按照常规的线性控制方法来设计控制系统将不能得到理想的效果， 必须按照非线性理论对机器人进行分析和研究，在设计实际的机器人动态控制系 统时要考虑这些不确定性因素对控制品质的影响，实现鲁棒控制，从而可以提高 机器人的工作性能。 目前，针对机器人的不确定性有两种基本控制策略[152]：鲁棒控制和自适 应控制。 鲁棒控制的基本特征[150]是用结构和参数都固定不变的控制器来保证即使 不确定性对系统的性能品质影响最恶劣的时候也能满足设计的要求。鲁棒控制器 是基于不确定的描述参数和标称系统的数学模型而设计的。一般来说，鲁棒控制 是比较保守的控制策略，即对于所考虑集合的个别元素，该系统并不是最佳控制。 但是它可以在不确定因素一定变化范围内，做到“以不变应万变”，保证系统稳 定和维持一定的性能指标，比较容易控制，机器人鲁棒控制系统的结构框图如图 7-1所示 （图略） 自适应控制假设机器人的不确定性可以用其数学模型中的未知参数来描述， 通过在线估计未知参数并根据其估计值随时修正控制策略，使参数向系统有更好 性能指标的方向调整，从而使闭环系统能够满足性能要求。 当机器人模型中存在参数摄动和未建模动力学时，则称该机器人模型具有不 确定性。参数摄动主要来源于不准确的参数估计或参数为时变的情况，如机械手 在运行过程中抓起一个负载，负载的质量预先未知，且不同负载的质量不同。机 器人的未建模动力学主要来源于传动装置的摩擦，机构的柔性，以及在高速运行 时允许忽略的高频模态[153]。对于这种存在不确定性因素的机器人系统而言， 其控制目标是设计一个控制器，使机器人在出现模型不确定性时，也能达到较好 的跟踪效果。 以前的各种控制方法都将模型中的各种不确定性的参数混在一起，只采用一 个参数来处理模型的不确定性。实际上，机器人惯性矩阵，哥氏力和离心力中的 不确定性参数对机器人系统的影响不同，只有一个可调参数来对不确定的模型进 行控制，无法达到良好的跟踪效果[154-155]。 本章根据机器人模型的特殊性，对其惯性矩阵、哥氏力和离心力、重力中的 不确定性参数采取不同的控制规则，根据三个不确定参数的上界对系统的每一个 不确定部分进行鲁棒控制。 对于线性反馈系统最简单的控制器是PD控制器，但是对于机器人这样的强藕 合、时变非线性系统用线性的PD控制器一般不能满足控制要求，在控制参数选择 不当的时候，还可能导致系统不稳定。为了保持PD控制器这种简单的控制形式， 而又能克服控制机器人这种复杂不确定对象所存在的问题以及传统在线求解逆动 力学方程实现系统反馈线性化的复杂算法，所以本章提出了一种在PD控制基础上 增加非线性补偿控制律的控制策略，从而大大简化了控制器结构，提高了实时性， 并满足了系统的动态性能指标要求。基于本思想设计的控制器形式为多项式结构， 即由一个简单的线性PD反馈＋补偿不确定动力学的非线性反馈构成。通过仿真研 究，验证了该方法可使整个系统具有良好的鲁棒性。 吴文 第3章机器人控制方法研究 3. 1引言 机器人动态控制的目的就是要机器人的各关节或末端执行器的位姿能够以理 想的动态品质跟踪给定的期望轨迹或稳定在指定的位姿上。因此，机器人动态控 制所研究的主要课题有两个，一个是如何实现误差系统的稳定性，即位姿跟踪误 差尽快趋近于零;另一个是抑制干扰，即尽可能减少干扰信号对跟踪精度的影响。 如果能够得到描述机器人动态的精确的数学模型，而且干扰信号是可检测的话， 那么解决这两个课题并不是特别困难的事情。比如可以运用线性化的方法，先将 误差系统进行线性化处理，然后再运用线性系统的设计理论得到保证误差系统稳 定性的控制。而对于可检测的干扰信号则可以运用各种有效的前馈补偿等控制手 段。 然而，在实际系统中，由于机器人不确定性因素的存在，很难得到精确的数 学模型。所谓不确定性是指在建立被控对象的数学模型时未能考虑的或者是有意 忽略的诸因素。对于机器人系统而言，不确定性表现为各种参数误差以及寄生在 机器人各环节和操作环境上的高频动态特性。不确定性分为两大类[5]：不确定 的外部干扰和模型误差。模型误差受到系统本身状态的激励，同时又反过来作用 于系统的动态。机器人系统的各种参数误差、各种降阶处理以及建模时忽略的动 态特性等等，都可以用模型误差来描述。 通常，机器人的不确定性是由以下几个因素造成的[53] , （1)参数不确定性:如负载，连杆的质量及连杆几何参数(包括质心、连杆长 度、惯量等)的不确定(即部分己知或未知); （2)非参数不确定性:高频未建模动力学，包括执行器动力学，结构共振模 式及其连杆弹性等:低频未建模动力学，如库仑摩擦，静摩擦等，测量噪声，计 算舍入误差及采样延迟等; 因此，此时，如按照常规的线性控制方法来设计控制系统将不能得到理想的 效果，必须按照非线性理论对机器人进行分析和研究，在设计实际的机器人动态 控制系统时考虑这些不确定性因素对控制品质的影响，实现鲁棒控制，从而可以 提高机器人的工作性能。 目前，针对机器人的不确定性有两种基本的控制策略[58]:鲁棒控制和自适 应控制。 鲁棒控制的基本特征[5]，是用结构和参数都是固定不变的控制器，来保证 即使不确定性对系统的性能品质影响最恶劣的时候也能满足设计的要求。鲁棒控 制器是基于不确定的描述参数和标称系统的数学模型而设计的，一般来说，鲁棒 控制是比较保守的控制策略，即对于所考虑集合的个别元素，该系统并不是最佳 控制。但是它可以在不确定因素一定变化范围内，做到“‘以不变应万变”，保 证系统稳定和维持一定的性能指标，比较容易控制，机器人鲁棒控制系统的结构 框图如图3-1听示。 （图略） 自适应控制假设机器人的不确定性可以用其数学模型中的未知参数来描述， 通过在线估计未知参数并根据其估计值随时修正控制策略，使参数向系统有更好 性能指标的方同调整，从而使闭环系统能够满足性能要求。 3. 3不确定性机器人的鲁棒控制 3.3.1引言 当机器人模型中存在参数摄动和未建模动力学时，则称该机器人模型具有不 确定性。参数摄动主要来源于不准确的参数估计或参数为时变的情况，如机械手 在运行过程中抓起一个负载，负载的质量预先未知，且不同负载的质量不同。机 器人的未建模动力学主要来源于传动装置的摩擦，机构的柔性，以及在高速运行 时允许忽略的高频模态[57]。对于这种存在不确定性因素的机器人系统而言，其 控制目标是设计一个控制器，使机器人在出现模型不确定性时，也能达到较好的 跟踪效果。 以前的各种控制方法都将模型中的各种不确定性的参数混在一起，只采用一 个参数来处理模型的不确定性。实际上，机器人惯性矩阵，哥氏力和离心力中的 不确定性参数对机器人系统的影响不同，只有一个可调参数来对不确定的模型进 行控制，无法达到良好的跟踪效果[59-60]。 本文根据机器人模型的特殊性，对其惯性矩阵、哥氏力和离心力、重力中的 不确定性参数采取不同的控制规则，根据三个不确定参数的上界对系统的每一个 不确定部分进行鲁棒控制，并将这种控制方法应用到2- DOF机器人模型上，通过 仿真研究，证明该方法不仅可使整个系统具有良好的鲁棒性，而且使系统的跟踪 能力大大增强。 好事者能力水平有限，不过也大概发现了上举两文之间的确存在相似甚至雷 同之处。从时间来看，吴文答辩时间要早于王文一年多，正常来说，这确实是有 抄袭嫌疑的。希望熟悉此领域的网友们为大家提供更多的线索。 (XYS20100405) ◇◇新语丝(www.xys.org)(xys4.dxiong.com)(www.xinyusi.info)(xys2.dropin.org)◇◇