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World File Search System且鲁棒
具有严重执行器卡塞故障的飞机的鲁棒跟踪控制
莱特兄弟发明飞机后不久，威尔伯·莱特就设想，当“这一特性（平衡和操纵能力）”被解决后，飞行时代将到来[1]。事实上，飞行时代确实已经到来——民航运输已成为我们长途旅行的主要方式，军用飞机在国防中发挥着重要作用，航空业已成为世界经济不可或缺的一部分。毫无疑问，飞机飞行安全和效率极其重要。航空业、国家运输安全委员会、联邦航空管理局和美国国家航空航天局一直在努力将航空事故率降至最低。飞机设计/维护、导航/制导设备、交通控制系统、飞行员培训等的改进已经
使用共形预测对基于模型的控制器的不确定性定量和鲁棒化
在基于现代模型的控制框架中，例如模型预测控制或基于模型的信息学习学习，机器学习已成为一种无处不在的技术类别，以提高动态模型的准确性。通过利用诸如神经网络之类的表现力体系结构，这些框架旨在通过构建系统动力学的准确数据驱动表示，旨在提高系统的模型精度和控制性能。尽管对其非学习顾问进行了显着的绩效提高，但对于这些基于模型的模型的基于模型的控制器在不确定性的存在下，这些模型的控制器通常几乎没有保证。尤其是在模拟误差，噪声和外源性干扰的影响下，确定这些学习模型的准确性是一项挑战。在某些情况下，甚至可能违反约束，使控制器不安全。在这项工作中，我们提出了一个新颖的框架，该框架可以应用于大量的基于模型的控制器，并通过以在线和模块化方式鲁棒化基于模型的控制器，从而减轻上述问题，并在模型的准确性和约束满意度上提供可证明的保证。该框架首先部署保形预测，以生成有限的，可证明的有效的不确定性区域，以无分配方式为动态模型。通过动态约束程序，这些不确定性区域被纳入约束中。关键字：基于学习的控制，基于模型的控制，不确定性量化1。（2023a））。Jiahao等。Jiahao等。与预测参考生成器的配方一起，生成了一组可鲁棒的参考传播，并将其纳入基于模型的控制器中。使用两个实际的案例研究，我们证明我们提出的方法不仅产生了良好的不良区域，这些区域建立了模型的准确性，而且还使闭环系统以强大但不保守的方式满足约束。简介由于非线性优化框架的最新进展以及计算资源的可用性增加，在广泛的域上应用基于模型的控制器的应用趋势是趋势。，用于建筑物中的温度控制（Yao和Shekhar（2021）），用于自动驾驶汽车（Wu等人（2022））和四型控制（Chee等人机器学习方法的扩散同时导致了学习增强的，基于模型的控制框架的发展，这些框架利用学习工具通过改进动态模型来提高控制性能，例如（2023）。尽管这些发展激增，但这些基于学习的控制框架在不确定性存在下如何执行的问题仍然是一个积极的研究主题（Mesbah等人。（2022）; Brunke等。（2022））。在这项工作中，我们通过提出一个新颖的框架来解决这个问题，该框架系统地允许基于模型的控制器在模型不匹配，噪声和外部干扰的集体影响下稳健地满足约束。
考虑风光互补的输储联合规划方法研究
伏消纳的主要手段，在电力网中合理配置能源储存 的位置和容量，可以改变负荷和风力发电的时空特 性，进而改变电网的传输性能，解决输电线路阻塞 和过负荷的问题。文献 [7] 考虑储能和可再生能源 之间的互补性，以综合成本最低为目标构建输储规 划模型；文献 [8] 引入了一种自适应最小 - 最大 - 最小 成本模型，以找到新线路和储能的鲁棒最佳扩建规 划；文献 [9] 则从储能带来的效益出发，将商业储能 的选址、定容问题和线路扩展规划集成起来，构建 输储规划模型；文献 [10] 针对输电线路和储能系统 的综合规划，提出了一种连续时间混合随机 / 鲁棒优 化方法；文献 [11] 针对输电工程的扩建落后于风力 装机容量的发展，提出了一种考虑低压侧直供潜力 的协调规划方法；文献 [12] 总结了能源互联网的基 本概念和特点，对其基本结构框架进行了详细分 析，通过高通滤波的控制策略来平抑新能源功率的 波动；文献 [13] 提出依据风电预测误差，利用储能的 快速调节能力，提出考虑预测误差的储能控制策 略，从而进行平抑风电功率波动；文献 [14] 研究了多 区域电力系统储能优化配置问题，采用迭代算法将 原问题进行分解为多个子系统储能配置问题；文献 [15] 综合考虑多种经济因素，为追求最低经济成本， 建立一种分阶段的输储规划模型。需要指出的是， 输电网络约束的引入增加了输储规划模型的求解 难度，并且现有的输储协同规划研究主要集中于储 能和线路的扩建，考虑风光互补的输储联合规划的 研究很少。 面对大规模风光并网的输电网规划问题，本文 首先综合考虑风光互补特性和储能的运行特性，进 行输电线路规划，使储能成本、年弃风弃光成本和 输电线路成本最小化，其次提出 3 个评价指标来评
可变负荷和环境条件下独立光伏系统的鲁棒动态控制策略
摘要：双级独立光伏 (PV) 系统存在稳定性和可靠性问题，其提供最大功率的效率受环境条件变化的极大影响。混合反步控制 (BSC) 是最大功率点跟踪 (MPPT) 的良好候选方案，但是，由于 BSC 的递归性质，PV 输出中存在显著的稳态振荡。该问题可以通过提出一种混合积分反步控制 (IBSC) 算法来解决，其中提出的积分作用可显著降低 PV 阵列输出在不同温度和太阳辐照度水平下的稳态振荡。同时，在交流阶段，主要挑战是减少由负载参数变化引起的 VSI 输出的稳态跟踪误差和总谐波失真 (THD)。尽管传统的滑模控制 (SMC) 对参数变化具有鲁棒性，但它本质上是不连续的并且继承了过于保守的增益设计。为了解决这个问题，提出了一种基于超扭转控制 (STC) 的动态扰动抑制策略，其中设计了一个高阶滑模观测器来估计负载扰动的影响作为集中参数，然后由新设计的控制律拒绝该参数以实现所需的 VSI 跟踪性能。所提出的控制策略已通过 MATLAB Simulink 验证，其中系统在 0.005 秒内达到稳定状态，并在峰值太阳辐射水平下提供 99.85% 的 DC-DC 转换效率。交流级稳态误差最小化为 0 V，而 THD 分别限制为线性和非线性负载的 0.07% 和 0.11%。
质量预测的一种新型的基于深度学习的鲁棒双速率动态数据建模
摘要 - 传统数据驱动的质量预测方法主要是由静态模型构建的，使用慢速采样率的清洁数据，使得dynamics未使用。为了充分利用以快速采样率收集的动态过程数据，本文提出了一种新型的基于深度学习的鲁棒双率动态数据建模方法，以质量预测动态非线性过程。首先提出了一种新的动态数据降级性对抗归因网络，以解决动态过程数据之间缺少的价值插补。然后，建立了一个新的提示卷积神经网络（HCNN），用于基于双速率数据的质量预测。提出的HCNN将通道扩展的信息提示机理纳入卷积神经网络中，以使用明确的时间和可变信息提取动态特征。最后，使用DOW蒸馏过程数据集和北京多站点空气质量数据集对所提出的方法进行了验证。
设计一个使用式鲁棒机器学习模型，用于定量分析反射光谱
诊断癌症的程序需要严格的足够的医疗资源和基础。及时访问临床医生和实验室资源对于居住在贫困线以下的人通常是不可行的。1，2因此，有必要开发一种在护理点上有效检测癌症的手段，从而特别考虑了低资源临床环境中的后勤挑战。为实现这一目标，许多小组都将可见的弥漫性反射光谱（DRS）视为捕获可疑病变的“光学活检”的一种手段。这种“光学活检”方法有许多优势。例如，可以在门诊点的设置中进行此成像，并获得这些活检的设备，例如可见的光谱仪，相对便宜。例如，用于收集此处显示的数据的DRS系统的费用<$ 2500 USD 5，并且对发生恶性肿瘤发生的组织微环境的许多变化很敏感。这些变化的一个例子包括增加的血管生成，其表现为异常高吸收系数μa。另一个例子是肿瘤微环境内细胞外基质的崩溃，这会导致异常低降低的灭绝系数，μ0s。6
考虑电力市场供电和负荷不确定性的综合能源系统鲁棒优化调度
摘要：综合能源系统是涉及多利益相关方、多能源协调运行的复杂能源系统，构建适应电力市场的综合能源系统调度方法是提高其规模化和可持续发展的关键。但综合能源系统供给侧和负荷侧的随机性给系统规划和调度带来进一步的挑战。因此，本文研究了考虑市场环境下供需不确定性的综合能源系统优化调度方法。首先建立综合能源系统供给侧和负荷侧的不确定性模型；然后建立基于稳健机会约束的优化调度模型，将备用容量约束设置为具有一定置信度的机会约束，使电力市场下系统利润最大化。最后，仿真表明，所提方法既保证了系统的稳健性，又提高了系统的经济性。该方法为探索电力市场环境下综合能源系统的发展机制与策略提供了思路。
磷酸锂的情况Stu导电聚合物中的鲁棒化学主义行为/ ... div>
金属有机框架（MOF）是气体传感的有前途的材料，但通常仅限于一次性检测。杂交策略被证明是在高性能独立的化学疗法中协同部署导电MOF（C MOF）和导电聚合物（C PS）作为两个互补的混合离子电导体。这项工作提出了i）传感器恢复动力学的显着改进，ii）循环稳定性和iii）在室温下的动态范围。基于2,3,6,7,11,11-11-11-11-羟基二羟基二苯乙烯（HHTP）和2,3,6,7,7,11111111111111-11-111-11-111-11-11-111-11-111-111-111-111-11-111-111-111-111-111-11-111-111-111-11-111-111-111-111-111-11-111-111-111-111-11-1111111111111-11-111-111-111-111-111-111111-111--己酮（HITP），带有各种金属nodes（CO））进行了一项全面的机械研究，以通过感应热力学和结合动力学在MOFS和聚合物之间的异质结与聚合物之间的杂孔对齐。发现杂交时C MOF成分的孔富集会导致解吸动力学的选择性增强，从而在室温下显着改善了传感器的恢复，从而可以长期响应保留。该机制得到了关于吸刺 - 分析物相互作用的密度功能理论的进一步支持。还发现，合金C PS和C MOF可以使可容纳的薄膜加工和设备集成，有可能解锁这些混合导体在不同的电子应用中的使用。
Jason M. Eisner-约翰·霍普金斯计算机科学可鲁棒分析的神经纹理可变形网格 -
人类的视野比在分布外情景下表现出的鲁棒性更高。它已经通过逐个合成的分析来猜想这种鲁棒性益处。我们的论文通过通过渲染和能力算法在神经特征上进行近似分析，以一致的方式制定三重视觉任务。在这项工作中，我们引入了神经丝线可变形的网格（NTDM），该网格涉及具有变形几何形状的OBJECT模型，该模型允许对摄像机参数和对象几何形状进行优化。可变形的网格被参数化为神经场，并被全表面神经纹理图所覆盖，该图被训练以具有空间歧视性。在推断过程中，我们使用可区分渲染来最大程度地重建目标特征映射，从而提取测试图像的特征图，然后对模型的3D姿势和形状参数进行优化。我们表明，在现实世界图像，甚至在挑战分布外情景（例如闭塞和主要转变）上进行评估时，我们的分析比传统的神经网络更强大。在经常性能测试测试时，我们的算法与标准算法具有竞争力。
LAPP 长棒绝缘子
最终，LAPP 长棒绝缘子体现了电气绝缘子技术的飞跃，将数十年的行业经验与创新设计和材料科学相结合。它们进入市场不仅仅是绝缘子技术的一次进化——它向公用事业公司及其客户保证，电力传输的未来比以往任何时候都更加光明、更加安全和更加可靠。