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World File Search System反馈控制
非线性沙漏浮标设计
桑迪亚国家实验室的研究人员开发了一种非线性控制技术，该技术利用了WEC沙漏的几何浮标设计和复杂的共轭控制（C3）策略，以优化多谐振条件下的功率吸收。沙漏浮标设计在波浪的重大运动或单个自由度的运动中运行，并且表现出比现有解决方案的优惠性能。沙漏浮标几何形状与海浪之间的独特相互作用产生了非线性立方存储效应，从而在操作过程中产生实际的能量存储或反应性。由于反应能力和能源存储系统（ESS）要求固有地嵌入了非线性浮标几何形状中，因此它仅需要简单的速率反馈控制，而无需存储或电源电子设备。通过专注于实现多谐和，这种开发可以增加WEC发电，使大小和重量减少，并有可能使现代WEC设计发电高效。
引用文献 Cong S, Tang YR, Harraz S 等. 基于连续弱测量和压缩感知的在线量子状态估计. 中国科学信息科学
量子状态估计 (QSE) 是量子信息处理和量子反馈控制中最重要的工作，通常通过对一组信息完备的测量算子和相应可观测量进行强测量来实现。然而，强测量会破坏原始量子态，必须重新准备集合，并且每一步都必须重新配置测量装置。弱测量 (WM) [1] 为获取量子测量和估计量子态提供了一种替代方法。在测量过程中，通过使用连续弱测量 (CWM)，可以在不对目标状态进行实质性干扰的情况下获得目标状态信息，并且通过计算集合平均可以获得 CWM 中恢复的值。压缩感知 (CS) [2] 已被引入量子领域，以减少 QSE 所需的测量次数 [3,4]。然而，使用 CWM 和部分测量进行在线量子态估计的统一有效方案是否可行仍然未知。
基于点云对齐的藤蔓修剪的视觉伺服
摘要：本文使用机器人技术和基于视觉的反馈控制，解决了葡萄树修剪的挑战，这是农业中至关重要且艰苦的农业任务。由于3D姿势估计和特征提取方面的挑战，藤蔓的复杂结构使视觉致密暗销。是基于迭代最接近点（ICP）点云对准和基于位置的视觉伺服伺服（PBV）的组合，提出了一种基于视觉的藤蔓修剪的新方法。在藤蔓修剪的PBV中比较了四个ICP变体：标准ICP，Levenberg – Marquardt ICP，点对平面ICP和对称ICP。该方法包括一个专用的ICP初始猜测，以提高对齐速度和准确性，以及在修剪位置生成参考点云的过程。实时实验是在配备了立体相机的Franka Emika操纵器上进行的，涉及在实验室条件下的三个真实葡萄藤。
可重新配置的磁性折纸执行器，带有指导组装的板载感应
广泛地用于实现受到生活系统行为及其对各种物理和化学刺激的反应能力的启发，包括电荷和偶极子，压力，温度，湿度和磁场。[5-17]这些机械主动的结构通常设计为在预定义的参数范围内工作，在其外部可能无法根据需要做出响应。赋予合成折纸系统具有检测环境条件及其自己的状态模仿性质，实现反馈控制并增强其适应环境变化的能力的能力。需要机械的软传感器，以适应动作过程中的运动和变形才能有效与折纸进行整合。软执行器的标准方法已集中在基于商业电子和气动系统[18]的刚性设计上，或者是带有刺激响应材料的小规模平台。[19]前者太笨重了，无法复制生物系统中发现的无缝且温和的折叠模式，而后者缺乏传感器，因此反馈控制以积极指导其运动。实现柔软，功能性和薄折纸致动器需要在这两种方法之间进行合成，这可以通过使用电子皮（E-Skins），复合膜或水凝胶来介导。最近的工作通过证明本质上柔韧的应变[20,21]曲率，[22,23]和光学[24]传感器整合到软致动器中，从而实现了该协同作用的一些步骤。然而，这些示例集中在由没有多个折叠的单层材料制成的执行器上，因此不需要折纸时的组装过程中的运动跟踪。可以通过将磁敏感的e胶粘在软磁性执行器上，检测到各种襟翼或褶皱的位置和方向，从而检测出外部或固有或固有的（由执行器）磁场产生。专门用于磁性软执行器或磁性软机器人[1,25-29]，该机器人是由带有嵌入式磁性颗粒的聚合物复合材料构建的，磁化状态的变化会极大地影响致动。[24,25,30–35]当磁性特性的这种变化是有目的的和骗局的时，它们对于允许以新的方式做出相同的结构非常有益。杂志执行器对施加磁场的响应是复合材料的磁化状态的特征，这对用于磁化的过程既敏感又敏感。
![arxiv：2012.01998v1 [Quant-ph] 2020年12月3日](/simg/5\5645af61820431fab4deca1b2dc2eb6b56700c11.webp)
arxiv：2012.01998v1 [Quant-ph] 2020年12月3日
量子系统可以由其他量子系统以可逆的方式控制，而无需泄漏到系统 - 控制器化合物外部的任何信息。这种相干的量子控制是确定性的，不如基于测量的反馈控制嘈杂，并且在各种量子技术中具有潜在的应用，包括量子计算，量子通信和量子计量学。在这里，我们引入了一个连贯的反馈协议，该协议由与控制量子系统相同的相互作用组成，该量子系统将量子系统从任意初始状态转移到目标状态。我们确定了将收敛到目标状态的广泛类别的相干反馈通道，然后稳定并保护其免受噪声的保护。我们的结果表明，如果较高的频率出现，系统 - 控制器的相互作用也可以抵抗噪声。我们提供了一个控制方案的示例，该方案不需要对控制器中编码的目标状态的了解，这可能是量子计算的结果。因此，它提供了一种自主，纯量子闭环控制的机制。
ESS的远程动物概念
在93年初船上的多感觉机器人成功地以宇航员以及不同的远程动物地面控制模式在官方模式下成功地工作。这些包括在线远程操作和望远镜程序 - 通过在虚拟环境中展示概念来进行学习的技术。实验成功的关键技术一直是其多种抓地力技术，本地（共享的自治）反馈控制概念以及远程自动型地面站中强大的延迟3D形图模拟（预测性模拟）。由于这些概念不再只是想法或效率，而是证明了它们在真实空间中的效率，因此知道如何将其应用于即将到来的太空机器人任务。本文重点介绍了远程动物以及3D图形仿真概念，结合了图像和其他传感器信息，以执行提出的望远镜编程方法。将通过概述实验性维修卫星（ESS）环境来描述原型卫星修复任务的场景，包括捕获和码头的策略。
高速转子的机械设计与稳定性...
摘要：转子的稳定悬浮是磁悬浮控制动量陀螺仪的重要要求之一，陀螺效应是转子的一个显著特性。为研究转子结构与陀螺效应之间的关系，引入惯性比的概念，研究惯性比与陀螺效应之间的关系。为提高转子的悬浮稳定性，在建立转子悬浮系统模型的基础上，研究了交叉反馈控制（CFC）方法，指出转子在旋转作用下，仅采用分布式PID控制无法使转子悬浮稳定。为更有效的抑制陀螺效应并在更宽的转速范围内维持稳定悬浮，提出了一种带预调增益的CFC方法。研究结果验证了所提出的CFC方法能有效抑制陀螺效应引起的转子振动。试验结果还表明，较大的惯性比有利于抑制转子陀螺效应，并能在一定程度上提高悬浮稳定性。此外，通过优化惯性比，设计了MSCMG转子，角动量为200 Nms。本文对高速转子的机械设计和稳定悬浮研究具有重要的指导意义。
个性化慢性适应性深部脑刺激在治疗帕金森病方面优于常规刺激
深部脑刺激是一种广泛用于治疗帕金森病 (PD) 的方法，但目前缺乏对不断变化的临床和神经状态的动态响应。反馈控制有可能提高治疗效果，但“自适应”神经刺激的最佳控制策略和其他好处尚不清楚。我们在三名 PD 患者（五个半球）的正常日常生活中实施了由丘脑底核或皮质信号控制的自适应丘脑底核刺激。我们使用数据驱动的宽频率范围和不同刺激幅度的场电位分析来确定残余运动波动的神经生理生物标志物。任一部位的窄带伽马振荡（65-70 Hz）成为刺激期间感知的最佳控制信号。一项盲法随机试验表明，与临床优化的标准刺激相比，运动症状和生活质量有所改善。我们的方法凸显了基于数据驱动的控制信号选择的个性化自适应神经刺激的前景，并可能应用于其他神经系统疾病。
电气工程学期学位计划（2022-...
EENG 4335 直接发电方法 (3-0) 考虑不使用通常的电动机将能量直接转换为电能。研究不同形式的能量存储。考虑的技术包括太阳能电池板、热传递、化学和燃料电池。先决条件：ENGR 2305。EENG 4340 控制系统 (3-0) 控制系统简介、系统建模、状态变量分析、反馈控制和性能、稳定性、根轨迹、奈奎斯特图和伯德图、系统频率响应。介绍计算机作为控制系统设计和分析的模拟工具。先决条件：MATH 3320、EENG 3380。EENG 4380 电气工程中的特殊主题 (3-0) 偶尔提供特殊主题作为电气工程课程，作为高级选修课。先决条件：由讲师指定 EECS 4391 电气工程独立学习 (3-0) 讲师指定和指导的电气工程独立学习课程。工作或学习应相当于每周平均 3 小时的学生努力。需要提交最终报告。先决条件：高级资格和讲师同意
EEE598：机器人技术中的加固学习
EEE598：机器人技术讲师中的加固学习：Jennie SI，博士学位。Professor Department of Electrical Engineering Contact: si@asu.edu 1) please use this email for prompt response 2) please use an informative subject line such as “EEE598, question about xyz” Zoom link for office hours (TBA): OFFICE HOURS: M W 8:45pm-10:00pm PREREQUISITES : Basic knowledge of linear algebra, differential/difference equations, basic concept of feedback control, computer coding experience, or instructor 赞同。教科书：精选论文，书籍章节，有关强化学习和机器人技术的笔记•R。S。Sutton和A. G. Barto。强化学习：介绍，2018•D。E. Kirk。最佳控制理论：简介，1970年•D。P. Bertsekas。强化学习与最佳控制，2019年•F。L. Lewis，D。Vrabie和K. G. Vamvoudakis“强化学习和反馈控制” IEEE Control Systems Magazine，第32卷，第32页，2012年，P.76-105课程描述